瑞士,2021年。21。研究演讲,ETH董事会,瑞士,瑞士2021。22。年轻教师会议,瑞士化学学会,瑞士伯尔尼,2021年。23。Eurotech研讨会系列,2021。24。研讨会,印度科学研究所,班加罗尔,2021年。25。研究演讲,扩展EPFL能源事件:碳捕获,利用和存储,2021。26。研讨会,国家石墨烯研究所,英国曼彻斯特,2021年。27。研讨会,IBM研究中心,巴西,2021年。28。研讨会,剑桥大学石墨烯中心,2021年。29。研讨会,分离技术研讨会,Yonsei University,2021。 30。 研究演讲,EPFL校友日,2020年。 31。 研讨会,埃克森美孚研究与工程,美国克林顿,2019年。 32。 研讨会,斯德哥尔摩大学,瑞典,2019年。 33。 研讨会,EidgenösscheMitalPrüfungs-und forschungsanstalt(Empa),瑞士,2019年。 34。 研讨会,英国伦敦帝国学院,2018年。 35。 ,马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州理工学院,2018年。 36。 Gaznat全球天然气会议,EPFL,Lausanne,2018年。 37。 研讨会,印度理工学院,印度孟买,2018年。研讨会,分离技术研讨会,Yonsei University,2021。30。研究演讲,EPFL校友日,2020年。31。研讨会,埃克森美孚研究与工程,美国克林顿,2019年。32。研讨会,斯德哥尔摩大学,瑞典,2019年。33。研讨会,EidgenösscheMitalPrüfungs-und forschungsanstalt(Empa),瑞士,2019年。34。研讨会,英国伦敦帝国学院,2018年。 35。 ,马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州理工学院,2018年。 36。 Gaznat全球天然气会议,EPFL,Lausanne,2018年。 37。 研讨会,印度理工学院,印度孟买,2018年。研讨会,英国伦敦帝国学院,2018年。35。,马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州理工学院,2018年。36。Gaznat全球天然气会议,EPFL,Lausanne,2018年。37。研讨会,印度理工学院,印度孟买,2018年。
CHM 337晶体学和衍射3学分介绍晶体对称性,点基组和空间组。强调X射线衍射和电子衍射的材料表征。特定主题包括晶体学符号,立体图表,单晶的方向,纹理,相识别,定量分析,应力测量,电子衍射,环和点模式,融合束电子衍射(CBED)和空间组确定。在矿物学,冶金,陶瓷,微电子,聚合物和催化剂中应用。讲座和实验室工作。先决条件。先决条件:CHM 031或CHM 041或MAT 203或EES 131属性/分发:NS
摘要。使用中子衍射和轮廓方法的残留应力测量在由316升不锈钢粉制成的阀外壳上进行,并使用激光粉末床融合添加剂制造具有复杂的三维内部特征。测量结果捕获了残留应力场的演变,该状态是将阀外壳连接到底板上的状态,到达壳体从底板上切开的状态。利用此切割,因此使其在此应用中是非破坏性的测量,轮廓方法映射了整个切割平面上的残留应力分量正常的(通过切割完全缓解了这种应力场),以及由于切割而导致的整个壳体中所有应力的变化。中子衍射测量的无损性质启用了在切割前和切割后的构建点的各个点的残余应力测量。在两种测量技术之间观察到了良好的一致性,这两种测量技术表明,在外壳的外部区域中显示了较大的拉伸方向残余应力。轮廓结果表明,从两个不同区域中从底板上移除构建后,多个应力分量发生了很大变化:在平面附近,在该平面附近,从基本板中切开构建,并在充当应力集中器的内部特征附近。这些观察结果应有助于理解基本板附近构建破裂的驾驶机制,并确定对结构完整性的关注区域。中子衍射测量还用于显示基本板附近的剪切应力明显低于正常应力,这是对轮廓方法的重要假设,因为不对称切割。
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。
压阻式硅基应力传感器有可能成为汽车电子中数字孪生实现的一部分。增强数字孪生可靠性的一种解决方案是使用机器学习 (ML)。正在监测一个或多个物理参数,而其他参数则使用替代模型进行投影,就像虚拟传感器一样。压阻应力传感器用于测量电子封装的内部应力,采集单元 (AU) 用于读出传感器数据,Raspberry Pi 用于执行评估。在空气热室中进行加速测试以获取应力传感器信号的时间序列数据,通过这些数据我们可以更好地了解封装内部的分层情况。在本研究中,在分层过程中对多个电子封装进行了应力测量。由于刚度的连续变化和局部边界条件导致应力发生变化,应力传感器检测到分层。虽然多个单元中的应力变化可以提供足够的信息来判断是否分层,但其分层区域位置未知。开发了基于神经网络 (NN) 和有限元法 (FEM) 的替代模型,用于预测分层层的平面外应力。FEM 模拟模型通过莫尔条纹测量进行校准,并通过应力差测量在组件和 PCB 级别进行验证。模拟分层区域
摘要 - 为了改善MOS晶体管操作特征,例如开关速度和功耗,集成设备的尺寸不断降低,以及其他进步。地理标度的主要缺点之一是名义上相同设备之间阈值电压的变化增加。其起源在于位于氧化物内部和氧化物和半导体之间的界面层的缺陷。同时,缺陷的数量变为接近纳米尺度的设备中的可数量。此外,它们对设备性能的影响显着增加,以一种可以直接从电气测量值观察到来自单个缺陷的电荷过渡。描述由单个缺陷引起的设备的降解,必须研究其对V TH偏移的影响的分布。对于Sion技术,文献中已经报道了单个缺陷的步骤高度的单模式指数分布。但是,我们的结果表明,步进高度更可能是双模式的分布。这些发现对于准确评估分布的尾部至关重要,即缺陷对V th产生巨大影响。这种缺陷会导致设备和电路的直接故障。在这项研究中,创建和分析了单个缺陷效应的统计分布。我们将结果与使用常用的电荷表近似(CSA)计算的值进行了比较,并表明CSA显着低估了研究技术对缺陷的实际影响。最后,我们使用所获得的分布,并使用我们的紧凑型物理建模框架分析了它们对测量应力测量模拟变异性的影响。
•从社交媒体中摄入实时信号使能够遵循长期健康趋势•自动重新训练,作为打击机器学习概念漂移的一种手段•改善了使用社交媒体数据