氯化溶剂羽流的修复是一项艰巨的技术挑战,因为只有少数几个地点已经证实能够将地下水完全恢复到原始状态。本情况说明书总结了造成这一困难的一个关键因素 - 基质扩散。基质扩散是地下水中的污染物最初从高渗透性区域(例如砂砾)中浓度较高的区域迁移到低渗透性介质(例如黏土砂、粉砂和粘土)的过程。当高渗透性区域的地下水羽流浓度降低时,这种扩散过程可以逆向发生(“反向扩散”),并且在主要污染源被移除或控制后很长一段时间内,可能成为难以管理的次要污染源。
路东来 1, 2 , 何健 1, 4 , 李伟忠 5 , 陈斯凯 1 , 刘健 1, 3 , 吴南健 1, 2, 3 , 于宁美 4 , 刘丽媛 1, 2, 3 , 陈勇 6 , 习晓 5 和 南琪 1, 3
•增强的石油回收(EOR)与碳捕获,利用和固存(CCUS)•可用性的孔隙空间以及对现有的石油和天然气储层的影响•羽流边界•可用性数据可用性,用于验证 /数据共享< / div>
金柱勋 1 、成俊华 1 、金元中 2 、李建艺 3 、金洪允 1 、文成元 1 、张在赫 4 、金艺瑟 1 、杨英焕 1 、吴东乔 1 、灿雄
福布斯,吉龙,雷曼,麦卡斯基尔,帕拉科维奇·卡尔,巴斯德,史密斯,斯图尔特和吴首次介绍并阅读:2025年1月13日,分配给:健康和政府业务
在过去的七天中,我们对印度中部山脊的一部分进行了三个水热位点:埃德蒙·凯尔(Edmond Kairei)和佩拉吉亚(Pelagia)系统。然后,我们在前往澳大利亚的路上向东北走到23°S的赛道。通风孔的采样提供了来自中性浮力羽流中颗粒的强羽信号(由CTD框架上的浊度传感器观察到)。此外,我们观察到了Ingeborg Bussmann(AWI)从测量中提高的甲烷浓度。甲烷被作为水热通风系统发射为还原的碳化合物,然后通过细菌在水柱中迅速氧化。甲烷信号在第27台,在Edmond通风孔系统上最明显,浓度高达10 nm。Ingeborg分析了各个深度和沿横除各个站点的水柱样品,并且在偏远的印度洋中观察到的甲烷浓度通常非常低,在莫桑比克附近的沿海水域较高水平。
UH氧基外部项目由UH石油工程部门的Zeinab Zargar博士和Oxy的Woody Keating进行了指导。该项目的重点是关键行业挑战,以模拟盐水含水层中二氧化碳的地质存储。准确的数值模拟对于评估安全性和预测二氧化碳存储的行为至关重要。虽然细网格模拟模型对CO2羽分布产生了现实的预测,但它们要求更高的计算资源。UH氧化项目旨在通过上扫描的模型优化CO2羽流增长的预测,从而提高了盐水含水层模拟的精度。uh石油工程专业的学生Mohamad Sarhan,Moaz Hiba和Usman Mustapha为该项目做出了贡献,并成功地向Oxy的首席Petro技术官和低碳风险团队介绍了他们的工作结果。
摘要 目的 医学人工智能(AI)由于其便利性和创新性,已广泛应用于临床领域。然而,可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此,有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成,以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解,为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究:MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果,重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究,12篇符合纳入标准,因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础,包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示,公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧,其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角,本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI,同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。
根据人工智能科学家吴恩达先生(Google Brain - 百度人工智能 - Deeplearning.ai - 斯坦福大学)Jeffrey C. Grossman教授的《理解未来的科学:神话与现实》教科书编写的讲座麻省理工学院 (MIT)