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加热器大小对具有强烈局部加热
强制对流沸腾是一种有效的冷却技术，用于热载应用中的温度管理。由于对计算能力的不断增长的需求，微电子的快速发展在科学家和工程师面前设定了有效的微处理器的有效温度控制的任务[1，2]。此类应用的三维集成微处理器中的体积热通量已经达到10 kW/m 3 [2]，并且此类处理器中的热通量分布可能非常不平衡。除此之外，已经开发了基于GAN晶体管的新一代电力电子产品，它具有高密度能量转换所需的特征，这将需要密集的冷却，[3]。在通道和微型通道中沸腾的流量已经积极研究[4-5]。例如，在[6]中，研究了具有均匀加热壁的微通道中的纵横比的影响，作者发现该比率对传热系数有很大的影响。在[7]中，研究了硅微通道水槽中的饱和水的饱和水，并研究了微通道的持续液压直径和不同的长宽比。已发现纵横比对传热特征有很大影响。然而，墙壁过热的关键问题，流动的固有不稳定以及在常规连续平行的微通道中的关键热通量值低，为在具有高热量磁通量的设备中实际应用的微通道散热器实际应用带来了严重的问题，[8]。在[9]中，研究了通道高度对传热的影响和具有不均匀加热（流量宽度大于加热器宽度）的平坦微型通道中的临界热通量。然而，尽管加热器与通道宽度之比的影响尚不清楚，尽管它可能对微型和微通道的沸腾传热效率产生重大影响。
摩尔多瓦供暖和制冷系统的可再生能源解决方案
能源供应和使用占全球温室气体排放总量的 80% 以上。供暖和制冷占能源消耗的最大份额，约占全球总量的一半。如今，供暖和制冷行业使用的大部分能源由化石燃料提供，导致严重的排放和污染。这使得该行业在脱碳之旅和能源转型议程中至关重要。此外，减少供暖和制冷行业的污染将有利于社会的健康和福祉。在这方面，可再生能源为供暖和制冷行业使用化石燃料提供了一种替代方案，是能源转型的关键推动因素。根据 IRENA 的《世界能源转型展望》，通过使用可再生能源结合能源效率和节约等选项，可以减少 90% 以上的温室气体排放（IRENA，2021b）。
环境和资源的年度审查对城市的过热：大小，特征，影响，缓解和适应以及未来的挑战
城市过热是影响人类气候变化的最有记载的现象。本文介绍了有关城市过热的大小和特征以及与全球气候变化的潜在协同作用的最新发展。它分析了最新的定性和定量数据，该数据涉及较高的城市温度对建筑物的能源供求，与热量相关的死亡率，发病率和福祉，人类生产力，低收入人群的生存能力以及城市环境质量的影响。它描述了创新缓解材料，先进的城市绿化，散热和蒸发技术的最新技术状况，这是主要的缓解和适应技术，以抵消城市过热的影响。它还分析了有关每种缓解技术对能源的影响的当前知识，
考虑电能和热能的微型燃气轮机微电网日前优化调度
摘要。微电网被视为建筑物中各种分布式能源整合的关键要素。它们能够在并网和孤岛模式下运行，并在吸收可再生能源方面表现出巨大的潜力。然而，间歇性可再生能源的广泛实施，再加上可变电价，大大增加了微电网运行的不确定性。本文分析了一个综合能源系统的运行策略，该系统包括微型燃气轮机、地源热泵、光伏板，旨在满足商业建筑的供暖和电力需求。为了促进这一努力，开发了一个微型燃气轮机的神经网络模型，重点是快速计算时间和高精度地捕捉非设计性能。此外，使用 Modelica 语言开发和验证了地源热泵、光伏板的数学模型。使用 Dymola 优化包来推导系统的日前调度和一小时间隔，目的是最大限度地降低与系统相关的电力和供暖成本。结果表明，在分析期间，总成本可以降低约 51%，这表明在系统运行中节省成本的途径很有希望。
通过废铁感应加热控制快速多次吸附-解吸循环评估 CaCl2-NH3 对中的热化学储能
储能系统可解决当前供需间歇性问题，从而提高能源效率。在众多可用技术中，热化学储能前景十分广阔。在这项工作中，我们首次通过实验研究了感应加热作为将电力系统与热能技术直接耦合的方法。该系统还允许在快速多重吸附 - 解吸循环控制中进行多种测量。在定制装置中实现 CaCl 2 -NH 3 加合物的吸附和解吸循环。铁丝和废红泥被研究作为潜在的感应材料。使用差示扫描量热法、热重法、扫描电子显微镜和比表面积对材料在 1、2 和 1000 次循环后的性能进行评估。废红泥表现出良好的感应潜力。在所有情况下，1000 次循环后均未观察到材料降解。与使用铁丝加热的样品相比，使用废弃红泥加热的样品具有更高的最大吸收容量（0.304 对 0.154 g NH3 /g CaCl2 ）和解吸焓（716 对 460 KJ/ kg CaCl2 ）。这被发现与含有红泥的样品的平均比表面积有关，该比表面积几乎是铁样品的两倍。我们希望这里提出的概念可以促进感应加热方向的研究，同时为废弃红泥产生新的利用途径。
蒙古供暖系统的可再生能源解决方案
本报告由 IRENA 在奥尔堡大学的技术支持下编写。以下蒙古专家提供了意见、反馈和数据收集支持：Ganzorig Shagdarsuren、Enkhtuya Yondonjamts 和 Namjiljav Batchuluun（蒙古能源部）、Batjargal Zamba（蒙古环境和旅游部）、Enkhjargal B.（能源监管委员会）、Erdenebayar Batbuyan 和 Batmend Luvsandorj（乌兰巴托区域供热公司）、Ulemj Damiran 和 Byambatsogt Pashka（蒙古科技大学）和 Byambatumur（科布多）。以下国际专家也提供了进一步的意见：Lars Gulev（VEKS，丹麦）、William Kwihyun Kahng（韩国区域供热公司）、Bayarkhuu Chinzorigt（GGGI）、Dunja Hoffmann（GIZ）和 Yasin Janjua（联合国开发计划署）。
关于量子反向传播、信息重用和欺骗测量崩溃
摘要 现代深度学习的成功取决于大规模训练神经网络的能力。通过巧妙地重用中间信息，反向传播通过梯度计算促进训练，总成本大致与运行函数成正比，而不是产生与参数数量成正比的额外因素——现在参数数量可能达到数万亿。人们天真地认为量子测量崩溃完全排除了反向传播中量子信息的重用。但阴影断层扫描的最新发展（假设可以访问量子态的多个副本）挑战了这一观点。在这里，我们研究参数化量子模型是否可以像经典神经网络一样高效地训练。我们表明，如果不能访问状态的多个副本，就不可能实现反向传播缩放。有了这种额外的能力，我们引入了一种以阴影断层扫描为基础的算法，该算法与量子资源中的反向传播缩放相匹配，同时降低了阴影断层扫描中未解决问题的经典辅助计算成本。这些结果突出了将量子信息重用于实际目的的细微差别，并阐明了训练大型量子模型的独特困难，这可能会改变量子机器学习的进程。
引入日本地区供暖和冷却案例...
･在2012年在东京完成。主要植物有一个离心冷却器，一个加热塔热泵，一个水热源供热泵和一个大规模的水热储罐（约7,000吨），而子植物的中心冷却器和一个热水锅炉。
小组委员会 AI 作弊最终报告 abbr.::rch
我在这里是为了帮助您在我的课堂上取得成功，并且很高兴与您会面讨论任何课程作业、学习策略和其他学术问题。我希望您能够批判性地思考、分析和创造性地完成我的课堂作业。由于目标是让您培养对课堂材料的批判性思维技能、想法和批判性观点，因此不允许使用任何人工智能 (AI) 内容创建工具/系统（例如 Jasper、ChatGPT、Bard 等）。不允许。以任何形式使用人工智能都将构成违反《学生行为准则》，并可能使您受到学术不端行为的指控。如果您在完成作业时遇到困难，请联系我、参加办公时间，和/或向学术成功中心寻求支持，[或任何其他教师认为有用的资源，例如辅导中心、同伴导师等。]
新建住宅空间供暖和热水系统的管道绝缘要求
“除非管道对受热房间或空间的有用热量需求有贡献，否则管道应进行隔热。进一步说，如果管道经过的空间（或它们经过的空隙的相邻空间）可能保持与它们供热的温度不同的温度，则应尽可能考虑对管道进行隔热。应采取合理措施限制管道的热量损失。《建筑法规》批准文件 L 中建议的隔热厚度与隔热材料的热导率有关，前提是热导率不超过 0.045 W/m K。隔热厚度和热导率之间的关系必须符合水温为 60°C 且环境静止空气温度为 15°C 时的最大允许热损失要求。所有连接到热水储存容器的管道，包括打开的安全通风管和热交换器的一次流动和返回管，都应从连接点或隐藏点至少 1 米处进行隔热”。