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微生物相互作用对多孔介质中地下氢存储的影响：对实验，数值和现场研究的全面综述
在可再生能源的快速发展中，能源供应的间歇性和不稳定构成了严重的挑战，并对能源存储系统施加了更高的要求。在各种储能技术中，功率到水的耦合方法（H 2）和地下H 2存储（UHS）提供了诸如扩展存储持续时间和大规模容量之类的优点，这使它对未来的发展非常有希望。然而，在UHS期间，特别是在多孔培养基中，微生物代谢过程，例如甲烷生成，乙酰发生和硫酸盐还原可能导致H 2征服和副产物的产生。这些微生物活动可能会对UHS的效率和安全性产生积极和负面影响。因此，本文对多孔培养基中UHS中微生物相互作用的实验，数值和领域进行了全面综述，旨在捕获研究进度并阐明微生物效应。首先概述了UHS的主要类型和关键的微生物代谢过程。随后，本文介绍了用于研究气体岩石岩石相互作用和界面培养物，数值研究中使用的模型和模拟器的实验方法，以及实施了内部试验的程序。此外，它分析和讨论了微生物相互作用及其对多孔媒体中UHS的积极和负面影响，重点是H 2消耗，H 2流和存储安全性。©2024作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.根据这些见解，网站选择的建议，工程操作以及对UHS的现场监控以及潜在的未来研究方向。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
使用数值方法和数据集机器学习
摘要。结构系统可能会由于动态激发和惯性而产生负矩。复合金属甲板平板通常设计用于承受正矩，并在底部得到加固，顶部的热增强最小。然而，在动态冲击负载下，上部的固定加固可能会导致这些平板在负矩下失败。因此，本研究调查了在自由下降重量冲击负载下复合金属甲板板的性能。该研究由两个主要部分组成：基于收集到的数据，通过NITE元素模拟分析和培训机器生成数据。LS-DYNA商业软件用于分析具有三个参数的165个模型：平板长度，前锋重量和前锋速度。在机器学习组件中，有限元建模（FEM）结果用于训练机器并准确预测这些板的性能。报告的结果是根据最大负矩，最大DE分解以及平板的弹性和塑性行为报告的。该研究表明，在高前锋速度下，标本在60至80 kN的范围内经历了最终的内部负矩。
对有和没有撑杆的非平滑岩石表面之间断裂电导率的实验和数值研究
裂缝电导率的增强对于有效恢复地下资源（例如地热能和石油烃）至关重要。支撑剂，注射到液压裂缝中以保持其电导率的颗粒状材料，主要是在光滑裂缝的背景下（即平滑岩石表面之间的裂缝）进行了研究。然而，地球储层中常见的非平滑裂缝（即，粗糙岩石表面之间的裂缝）很常见，因此需要进一步研究。在这项研究中，我们对具有非平滑表面的页岩板上的断裂电导率进行了实验室测量，并使用晶格玻尔兹曼（LB）方法进行了数值模拟，该方法旨在研究具有和没有预料的情况下的非平滑裂缝的电导率。当陶瓷支撑剂浓度为2 lb/ft 2
波兹南理工大学国家科学中心项目博士后职位要求：数值方法专家。力学博士学位
- 简历 - 动机信 - 论文和会议演示文稿的副本（可选） 雇佣条件：3 年全职博士后职位 雇佣形式：雇佣合同（3 年全职） 融资金额：该职位由国家科学中心 (NCN) 资助，每年 140 000 波兰兹罗提，为期 36 个月（月薪总额约为 8 600 波兰兹罗提）。 开始日期：2024 年 10 月 1 日 我们提供的内容： - 与活跃的科学团队建立稳定的合作关系， - 在选定的 Eunice 大学成员处进行 3 个月的实习， - 友好、充满活力和支持性的环境 - 先进新材料制造方法的培训 - 有机会参加国际课程和会议 - 帮助您在学习期间申请额外资金。
Naturf：用于生成数字天气建模的城市参数的包装
城市弹性期货工具（Naturf）的邻域自适应组织是一个Python的工作流，可生成通过天气研究和预测（WRF）模型可读的文件。Naturf使用Geopandas（Jordahl等，2020）和汉密尔顿（Krawczyk＆Izzy，2022）来计算带有建筑足迹和高度信息的Shapefiles的132个建筑参数。这些参数可以以多种格式收集和使用，并且主要输出是配置为输入到WRF的二进制文件。此工作流程是对国家/世界城市数据库和访问门户工具（Nudapt/Wudapt）的灵活适应（Ching等，2009; Mills等，2015），可以在任何空间分辨率的研究区域中使用。气候建模社区和城市规划师可以使用Naturf产生的城市参数和WRF可读文件来确定建筑/邻里形态对微气候的影响。有关计算的城市参数的更多信息可以在文档中找到。
临界速度的理论与数值研究
联络通道是地铁隧道内常见结构，为事故隧道人员快速疏散至对面安全隧道提供通道。地铁隧道联络通道通风是通过隧道两侧通风系统的协同作用实现的。同时，列车堵塞、车厢内热量积聚等因素也会影响地铁隧道内烟气运动，前者需要进一步细化，以预测防止烟气进入地铁隧道联络通道所需的临界速度和驱动力。通过一维理论分析和全尺寸冷烟实验，研究了两侧隧道风机送风参数与联络通道通风速度之间的关系，提出了隧道联络通道烟气控制对侧安全隧道风机选型计算模型。通过数值模拟，量化了列车位置、火灾热释放速率和主隧道通风速度对联络通道临界速度的影响。结果表明：畅通条件下联络通道内临界速度大于阻塞条件下的临界速度，且临界速度在畅通和阻塞条件下均表现出相对稳定性。在无量纲分析的基础上，提出了一种分段函数来预测隧道联络通道内临界速度。研究结果可为类似结构的隧道防火防烟措施的实施提供有益指导。
数值积分的通用量子算法
量子算法已在诸多应用领域展现出优越性，然而数值积分这一处理复杂科学与工程问题不可或缺的工具，却一直缺乏通用的量子算法。本文，我们首次提出了一种适用于任意能用多项式近似的连续函数的量子积分算法，该算法通过多项式近似实现对任意可积函数的量子编码，然后构造量子预言机标记积分区域内的点数，最后将统计结果转化为叠加态振幅中的相角。本文提出的量子算法比经典积分算法具有二次加速效果，计算复杂度从O(N)降低到O(√N)。我们的工作解决了提高量子积分算法通用性的关键障碍，为拓展量子计算的优越性提供了有意义的指导。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
scaps mose2太阳能电池的数值设计...
T. A. Chowdhury *，R.B。Arif，H。Israq，N。Sharmili，R。S. Shuvo电气与电子工程系，孟加拉国达卡Ahsanullah科学技术大学。太阳能电池电容模拟器（SCAPS-1D）已用于模拟，设计和分析Mose 2，这是一种有吸引力的过渡金属二甲藻元化物（TMDC）材料，基于基于的杂项结构太阳能电池，将其用作用于溶胶电池中常规吸收层的潜在替代方法。这项工作还着重于寻找最佳的吸收剂，缓冲层的厚度以及工作温度对太阳能电池性能的影响，并可能替代有毒的CDS缓冲层。已经获得了Mose 2吸收层的最佳厚度为1 µm，缓冲层约为0.04 µm。用基于CD的缓冲层太阳能电池获得的效率为20.21％。在不同的缓冲层中，例如在2 s 3，ZnO，Znos和Znse中，基于Mose 2的太阳能电池获得的最高效率为20.58％，ZnO缓冲层层为20.58％。基于ZnO缓冲液的太阳能电池的温度梯度为-0.355％/K，而基于CDS缓冲液的太阳能电池为-0.347％/k。这项工作的发现提供了重要的指导，以制造具有无毒ZnO作为潜在缓冲层的高效Mose 2薄膜太阳能电池。2023年11月29日收到；公认的2024年2月15日）关键字：Mose 2，Scaps-1d，太阳能电池，缓冲层，温度，效率