由于在高压下观察到非常规超导性(TC≈80K),最近层状的钙钛矿La 3 Ni 2 O 7最近引起了广泛的关注。是为了动机,我们提出了一项基于密度功能的计算研究,加上压力的LA 3 NI 2 O 7超导体的正常电子重建的动力均值均值理论计算。我们展示了一致性 - 成分跨界行为如何表现出由于E g壳单粒子光谱函数中相当大的电子相关效应而表现出来。我们的结果捕获了电阻的依赖性,为实验中看到的新兴奇怪的金属行为提供了多种粒子的解释。我们的发现呼吁对非常规高温超导体进行更多研究,以发掘与边际费米液体近端的后果,这是管理奇怪金属运输异常的重要候选者。
垂体性疾病神经外科手术的客观精氨酸加压素缺乏症(AVD)是commen的,可能会延迟出院。copeptin是精氨酸加压素的稳定替代标记,可以预测术后AVD。作者的目的是评估术后采样时间和切点浓度的copeptin,以预测术后AVD的发展。在2020年2月至2022年4月之间正在接受垂体病变手术的未曾经有过的AVD的成年人有资格进行研究包容。术后从每位患者中抽取两个样本,以使用免疫荧光测定法评估copeptin浓度。样品表示为“早期”(截止后6小时内)或“术后第1天”(POD1;在拔管后10-30小时内)。患者的AVD发育。结果包括一百九十二名患者(54.2%的女性),中位年龄为54.5岁(IQR 39.8-67.0岁)。The median copeptin concentration at both time points was significantly lower in those with AVD (transient or permanent; n = 22, 11.5%) than in those without (early: 4.9 vs 18.7 pmol/L, p < 0.001; POD1: 3.4 vs 4.9 pmol/L, p < 0.001) but did not differ in those who developed transient versus permanent AVD.对于早期样品的AVD预测预测的最佳共肽切割点为<8.5 pmol/L(灵敏度0.70,特异性0.80,阳性预测值[PPV] 0.29,负预测值[NPV] 0.96)和PMOL/L <4.3 pmol/L pmol/L pmol/L的PMOL/L对于POD1示例(敏感性0.82 0.82,特定于0.63,ppv,ppv,ppv,ppv)。在早期样品中,copeptin临界素的22.9 pmol/l的临界值提高了对AVD检测的敏感性,而NPV为99%。患有AVD的患者的比例较高(60.0%vs 8.8%,p <0.001)和copeptin浓度较低(早期:4.3 vs 17.0 vs 17.0 pmol/L,p <0.001; pod1; pod1:2.7 vs 4.9 pmol/l,pmol/l,p <0.001)在那些患有颅脑下的患者中,患有颅脑症的患者是颅骨疗法的病理学。尽管持续性库欣氏病的患者比起缓解症患者的copeptin较低,但差异没有达到统计学意义(早期p = 0.11,pod1 p = 0.52)。此外,copeptin浓度无法预测抗利尿激素不适当分泌综合征的发展。没有AVD的患者术中接受了压力剂量的静脉曲器,中位型copeptin的中位数较低(11.7 vs 19.1 PMOL/L,p = 0.027)。在术后早期copeptin样品中得出的结论,AVD诊断的最佳copeptin切点为<8.5 pmol/L,水平> 22.9 pmol/L在排除AVD方面具有谓词效用。解释copeptin的结果时应谨慎使用,因为术中术中接受糖皮质激素而没有AVD的患者中值copeptin contrantrations。
1卡夫利理论科学研究所,中国科学院,北京100190,中国2 CAS主要物理学的关键实验室,理论物理研究所,中国科学学院,北京学院,北京100190,中国中国3赫菲国家实验室,赫菲230088888888888888888888888888888888888888888888888888888型科学。 310024中国杭州5理论科学研究所,西湖大学,310024中国杭州,吉江省量子材料的主要实验室,吉江省,科学学院,西湖大学,杭州大学,杭州310024,惠江,锡海,中国7.7吉吉安,吉亚吉,西部地区7.中国北京100081理工学院9 CAS CAS卓越量量子计算中心,中国科学院学院,北京100190,中国
1 Beijing National Laboratory for Condensed Matter Physics, and Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 2 School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 3 Center for Neutron Science and Technology, Guangdong Provincial Key Laboratory of Magnetoelectric Physics and Devices, School of Physics, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275,中国4材料物理学主要实验室(教育部),郑州大学物理与微电子学院,郑州大学,郑州450052,中国5量子材料与物理研究所,亨南科学院,Zhengzhou 450046,中国450046,CHIB STISTINT 277-8581,日本7北京大学物理学系低维量子物理学的州主要实验室,北京100084,中国
左心室刚度和收缩力,其特征是末期压力 - 卷卷关系(EDPVR)和末端的2骨压力 - 卷量关系(ESPVR),是人心脏表现的两个重要指标。尽管已经对EDPVR和ESPVR进行了大量研究,但是没有介绍具有结合两种关系的物理解释参数的模型,从而损害了对心脏生理和病理学的理解。在这里,我们提出了一个模型,该模型在统一框架中对参数进行物理解释评估EDPVR和ESPVR。我们的基于物理的模型拟合了可用的实验数据,并且在计算机结果中非常符合现有模型的表现。带有规定的参数,新模型用于预测左心室的压力量关系。我们的模型对心脏力学有了更深入的了解,因此将在心脏研究和临床医学中应用。
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摘要要满足水需求,加压灌溉网络通常需要泵送设备,其功率需求随泵头,流量和泵效率而异。为了满足泵的能源需求,太阳能光伏面板可以用作可再生能源。由于太阳能光伏电厂的电供应取决于辐照度,因此泵为一天中的时间变化的能量。本研究提出了一种通过灌溉泵来安排水分输送的策略,在太阳能光伏模块中同步能量生产并最大程度地降低了安装尺寸。提出了一种优化算法,该算法会改变泵送设备并将其调整为可用的太阳能供应所需的能量,从而最大程度地减少所需面板的数量。此问题适用于加压灌溉网络,公用事业经理可以在一天中的所有时间灌溉农作物。通过采用拟议的算法,灌溉将遵循严格的旋转时间表,以遵循新的灌溉计划。这种方法通过使用很少的计算时间使用最小二乘调度算法来改善早期的研究。在评估将其灌溉网络转换为光伏面板提供的独立系统时,这为经理和决策者提供了工具。提议在西班牙的阿利坎特大学加压灌溉网络中处理此问题的案例研究,以通过将推荐的调度灌溉计划连接到目前的运营,以节省潜在的节能。
这项工作由 UT-Battelle, LLC 运营的橡树岭国家实验室撰写,并由能源部水力发电技术办公室的 HydroWIRES 计划提供支持,合同号为 DE-AC05-00OR22725。美国电力系统正在迅速发展,为水电行业带来了机遇和挑战。虽然风能和太阳能等可变可再生能源的部署不断增加,使美国许多地区都拥有了低成本的清洁能源,但它也需要能够储存能源或快速改变其运营方式的资源,以确保电网的可靠性和弹性。水电(包括 PSH)不仅是大量低成本可再生能源的供应商,而且是电网规模灵活性的来源,也是其他可再生能源发电源的力量倍增器。要实现这一潜力,需要在多个领域进行创新:将新运营纳入规划和许可决策,预测新的运营和管理 (O&M) 模式和成本以防止意外停电,以及设计新的涡轮机和控制系统,以实现快速响应和频繁爬坡,同时保持高效率。 2019 年 4 月,美国能源部水力技术办公室 (WPTO) 启动了 HydroWIRES 计划 1,旨在了解、支持和改善水电和抽水蓄能水电 (PSH) 对快速发展的美国电力系统的可靠性、弹性和整合的贡献。水电(包括 PSH)的独特特性使其非常适合提供一系列存储、发电灵活性和其他电网服务,以支持可变可再生资源的经济高效整合。HydroWIRES 因与美国能源部国家实验室的密切合作而出名。五个国家实验室——阿贡国家实验室、爱达荷国家实验室、国家可再生能源实验室、橡树岭国家实验室和太平洋西北国家实验室——作为一个团队提供战略见解并建立与 HydroWIRES 产品组合以及美国能源部和国家实验室更广泛的工作(如电网现代化计划)之间的联系。 HydroWIRES 计划下的研究工作旨在通过开发数据、分析、模型和技术研发来提高水电业主和运营商、ISO/RTO、监管机构、原始设备制造商和环保组织的能力并为他们的决策提供参考,从而使他们受益。有关 HydroWIRES 的更多信息,请访问 https://energy.gov/hydrowires
这篇早期发布的文章已经过同行评审并被接受,但尚未经过撰写和编辑过程。最终版本在风格或格式上可能略有不同,并将包含指向任何扩展数据的链接。
我们采用热弹性和依次的耦合技术来建模紧密粘土岩中的热驱动的耦合热融合机电(THM)过程。在恒定的热载荷下具有相应的热弹性分析解决方案的基准案例验证了该模型。此后,在Callovo-Oxfordian(Cox)Claystone在Meuse/ Haute/ Haute-Marne-Marne-Marne-Marne Underground Researchatory在法国的Callovo-Oxfordian(Cox)粘土中进行了两个原位加热实验以进行模型验证:一个较小的加热实验(TED实验)和较大规模的实验(ALC实验)。该模型表现出良好的性能,可与较小规模的TED实验相匹配观察到的温度和孔隙压力演化。对于大规模的ALC实验,在模型中捕获了热压的一般趋势,但在冷却过程中的某些监测点上估计了压力。这表明该场中的THM响应可能会受到岩石性质的变异性或不可逆的或时间依赖的机械过程的影响,这些过程未包含在当前的热氧弹性模型中。这项工作的主要贡献如下:(1)我们验证并验证数值模拟器Tough-Flac成为有价值的THM建模工具; (2)证明实验室确定的材料参数可以用作高尺度的参考值。但是,为了更好地识别和量化原位测试的建模,应该将更多的效率用于获得高质量的机械变形数据。