XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemshallow
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
浅施主电子顺磁共振分析
我们通过电子顺磁共振（EPR）光谱研究了n型Si掺杂-Ga 2 O 3块体样品的传导机制，并证明了室温下GHz频率范围内的载流子动力学。Si浅施主EPR和传导电子自旋共振（CESR）光谱表现出不寻常的线宽和线形温度依赖性，这表明了可变范围的跳跃传导和施主聚集。EPR信号强度的温度依赖性可以用40K以下和40K以上温度范围内能量为4meV和40meV的两个热激活过程来拟合。40meV的值归因于Si浅施主的电离能，表明跳跃通过导带进行。在T=130K以上和室温以下，可以观察到传导电子自旋共振（CESR），线宽B<1G减小，这表明自旋翻转散射可忽略不计。为了说明 Ga 2 O 3 中浅施主的异常行为，我们分析了 ZnO 中的氢浅施主，我们观察到了不同的“经典”行为，其特点是施主在 40K 以下定位，在 T=90K 以上导带中发生热电离。在 ZnO 中，由于高温下谱线过度增宽，因此只能在 90K 的小温度范围内观察到 CESR。
群体在城市浅地热能中的影响
摘要。自1980年代以来，已经开发出浅地热溶液，其原理是将热交换管附加到岩土结构的加固笼子上。这些低能解决方案结合了结构性和热作用，允许满足建筑物的加热和冷却需求，以非常低的碳成本。能量地理通常将其放置在地下水流中。一方面，这是避免任何多年热偏移的好方法，因为过量或默认值通过对流会得到缓和。这一对流产生了热羽，土壤中的热波可以与可能影响行为的下游结构相互作用。对这些互动的理解对于在城市规模上对浅层地热发展的明智管理至关重要。为了研究这些相互作用，已经在Sense City研究了一组9个能源堆，这是一个迷你城市，可以强加特定的气候，并且可以控制地下水流。使用FEM软件切塞-LCPC开发了一个数值液压 - 热耦合模型，以推断结果。实验模型和数值模型的组合为定义有关预防相互作用的指南提供了有用的结果。
生物电化学反应器中对比浅海热液环境中电营养微生物的富集
结果：在碱性样品中，在 Prony 热液条件下（pH 10，30–75 °C）运行 6 天的 15 个反应器中均未观察到电流增加。相比之下，在 Panarea 热液条件下（pH 4.5–7，75 °C）运行的反应器中平均观察到 6 倍的增加。多因素分析显示，这些反应器的整体生物电化学性能使它们有别于所有其他 Panarea 和 Prony 条件，这不仅是因为它们具有更高的电流产量，还因为它们具有古细菌丰度（通过 qPCR 测量）。大多数反应器产生有机酸（6 天内高达 2.9 mM）。尽管如此，库仑效率表明这可能是由于培养基中微量酵母提取物的（电）发酵而不是 CO 2 固定。最后，通过 16S 宏条形码和排序方法描述了微生物群落，并确定了潜在的电营养类群。在帕纳雷亚反应堆中，较高的生长与一些细菌属有关，主要是芽孢杆菌和假交替单胞菌，其中前者在较高温度下（55°C 和 75°C）生长。在重现普罗尼湾热液条件的反应堆中，已知的兼性甲基营养菌，如鞘氨醇单胞菌和甲基杆菌占主导地位，似乎消耗甲酸盐（作为碳源），但不消耗来自阴极的电子。
浅碳层和深N++层对IHEP-IME LGAD传感器辐射硬度的影响
摘要 — 低增益雪崩二极管（LGAD）用于高粒度定时探测器（HGTD），它将用于升级 ATLAS 实验。首批 IHEP-IME LGAD 传感器由高能物理研究所（IHEP）设计，微电子研究所（IME）制造。三个 IHEP-IME 传感器（W1、W7 和 W8）接受中子辐照，辐照剂量高达 2.5 × 10 15 n eq / cm 2，以研究中子浅碳和深 N++ 层对辐照硬度的影响。以 W7 为参考，W1 施加了额外的浅碳，W8 具有更深的 N++ 层。在Bete望远镜测试中测得的3个IHEP-IME传感器的漏电流、收集电荷和时间分辨率均满足HGTD的要求（在2.5×1015neq/cm2辐照剂量后<125µA/cm2、>4fC和<70ps）。碳层较浅的W1传感器抗辐射能力最强，N++层较深的W8传感器抗辐射能力最差。
根据图状态将量子电路映射到浅深度测量模式
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 范式始于高度纠缠的资源状态，通过自适应测量和校正在该状态上执行幺正操作以确保确定性。这与更常见的量子电路模型形成对比，在更常见的量子电路模型中，幺正操作在最终测量之前直接通过量子门实现。在这项工作中，我们将 MBQC 中的概念融入电路模型以创建一种混合模拟技术，使我们能够将任何量子电路拆分为经典高效可模拟的 Clifford 部分和由稳定器状态和局部（自适应）测量指令（即所谓的标准形式）组成的第二部分，该部分在量子计算机上执行。我们进一步使用图状态形式处理稳定器状态，从而显著减少某些应用的电路深度。我们表明，可以使用协议中的完全并行（即非自适应）测量来实现相互交换的运算符组。此外，我们还讨论了如何通过调整资源状态来同时测量相互交换的可观测量组，而不是像在电路模型中那样在测量之前执行昂贵的基础变换。最后，我们通过两个具有高度实际意义的例子证明了该技术的实用性——用于水分子基态能量估计的量子近似优化算法和变分量子特征求解器 (VQE)。对于 VQE，我们发现与标准电路模型相比，使用测量模式可以将深度减少 4 到 5 倍。同时，由于我们结合了同时测量，与在电路模型中单独测量泡利弦相比，我们的模式使我们可以将拍摄次数节省至少 3.5 倍。
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
解锁墨西哥旧湾的隐藏潜力，用于碳捕获和储存探索Rachel Collings*，Igor Marino，Adria
Unlocking hidden potential in shallow water Gulf of Mexico legacy data for carbon capture and storage exploration Rachel Collings*, Igor Marino, Adriana Arroyo Acosta, Jack Kinkead, Hugo Medel, Trong Tang, Gabriela Suarez and Brett Sellers, PGS Summary The development of carbon capture and storage (CCS) relies heavily on high-resolution seismic images to characterize both the存储地点及其覆盖层的地质框架。在这项研究中，我们表明，通过应用最新的成像技术，我们可以在墨西哥湾的浅水区域内产生适合表征和驱散地点的结果。对场数据的分析揭示了几何问题，幅度变化以及各种噪声的强污染。为了准备成像的数据，我们部署了全面的小波处理工作流程。为了获得高分辨率速度模型，实现了地震反转工作流。为了达到所需的分辨率，运行了最小二乘的kirchhoff迁移。然而，由于水深度从3-15 m不等，主要反射的近后地震覆盖范围不足以估计浅反射率。相反，使用了具有倍数的成像。传统的Kirchhoff体积具有有限的带宽，并且不会成像任何浅反射率。与倍数的成像揭示了通道网络以及到达水底的浅断层，这对于表征存储复合物的地质框架至关重要，并正确评估了风险。此高分辨率地震数据将允许对该区域的故障框架进行详细映射。在墨西哥湾（GOM）的浅水中引入碳捕获和储存（CCS）正在增加牵引力，作为达到零排放净排放的可行选择。对其发展至关重要的是高分辨率地震图像，以表征目标存储复合物周围的地质框架。表征碳存储位点的容量和遏制是较大CCS价值链的风险分析的一部分。浅水和环境法规导致收购新数据的艰巨成本和复杂性。但是，有大量的老式海洋底电缆（OBC）数据可供重新处理。在这项研究中，我们表明，将最新的技术解决方案和工作流应用于这些老式数据集可以解锁其他价值和信息产生的结果，适合表征碳存储站点的容量和遏制。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
浅水中海底二氧化碳井喷的后果
在碳捕获，利用率和存储（CCUS）价值链中，二氧化碳（CO 2）近海地质存储的安全性和风险评估需要评估可能的意外潜艇CO 2泄漏的后果，包括释放高流量和很长的持续时间的释放。基于特定子模型的整合，开发了一种用于估计浅水中海底井喷影响的创新程序。用于井喷仿真的模型用于预测源项的特征。海底羽流的命运。最后，模拟了表面气体的大气分散体，以估计损伤距离。该方法在一组案例研究中的应用证明，在极高的水中，对于CO 2，气体云在空气中分散的阈值距离可能高于天然气。但是，当考虑更高的水深度时，CO 2向大气中的释放会因在水柱中的CO 2的溶解而大大减弱。