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World File Search System岩石层
单一 Al2O3 或 HfO2 单一介电层及其纳米层系统的比较
纳米层压膜是由不同材料交替层组成的复合膜 [1]。这些多层纳米结构因能够调整其机械或物理性质以用于各种特定应用而备受关注。例如，在微电子领域，人们考虑将其用作介电绝缘体 [2,3]。事实上，人们现正致力于制备具有高介电常数和良好化学/热稳定性的多组分体系。特别是 Al 2 O 3 -HfO 2 纳米层压膜似乎是最有前途的体系，可用于硅基微电子器件 [4-9] 以及下一代电力电子器件 [10-15]。能够充分利用 Al 2 O 3 和 HfO 2 单一材料的最合适性质，促使人们研究将它们组合成层压体系。实际上，众所周知，Al 2 O 3 具有极其优异的化学稳定性和热稳定性、大的带隙（约 9 eV）、与不同半导体衬底的带偏移大，但其生长会形成高的氧化物陷阱电荷密度，但其介电常数值并不高（约 9）[16]。对于 HfO 2 介电氧化物，虽然可以实现相当高的介电常数值（约 25），但由于其在相对较低的温度（约 500°C）下从非晶态转变为单斜晶态，因此可靠性较低，并且由于其带隙很小（5.5 eV）所以漏电流密度高[16]。在这种情况下，由两种 Al 2 O 3 -HfO 2 高 k 氧化物组成的纳米层状结构是提高热稳定性和维持高介电常数值的有前途的解决方案。
研究文章Microscale矿物质和孔结构表征低渗透性砂岩，中国
鉴于对Heshui地区低渗透性砂岩储层的特征和控制因子的不可或缺的理解，本研究检查了Chang 2储层的显微镜矿物质和孔结构。它使用一系列方法（包括成像和间接方法）分析了其主要的控制因子。te结果表明，研究区域中张2储层的岩石以岩性的Arkose和Feldspathic碎屑石英砂岩为主。te储层空间会形成毛孔内孔，长石溶解的孔，岩石溶解的孔和晶间孔。有时会发现微裂纹。平均孔隙率为10.5％，平均渗透率为2.2 MD，具有低孔隙率 - 脱透透明度储层。在储层开发过程中，由构造效应产生的小鼻子形成的陷阱为良好的储层空间提供了机会。沉积和成岩过程在一定程度上控制了储层孔隙度的发展程度和方向。多段毛细管压力曲线和较长的缺失区域对应于相对较好的毛孔 - 螺旋式结构。伊利特是决定储层质量的主要成岩粘土矿物。三个效应都为储层的整体发展做出了贡献。
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被引用为：Li，P.，Liu，Y.，Cai，M.，Miao，S.，Dai，L.，Gorjian，Gorjian，M。使用液压压裂的精确应力测量
摘要：尽管对深度有效地利用深度低渗透率储层中的地理能力剥削的深度和有效利用的意义越来越多，但使用液压破裂技术仍需要实质性增强。在这项工作中，指出了深度低渗透性储层中精确的液压压裂应力测量的主要挑战，包括高岩石温度，高孔压力，高孔压力，压裂机制，岩石拉伸强度和钻孔条件。在这种情况下，提出了相应的几个未来研究指示。这些涉及热孔弹性效应，井下传感器和流量计，适当的室内拉伸强度测试方法，新的应力计算方法，混合测试技术以及精制的耦合数值模型。未来的研究建议将在随后的阶段为深度低渗透性储层中的地球能源开发提供几种新的观点。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。