XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密度函数
自由空间中的指数威布尔衰落信道模型...
自由空间光通信 (FSO) 作为一种有前途的技术，正受到越来越多的关注，以克服日益拥挤的无线市场的带宽短缺问题。目前，射频 (RF) 技术难以应对日益增长的高带宽数据需求。此外，随着用户数量的增加，RF 频谱变得如此拥挤，以至于几乎没有空间提供新的无线服务，此外，使用 RF 频段的带宽限制有限，并且必须为此类频段支付许可费，这还带来了额外的不便。FSO 通信与其他替代方案相比具有明显的优势，例如更窄、更安全的波束、几乎无限的带宽以及对使用光频率和带宽没有监管政策。此外，在太空领域，由于与 RF 相比，FSO 技术的质量和功率要求较低，因此对卫星通信系统来说，FSO 技术正变得越来越有吸引力。基于 FSO 技术部署无线链路的主要缺点是光波在湍流大气中传播时会受到扰动。会产生许多影响，其中最明显的是信号承载激光束辐照度（强度）的随机波动，这种现象称为闪烁，由闪烁指数 (SI) 量化。FSO 链路中随机辐照度波动的统计分析是通过概率密度函数 (PDF) 进行的，从中可以获得其他统计工具来测量链路性能，例如衰落概率和误码率 (BER)。如今，辐照度数据最广泛的模型是 Lognormal (LN) 和 Gamma-Gamma (GG) 分布。尽管这两种模型在大多数情况下都符合实际数据，但它们都无法在所有大气湍流条件下拟合有限接收孔径尺寸的辐照度数据，即在存在孔径平均的情况下。此外，在某些情况下，LN 或 GG 模型似乎都无法准确拟合辐照度数据，特别是在 PDF 的左尾。本文介绍的工作致力于提出一种新的模型，用于在存在孔径平均的情况下，大气湍流下的 FSO 链路中的辐照度波动；从而得到指数威布尔 (EW) 分布。在这里，使用半启发式方法来找到一组将 EW 参数直接与 SI 相关联的方程。经过测试，这些表达式可以很好地拟合辐照度数据的实际 PDF。提供了新模型出现的物理依据，以及弱到强湍流状态下的大量测试场景（包括数值模拟和实验数据），以评估其在 PDF 和衰减概率方面对辐照度数据进行建模的适用性。此外，
使用不确定性和灵活设计的地热成本估算
地热技术经济模型目前正在广泛使用中，并不能在集成分析中共同说明参数不确定性，动态操作策略和动力工厂设计灵活性。对于可用的学术和政府提供的工具，地热发电成本估算通常始于单值输入，尽管对用户指定分布的支持捕获参数值的不确定性变得越来越普遍。确定项目价值的缺失作品允许对不确定性的灵活响应，在这种情况下，早期的建筑选择可以基于条件的设计修改，并且规则模拟了工厂一生中做出的现场管理决策。本文提出了一个不同的模板，用于估计包含设计灵活性的功率项目值。首先，使用确定性参数输入定义静态模型。通过灵敏度分析评估了诸如最初的地下条件，随着时间的推移随时间的变化，随着时间的推移而变化的变化以及更广泛的风险，例如对国家电气化的破坏，通过敏感性分析来评估。最敏感的特征是分配的概率密度函数，每个功能都在重复模型中采样以形成蒙特卡洛解决方案集合。然后通过执行设计灵活性的决策规则增强了此基本模型。本研究将提出的建模方法应用于新墨西哥州现有工厂的假设增强地热系统（例如）。对最终结果的多维分析为决策者提供了对设施设计，施工时间表和战略的最佳选择的见解，从而最好地降低了地热投资的经济成果不佳的风险。建模的概念使用靶向浅储层的模块化动力植物单元，它偏离了当前用于生产电力的水热系统。每个模块包括一个基于当前商业系统类似物的单个喷油器生产对二进制周期生成器。初始成本模型提供了对资本费用，运营和维护成本以及电力销售收入的静态评估，以确定工厂使用寿命的净现值（NPV）。用概率分布补充关键模型参数后，该模型使用多个决策规则来调整工厂设计，因为操作条件会随着时间的推移而变化。这些规则是连续实施的，可以使用摘要指标，直方图和目标曲线进行比较的结果集合。通过优化决策规定阈值标准来增强场景中的见解，从而表征了一种现场管理策略，该策略可最大程度地提高上空潜力而不会增加下行风险。
密度功能理论（DFT）研究还原石墨烯氧化石磁铁矿
1马来西亚登龙加州海洋科学与环境学院，21030吉隆坡，马来西亚孟生部孟生部2号，马来西亚2化学科学系，科学与技术系，马来西亚43600 UKM BANGI，MALAYSIA 33600 MALAYSIA 33600 MALAYSIA 33600 MALAYSIA MALAYS MALAYS IKIAL SCICOCYIA，ICTILTICIA，INFORITIAL SCICOCHIA，INFORITIA，INSCICEN，INSCICIA，INCUSICIA，INCUSICIA，INSCICEN，INCUSICIE，INCUSICIE，INCUSICITY 33 Skudai，Johor，Malays IA *通讯作者：Farhanini@umt.edu.my收到：2024年8月13日；修订：2024年11月17日；接受：2024年11月18日；发表：2025年2月10日，本研究在无情追求清洁能源的突破性进步中摘要，推出了一种电催化剂，它还原了与磁铁矿纳米颗粒（RGO-MNP）集成的氧化石墨烯（RGO-MNP），该氧化石化是为了彻底改变氧气减少反应（ORR）。通过复杂的密度函数理论（DFT）模拟，我们演示了MNP与RGO的杂交如何导致电子性能的深刻修改，从而解锁了催化活性和电子转运的前所未有的增强。复合材料表现出非常稳定的稳定性，这是由-1036.96 kJ/mol的结合能证明的，而其相互作用能为-389.29 kJ/mol，信号是热力学上有利的结构。分子静电电势（MEP）映射揭示了电子致密和不足区域的丰富相互作用，对于优化ORR机制至关重要。此外，0.173 eV的狭窄homo-lumo间隙强调了材料的高反应性和最佳电荷转移动力学。这项工作为开发高效，耐用和可扩展的ORR催化剂建立了强大的基础，为在燃料电池和清洁能源系统中有影响力的应用开辟了途径。这些计算见解肯定了RGO-MNP作为下一代电催化剂，不仅提供了出色的稳定性和效率，而且还具有推动可持续能源技术变革性改进的潜力。关键词：还原反应，氧化石墨烯，磁铁矿纳米颗粒，密度功能理论，电催化剂简介当前的发电系统在满足对清洁和可靠功率的增长需求方面面临重大挑战[1，2]。化石燃料是一致的电力来源，但昂贵。但是，目前的问题不一定是缺乏化石燃料，而是与他们继续使用电力相关的环境和经济负担[3，4，5]。燃料电池是一种可持续且具有成本竞争力的替代方案，可以满足我们不断增长的能源需求[1，2，4，6，7]。还原反应（ORR）是燃料电池等设备中电化学转化的基石[1，7，8]。它们代表了将燃料中存储的化学能转化为可用的电能的过程的核心。一个ORR涉及两个同时的过程：氧化
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。