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World File Search System微反应器
使用自动化高通量实验平台和机器学习了解热注射量子点合成结果
摘要：机器学习 (ML) 已显示出加速各种材料系统合成规划的潜力。然而，由于缺乏用于开发材料合成 ML 工作流程的系统方法或启发式方法，许多材料科学家仍然无法使用 ML。在这项工作中，我们报告了一种选择 ML 算法来训练预测纳米材料合成结果的模型的方法。具体来说，我们开发并使用了一个自动化批量微反应器平台来收集大量 CdSe 量子点热注射合成结果的实验数据集。此后，该数据集用于训练使用各种 ML 算法预测合成结果的模型。针对不同大小和添加不同噪声量的实验数据集，比较了这些算法的相对性能。基于神经网络的模型显示出对吸收和发射峰的最准确预测，而预测半峰全宽的级联方法被证明优于直接方法。SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法用于确定不同合成参数的相对重要性。我们的分析表明，SHAP 重要性分数高度依赖于特征选择，并强调了开发固有可解释模型以从材料合成的 ML 工作流程中获取见解的重要性。
尼日利亚农村地区分布式能源系统中混合核可再生能源资源的分析
摘要：气候变化是近年来全球面临的问题之一。其中一项措施是减少全球碳排放。这带来了能够最好地实现这一目标的技术的快速发展。分散式能源系统旨在以非集中的方式利用可再生能源等小型发电来源的优势，以帮助满足全球对清洁能源的需求。可再生能源面临着间歇性的挑战，这会导致电网不稳定。另一种清洁能源是核能，传统上核能规模大且不灵活；然而，最近的技术发展导致了大型核电站的缩小版，这些核电站更加灵活，但能提供清洁稳定的电力。本文探讨了在分散式能源系统中部署核微反应堆的可能性，并描述了分散式能源系统的特点和挑战。本文探讨了小型模块化反应堆的特点，这些特点使其成为分散式能源系统中发电来源的可行候选者。以尼日利亚农村地区的带微反应器的 DES 系统为例进行了研究。使用 HOMER 软件模拟最优系统，使用 TOPSIS 对系统进行排序。结果显示，光伏/核能/电池系统排名第一，其次是光伏/核能/风能和电池系统。
国家实验室的高级核电升级
1。开发核试验反应堆以证明与微反应器相关的技术。2。实现现有核反应堆的继续操作：加速RDD＆D以降低运营成本；展示和部署技术，使市场能够超出电力，包括先进的能源产品和工业脱碳；并了解社会经济驱动力并减轻风险，以使现有的国内外核反应堆继续运行。3。使国内和全球部署先进的核反应堆：减少国内外部署先进核技术所需的风险和时间；通过私营公共合作伙伴关系和研发（R＆D）在大学和国家实验室中开发反应堆，以扩大核能市场机会；并支持各种各样的设计，以改善资源利用并减少浪费。4。安全并维持全球核燃料周期：开发和展示高级燃料周期技术；解决现有和先进核反应堆的国内核燃料供应链中的差距；并鼓励国内扩大核燃料周期中商业能力。5。扩大国际核能合作：确定潜在市场并为战略合作伙伴关系创造机会，并向追求或考虑采取新的或不断扩大的核电计划的国家提供国际技术援助和更多资源，以支持基础设施发展，监管框架和能力建设。
使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测
新材料开发的第一个也是最重要的步骤之一是新化合物的合成，制定或制备。通常，此步骤标志着材料开发的开始，然后是表征（潜在的纯化）和对获得数据的解释。通常，新材料是通过化学反应，修饰或通过制剂/混合不同物质获得的。必须选择符合适当特性的选择材料。通常在当今的研究中，这些合成是由人类（即科学家或技术人员）进行的，他们为不同类别的材料提供了广泛的不同方法。在聚合物领域中主要是经典的有机合成方案，[8]也存在诸如烧结步骤（例如，对于陶瓷），[9]融化过程[10]或Sol-Gel过程[11]或其他材料类别[11]的其他材料类别，例如其他材料类别[11]，例如，分别为集体。这种方法具有极大的缺点，即结果和获得的材料在很大程度上取决于进行实验的研究人员以及人们的经验。因此，物质研究数字化的初步方法主要集中在合成的自动化，并行化和微型化以及高通量过程的机会的发展。[12]两种优先方法是基于机器人的合成[13]和流化学[14]（包括微流体[15]）。前者是基于合成机器人的利用，该机器人可以同时执行各种实验，并具有高精度和高可重复性。相比之下，例如，使用流量化学微反应器，由于Par-Allel实验以及相对较低的所需
生物ATRP合成ATP燃料的瞬态共介型
摘要：活细胞具有高度复杂的微环境，而众多酶驱动的过程同时活跃。这些程序尚未在体外建立相当的控制，尽管尚未建立可比的对照，但这些程序是非常准确和高效的。在这里，我们设计了一个酶促反应网络（ERN），该酶反应网络（ERN）结合了拮抗和正交酶网络，以产生ATP燃料的瞬态共凝聚的可调节动力学。使用辣根过氧化物酶（HRP） - 介导的生物催化原子转移自由基聚合（BioATRP），我们合成了聚（二甲基氨基甲基丙烯酸酯）（PDMAEMA）（pDMAEMA），随后与ATP形成了Coacervates。我们使用正交和拮抗酶对合理探索了对凝聚和溶解的酶促控制，即碱性磷酸酶，碱性磷酸酶，肌酸磷酸激酶，己糖激酶，葡萄糖氧化酶和尿布。ATP燃料的凝聚力还证明了酶促催化，以证明其被用作细胞微反应器的潜力。此外，我们开发了生物催化聚合诱导的凝聚（传记），改善了反应产量并产生具有不同特征的凝聚力。此方法允许通过生物ATRP控制的聚合化而进行原位和实时编程。该策略通过弥合合成系统和生物系统之间的差距，为细胞隔室化提供了尖端的仿生应用和洞察力。暂时编程的一起坐诊的发展可能会导致多元素级联的空间布置，并提供有关用细胞器的人造细胞结构的新思想
![arXiv:2502.03567v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e6d7f0fb7343009c272d1412e7c60f99bba3c6d5.webp)
arXiv:2502.03567v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 5 日
由于斯托克斯方程[1,2]的运动学可逆性，最令人信服的例证是 G.I.泰勒的库埃特细胞实验[3,4]，低雷诺数下的流体混合需要平流（搅拌）和扩散[5,6]的相互作用。剪切引起的扩散混合增强，也称为泰勒扩散[7]，是许多生物和人工系统的基础，从纤毛水生微生物对氧气、营养物质或化学信号的吸收，到微反应器和“芯片实验室”应用[8-12]。事实上，它代表了任何由平流扩散方程控制的非平衡松弛过程的基本特征[5]，包括对流层上部和平流层的污染物扩散[13]。因此，设计最优混合方案是一个既具有基础性又具有实际意义的问题[14-17]，并且与人们对将最优控制理论概念应用于非平衡物理[18-25]日益增长的兴趣相一致。传统上，全局混合效率通过施加一个初始模式(如溶质分布或温度分布)并通过其 L 2 /Sobolev 范数[26, 27]或 Shannon 熵的变化来表征搅拌对后者的影响[14, 28, 29]。局部混合也可以用 Lyapunov 指数来量化[2, 30]。最近，以混合前后粒子位置之间的互信息的形式引入了一种通用的无假设(即与模式无关)的全局混合效率度量[15]。在实验中，可以使用无损压缩算法从示踪数据中估计互信息 [ 31 ]。在这里，我们将这一新度量应用于无散度线性剪切流混合流体的问题。将时间相关的剪切速率定义为我们的协议，我们将互信息重新表示为后者的非线性函数，并精确求解最优控制问题，以在总剪切和总粘性耗散的约束下得出最优协议
先进纳米材料合成过程数字化的最新进展
在合成过程中，纳米材料会逐渐发生转变，从而产生明确的纳米晶体特性。目前，工业上最广泛使用的是纳米材料的批量合成。然而，由于批量反应器内混合不一致、局部浓度和温度变化，出现了可重复性和可扩展性问题。在流动合成中，使用微流体反应器可以克服这些限制，因为大的表面积与体积比可以增强热量和质量传递，从而加快反应速度并提高产量。[4c,5] 在快速化学中，化学转化发生得非常快，并且仅通过混合过程进行控制。因此，微流体系统内的增强混合使涉及不稳定中间体的快速连续反应能够发生 [6]，由此产生的均质环境提高了对所需产品的选择性，从而提高了反应产量。此外，流动化学可以通过控制反应的停留时间，在不稳定的反应性物质分解之前将其分离 [7]，方法是调节反应物的流速或微反应器长度。高混合性是微流体系统的一个关键优势，尽管在层流状态下，缓慢扩散占主导地位。[8] 微通道内产生的抛物线速度分布导致较长的停留时间，这不可避免地会产生粒度分散性，[10,35] 如图 1A 所示。促进对流并增强微通道内的混合是减少这种多分散性的一种方法，例如，通过在拐角和弯道引入 Dean 涡流或通过分段液-液/液-气流动引入 Taylor 涡流，[10,36] 如图 1B 所示。此外，流动化学中对反应参数的严格控制是实现实验室间反应条件标准化的一个主要优势，从而提高了实验的可重复性。[10] 在安全性方面，微流体系统消耗的危险试剂量较少，降低了安全风险，并允许使用否则会非常危险的极端化学条件。
Neville Goddard假设定律PDF免费。
生物过程工程的最新修订版本是第三版的，作为一本有关生化和生物处理工程的全面入门教科书。此更新的版本反映了该领域内生产力，创新和安全性的重大进步。作者提供了基本生物化学原理的概述，包括酶，细胞功能，微生物学和分子生物学。然后，他们深入研究了新兴的生物工具，旨在增强细胞操作并降低与生物处理相关的成本。第三版重点介绍了生物生产中的显着突破，创建异源蛋白质的有效技术以及动物和植物细胞培养物的创新应用。It also covers improvements in recombinant DNA microbe engineering, authentic protein processing, and other advanced topics such as: - The role of small RNAs in regulation - Transcription, translation, and cellular differences between prokaryotes and eukaryotes - Cell-free processes and metabolic engineering - Synthetic biology and the impact of genomics and epigenomics on bioprocesses - Advances in用于扩大/缩小/缩小和一次性技术的微反应器 - 干细胞的使用，微结构，纳米生物技术和3D打印技术的使用，文本由广泛的插图，示例和问题以及参考文献以及用于进一步阅读的参考支持。详细的附录提供了传统生物程序的概述。要访问更新，更正和下载，请在Informit.com/register上注册您的产品。蛋白质，小RNA和其他高级主题在此综合文本中探讨了。14。它探讨了原核生物和真核生物之间的转录，翻译，调节以及差异的作用，以及无细胞的过程，代谢工程和蛋白质工程。本书还涵盖了生物燃料和能量，包括协调的酶系统，混合抑制动力学和两相酶反应。合成生物学，基因组学，表观基因组学，人群平衡和批次生长和产物形成的gompetz方程。微反应器探索了疫苗生产，生物过程中的一次性技术，干细胞技术，微型制造，纳米元素技术和3D打印技术的微型反应器。还涵盖了动物和植物细胞生物技术以及传统生物处理的进步。7.5-7.12：酶抑制作用，高阶有理动力学，pH效应，温度效应，不溶性底物，固定酶系统，生物过程分析，大规模酶的生产，医学和工业酶利用，动力学近似 - 动力学近似-Michaelis-Michaelis-Mentimation-Michaelis-Menterenenten Equaration。8.1-8.12：固体表面上的化学反应，催化，吸附动力学，非理想表面的理想化，合作吸附，吸附，Langmuir-Hinshelwood-wong（LHHW）动力学，表面反应，速率控制步骤，表面活性 - 表面活性 - 抗速度 - 抗速度 - 抗速度 - 持续性 - 持续性 - 抗速度 - 持续性。9.1-9.12：细胞代谢，中央教条，DNA复制，转录，翻译，代谢调节，细胞感知其环境，主要代谢途径，生物合成，厌氧代谢，自养生代谢，自养代谢，monod方程。基因工程的应用和原理10.1-10.12：互动酶/蛋白质，多功能，共价寡聚，非共价关联，结构域交换组装，酶多晶型酶，配体酶相互作用，顺序配体配体结合，随机ACCESS结合，随机 - ACCESS配体结合。11.1-11.10：对多功能酶的分子调节，单底物反应，单分子反应，双分子反应，酶低聚物的混合物和经典模型，催化速率的理性表达，多种不同的配体活性中心，具有竞争力的竞争力，竞争力的核核，基因脉络性。12.1-12.13：细胞的生长，量化生物质，批处理生长模式，生物量产量，近似生长动力学，细胞死亡率，维持细胞代谢和内源代谢，产物产量，氧气需求，环境条件的效果，通过微生物生长的热量生长，细胞生长动力学模型的概述。13.1-13.10：细胞培养，批处理培养，连续培养，选择培养方法，带回收的化学静态，多阶段化学稳定系统，废水处理过程，固定的细胞系统，固体底物发酵，喂养批处理操作。14.1-14.4：进化和基因工程，突变，选择，基因转移和重排的自然机制，基因工程技术。
国际人工智能与核能研讨会
人工智能（AI）的使用正在迅速发展，并在包括核科学和技术在内的所有领域都在发展。预计AI的进步将增加对不断增长的数据中心的服务及其相关的能源需求的需求。这强调了对可持续能源解决方案的需求。运行的核反应堆提供清洁，可靠和适应性的能源选项，而新的先进的核反应堆设计（包括小型模块化反应器（SMR）和微反应器）可以使核能能够扩大其在全球过渡到未来可持续能源系统中的作用，包括支持预期的AI技术扩展所增长的能源需求。IAEA正在积极与政府，监管机构和行业互动，以支持其部署。机器学习和AI技术也越来越多地用于加速核场的技术发展，该行业在抓住这些机会方面正在取得良好的进步。核工业还使用AI方法和工具，包括集成的大语言模型，用于各种应用，例如设计，施工优化和运营效率。在高级制造中使用AI可以提高效率，灵活性和生产过程中的自定义，同时还可以降低成本并提高质量。这些进步有助于现代能源环境中核能的可持续性和竞争力。所有这些应用程序都可能能够解决一些阻碍该行业在几个市场中进步的关键瓶颈。正如轨迹所示，核工业中AI使用的增加是有助于有效的清洁能源解决方案，但仔细的导航对于确保安全有效的实施至关重要。凭借其全球成员资格，技术专长，在促进和平使用核能，促进国际合作，设定安全标准和安全指南以及实施国际保障措施方面确立了作用，IAEA在此主题上的全球对话都独特。将AI的有效整合到核部门中，并通过完全遵守安全，安全和不扩散原则来管理的相关风险是IAEA的优先事项。在这种情况下，IAEA将于2025年12月3日至4日在奥地利维也纳的总部组织国际人工智能和核能研讨会。
高级核技术研讨会摘要7月1日，...
2021年7月1日，欢迎专员蒂姆·埃科尔斯（Tim Echols），佐治亚州公共服务委员会专员安东尼·奥唐奈（Anthony O'Donnell），马里兰州公共服务委员会纳拉克·杜·核能源（Naruc-Doe）核能伙伴关系于2021年在美国能源部核能部的支持下成立。这是一种教育合作伙伴关系，为州公共服务专员和委员会工作人员提供了机会，以更好地了解与美国核车队有关的障碍和可能性。合作伙伴关系的成员代表20个州和领土，该合作伙伴关系包括高级反应堆解决方案联盟，密歇根大学核工程和放射科学的合伙人，以及伊利诺伊大学的核，等离子体和放射学工程。该研讨会在2021年6月4日的高级核网络研讨会简介上建立在公共和私营部门的高级核技术研究人员和专家。研讨会强调了公私伙伴关系在先进核技术商业化中的作用，并确定了高级核发展中的信息差距，国家需求和挑战。查看议程。概述了核能办公室的核能办公室Ashley Finan，爱达荷州国家实验室国家反应堆创新中心主任核反应堆创新中心（NRIC）的示威活动，总部位于爱达荷州国家实验室（INL），是一个与DOE和许多国家实验室一起支持的国家实验室（INL）的计划。概述了核能办公室的核能办公室Ashley Finan，爱达荷州国家实验室国家反应堆创新中心主任核反应堆创新中心（NRIC）的示威活动，总部位于爱达荷州国家实验室（INL），是一个与DOE和许多国家实验室一起支持的国家实验室（INL）的计划。INL对高级反应堆演示和部署的愿景（图1）包括2020年代初期的初始微反应器演示，以及在十年后期的部署。多功能测试反应器是一项重要的研究工作，可以研究高级材料和高级反应堆。预计在2020年代后期有望进行高级反应堆演示，其中包括DOE的高级反应堆示范计划（ARDP）和犹他州相关的市政电力系统的支持。