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VASS 中的 AI 预测
重要提示：从 AI 模型获得的结果质量取决于输入数据的质量。 Svenskt Vatten 和 VASS 团队可以提供支持，但每个用户都负责质量保证。因此，每个用户都必须评估和评价结果的合理性——将该工具视为自己分析的支持。使用结果作为与运营和规划同事进行调查和对话的基础。 VASS AI 供水网络是基于斯德哥尔摩水务和废物处理部门的开发工作而开发的工具。该 AI 工具目前处于“Beta 版”，这意味着开发仍在进行中，并且将根据用户经验和正在进行的研究项目进行改进，包括：该项目是关于 ANN 的，由瑞典水资源研究机构运营。 Svenskt Vatten 欢迎提出意见和改进建议！瑞典水务联系人：Magnus Bäckström magnus.backstrom@svensktvatten.se
表征由YVO4晶体制成的颗粒...
使用Lasemlation方法在激光脉冲频率和执行时间下从DE离子水和铵溶液中的YVO 4晶体和铵溶液中产生颗粒。流体中的激光消融产生相对较少的材料，因此本研究的目的是测试表征方法在这种情况下的可用性方面。然后使用表征方法的结果得出有关制造过程后粒子大小和结构的结论。被测试的方法是动态光扩展（DLS），框架光谱，X射线和扫描电子显微镜（SEM），具有整合的能量 - 感知X -Ray光谱（ED）。dls和SEM成功确定了颗粒的大小，该粒子的大小为100-1000 nm。这意味着创建了亚微米颗粒。拉曼光谱和EDS设法证明了化学结构在去离子水中的样品似乎相当不变。对于铵溶液中的样品，ED和框架谱的结果尚不清楚。X-射线差异对激光前景尝试中产生的少量材料没有结果。
用于储存工业余热的钻孔热能存储系统：性能评估和建模
钻孔储热系统利用附近的多个钻孔将能量直接储存在地下，热载体（通常是水）在钻孔中循环。到目前为止，以输送热量为目的的钻孔储热主要用于储存太阳能热能。然后，钻孔储热被纳入太阳能供暖系统，用于为单个住宅区供暖，以减少太阳辐射和供暖需求之间的季节性不匹配，并增加供暖系统中太阳能的比例。对于这种钻孔热存储应用，存储的能量可以通过太阳能集热器表面的大小来控制。然而，对于工业钻孔储热应用，可储存的能量取决于设施中可用的多余热量。此外，一个行业通常有几种耗能过程，由于操作随时间变化以及产生热量的不同质量，需要对哪些过程应集成到热回收系统中以及如何设计钻孔储热本身进行选择。此外，计算工业设施中可供储存的热量时，需要对储存过程中要包括的各个热流进行测量数据，这意味着，对于工业钻孔储热应用，这必须比用于太阳能储存的钻孔储热更加具体地进行，对于太阳能储存的钻孔储热，大多数位置都可以直接获得用于此计算的历史太阳辐射数据。