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研究二氧化碳纳米泡系统的潜力增强了低渗透性储层中的油回收率
摘要：碳捕获，利用和存储（CCUS）是减少碳排放并充当实现实验性碳中立的重要技术支柱的有效手段之一。CO 2增强的石油回收（CO 2 -EOR）代表了CO 2利用率的首要方法。co 2-eor代表有效开发低渗透性储层的一种有利的技术手段。然而，被称为直接注入CO 2的过程非常容易受到气体争夺的影响，从而减少了CO 2与低渗透性油基质之间的暴露时间和接触面积，从而使CO 2分子扩散有效地利用CO 2分子扩散。在本文中，提出了一项涉及在低渗透性储层中应用CO 2纳米泡系统应用的综合研究。使用Pickering乳液模板方法设计了带有Pro-CO 2属性的修饰纳米-SIO 2粒子，并用作CO 2纳米泡稳定剂。根据其温度抗性，耐油性，尺寸稳定性，界面特性和润湿性能，评估了CO 2纳米泡中用于低渗透性储层中的适用性。通过核心实验评估了CO 2纳米泡系统的增强的油回收率（EOR）效应。结果表明CO 2纳米泡系统可以抑制地层中的通道和重力重叠的现象。此外，系统可以改变润湿性，从而改善界面活动。该系统还可以提高CO 2在孔隙空间中取代原油或水的能力。此外，系统可以减少界面张力，从而扩大驱虫相流体的波效率。CO 2纳米泡系统可以利用其大小和高传质效率，以及其他优势。将气体注入到低渗透性储层中，可用于阻止高气体容量通道。注入的气体被迫进入低渗透性层或矩阵，核心模拟实验的结果表明恢复率为66.28％。纳米泡技术是本文的主题，具有提高CO 2 -EOR和地质隔离效率的重要实践意义，并提供了一种环保方法，作为较大CCUS -EOR的一部分。
引用：Udo G.O.，Adetona-Ibibrahim T.O.，Eshiet D.J.，Abubakar K.和Oduyingbo B.J.（2024）可再生能源项目对创造工作和
摘要：尼日利亚的许多农村社区都在社会经济发展中挣扎，这与增加能源获取的愿望是减轻贫困的强大驱动力。因此，本研究研究并研究了可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府选定的农村社区的创造和贫困的影响。目标是研究可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的创造就业机会的影响；检查可再生能源项目对尼日利亚纳萨拉瓦州多玛地方政府的贫困减轻的影响。这项研究回顾了相关的理论和经验文献，从可持续生计框架中汲取了理论框架。研究设计采用了描述性调查研究技术，并提供了封闭式调查表作为数据收集的主要工具。利用分层抽样技术在DOMA LGA中选择五（5）个社区； Rukubi，Okpatta，Yelwa，Akura和Fadama。考虑了这些社区的主要农村特征和正在进行的可再生能源项目的存在。假设使用Pearson相关分析作为选定的统计方法进行了测试。该研究发现可再生能源项目与创造就业机会之间存在显着的负相关关系，但可再生能源和减轻贫困之间存在显着的积极关系。关键字：可再生能源，创造就业，减贫因此，建议需要培训计划，使当地社区拥有可再生能源项目（例如安装，维护和运营）中必要的工作技能。
共识工作组举行了30.5.2024。作为项目的一部分，“用于早期检测和监测患者慢性肾脏疾病治疗的算法 div>
参考：1。Blonde L等。美国临床内分泌学临床实践协会临床实践指南：开发糖尿病综合护理计划2022更新。endocr实践。2022年10月; 28（10）：923-1049。2。DeBoer IH等。慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：美国糖尿病协会（ADA）和肾脏疾病的共识报告：改善全球结果（KDIGO）。糖尿病护理。2022 12月1日; 45（12）：3075-3090。3。Cosentino F等； ESC科学文档组。2019年糖尿病，糖尿病前和心血管疾病的ESC指南与EASD合作开发。EUR HEART J. 2020 JAN 7; 41（2）：255-323。 4。 elsayed na等。 代表美国糖尿病协会。 10。 心血管疾病和风险管理：糖尿病中的护理标准-2023。 糖尿病护理。 2023 JAN 1; 46（补充1）：S158- S190。 5。 elsayed na等。 代表美国糖尿病协会，11。 慢性肾脏疾病和风险管理：糖尿病的护理标准 - 2023年。 糖尿病护理2023年1月1日； 46（补充_1）：S191 – S202。 6。 Rossing P等。 代表肾脏疾病：改善全球结果（KDIGO）糖尿病工作组。 KDIGO 2022临床实践指南或慢性肾脏疾病中的糖尿病管理。 肾脏Int。 2022年11月; 102（5s）：S1-S127。 7。 Mancia G，EUR HEART J.2020 JAN 7; 41（2）：255-323。 4。 elsayed na等。 代表美国糖尿病协会。 10。 心血管疾病和风险管理：糖尿病中的护理标准-2023。 糖尿病护理。 2023 JAN 1; 46（补充1）：S158- S190。 5。 elsayed na等。 代表美国糖尿病协会，11。 慢性肾脏疾病和风险管理：糖尿病的护理标准 - 2023年。 糖尿病护理2023年1月1日； 46（补充_1）：S191 – S202。 6。 Rossing P等。 代表肾脏疾病：改善全球结果（KDIGO）糖尿病工作组。 KDIGO 2022临床实践指南或慢性肾脏疾病中的糖尿病管理。 肾脏Int。 2022年11月; 102（5s）：S1-S127。 7。 Mancia G，2020 JAN 7; 41（2）：255-323。4。elsayed na等。代表美国糖尿病协会。10。心血管疾病和风险管理：糖尿病中的护理标准-2023。糖尿病护理。2023 JAN 1; 46（补充1）：S158- S190。5。elsayed na等。代表美国糖尿病协会，11。慢性肾脏疾病和风险管理：糖尿病的护理标准 - 2023年。糖尿病护理2023年1月1日； 46（补充_1）：S191 – S202。6。Rossing P等。代表肾脏疾病：改善全球结果（KDIGO）糖尿病工作组。KDIGO 2022临床实践指南或慢性肾脏疾病中的糖尿病管理。肾脏Int。 2022年11月; 102（5s）：S1-S127。 7。 Mancia G，肾脏Int。2022年11月; 102（5s）：S1-S127。7。Mancia G，
引用：Abdulhamid F、Abubakar AR。人工智能对尼日利亚中小型企业绩效的作用概述。Austin J Bus Adm Manage。2024；8(1)：1071。
在过去的 15 到 20 年里，人工智能 (AI) 的使用激增。中小型企业 (SME) 和大型企业都可以从其业务发展中使用 AI 中受益。本文的主要目标是研究如何使用 AI 来推进尼日利亚中小企业的业务运营。为此，采用了系统性的文献综述方法。主要结论是，人工智能可用于与他人保持安全距离、在安全的位置开展业务、改善客户交付、为组织带来业务并为中小企业提供竞争优势。值得注意的是，谷歌、Facebook、TikTok、Netflix 和亚马逊等大公司已经在使用人工智能，但现在小型企业也可以利用这种资源来增加生产和运营，以在当前环境中竞争和进步。在研究人员认识到这些特征是尼日利亚中小企业采用人工智能的原因后，未来的研究可以进一步在初级层面测试这些特征。
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S。M.，Karimi，M。U.，M. U.，Mustafa
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S.M。，Karimi，M。U.，M。U.，Mustafa，Mustafa，S。J.＆Ahmad，B。（2024）。使用人工智能和机器学习的结构工程应用程序：评论。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（5），140-145。摘要 - 人工智能（AI）正在彻底改变土木工程，尤其是在结构设计和分析领域。本评论论文探讨了AI方法的应用，包括机器学习（ML）和深度学习（DL）在增强土木工程实践中的应用。该研究强调了AI如何应对结构健康监测，结构分析，设计优化和设计建模等复杂挑战。通过对文献，实证研究和实践预测建模的系统综述，本文强调了人工智能改善决策过程，优化结构分析和设计预测以及创新传统工程实践的潜力。它还讨论了AI的跨学科性质，借鉴了计算机科学，工程和数学，同时承认与数据质量，模型准确性和计算效率相关的挑战。这些发现强调了持续的研发需要充分利用AI的能力，以使土木工程界和整个社会的利益受益。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
纳米泡在制药行业中的应用
纳米泡可以将药物封装在其气体或外壳中，保护它们免受降解并促进其运输到靶向组织或细胞。此外，它们的尺寸较小，可以轻松地穿过细胞膜等生物屏障，从而有效地将药物递送到体内的特定部位。这种目标交付可最大程度地减少系统性暴露并降低副作用的风险，使纳米泡成为提供有效药物的有吸引力的选择。
增强的微泡 /海泡沫< / div>
endnotes 1 Crook等。（2016）可以增加现有船只唤醒的反照率，以减少气候变化，in：JGR Alterneres，第1卷。121（4）：1549 - 1558，https：//agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2015jd024201#jgrd52751-bib-0008; ETC Group andHeinrichBöll基金会（2020）地球工程地图：微泡和海泡沫，https：//map.geoengineeringmonitor.org/ 2 Seitz（2010年）（2010年）明亮的水：水溶液，节水，节水和气候变化，in：Climatic Crange，Climatic Crange，第1卷，第1卷。105（3-4）：365 - 381，https：//link.springer.com/article/10.1007/s10584-010-010-9965-8; Kintisch（2010）微小的气泡可以冷却地球？in：ScienceMag，在线发布：2010年3月26日，https：//www.sciencemag.org/news/news/2010/03/could-tiny-tiny-bubbles-cool-cool-planet; Edwards（2010）削减全球变暖的明亮水提议，in：Phys.org，在线发布：2010年3月29日，https：//phys.org/news/2010-03-03-bright-global.html 3同上（Crook等）（2016））; University of Leeds (2016) Smaller, longer-lasting bubbles could reduce global temperatures, in: Priestley International Centre for Climate News, published online: March 2, 2016, https://climate.leeds.ac.uk/news/smaller-longer-lasting-bubbles-could-reduce-global-temperatures/ 4 Ortega and Evans (2018) On the energy required to maintain an ocean mirror using the泡沫的反射，在：机械工程师制度的论文集，部分：海上环境工程杂志，第233（1）：388 - 397，https://journals.sagepub.com/doi/doi/abs/10.1177/1177/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/147777777777777777777750442？ Rowland等。（2015）海盐作为潜在的海洋镜材料，在：RSC Advances，第1卷。化学。Phys。，第1卷。 （2016），Gabriel等。 （2016））Phys。，第1卷。（2016），Gabriel等。（2016））5（49）：38926 - 38930，https：//pubs.rsc.org/en/content/content/articlelanding/2015/ra/c5ra03469h#divabstract 5 Gabriel等。（2017）G4FOAM实验：区域海洋反照率修改的全球气候影响，载于：Atmos。17：595-13，https：//www.atmos-chem-phys.net/17/595/2017/acp-17-595-2017.pdf 6同上（2017））; Evans等。（2010）海洋泡沫可以限制全球变暖吗？，在：气候研究，第1卷。42（2）：155-160，http：//www.int-res.com/abstracts/cr/v42/n2/p155-160/; Robock（2011）泡沫，泡沫，辛劳和麻烦。编辑评论。，在：气候变化，第1卷。105：383-385 7同上（Crook等人，（2016），Gabriel等。（2017））; Evans等。（2010），Robock（2011））8 Carrington（2014）科学家说，将阳光反映在太空中带来了可怕的后果。 （Crook等人（2016），Robock（2011））10 Sheppard（2010）BP的糟糕分手：如何有毒是corexit？in：Mother Jones，在线出版：在线发布：2010年9月/2010年，https：//wwwww.motherjones.com/%20 environment/2010/2010/2010/08/bp-ocean-dispersant-corepersant-corexit/11 ibign
泡泡？时间序列分类问题
预计财务泡沫的发生具有至关重要的意义，因为它使投资者有能力做出明智的决定并熟练地导致潜在的损失。此外，气泡的预测和识别在实现财务稳定目标方面起着关键作用。鉴于这些考虑因素，本研究论文努力通过将BSADF测试与机器学习算法相结合的方法来解决财务泡沫的挑战。初始阶段涉及在包括STOXX 600指数的所有实体的股票价格内识别气泡，然后将机器学习框架应用于预测气泡值。该研究旨在辨别并纳入所有相关特征以预测气泡，并采用各种神经网络算法来制定预测。随后，研究评估了这些算法的样本外预测准确性。