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半导体量子处理器中的量子比特读出
量子比特读出是量子计算机中需要在单个量子比特上实现的三个基本量子操作之一，它具有一量子比特门和二量子比特门。获得具有合理保真度的量子计算结果至关重要。它对于容错量子计算和量子纠错 (QEC) 协议也至关重要，因为它允许见证和追溯计算流程中发生的错误 [1]。在半导体量子电路中，要求量子比特读出保真度高于 99%，速度低于每发一微秒，以保证 QEC 效率并确保具有竞争力的计算运行时间。此外，为了在运行算法时调整测量性能 [4]，需要进行重复 [2] 或量子非破坏性测量 [3]。自旋读出操作的关键性能系数是保真度（或检测效率）、速度（必须快于弛豫时间 T1）以及能够执行读出所需的基本组件数量（储存器、量子点等）。直接测量量子点中捕获的单个电子自旋产生的磁场是一项非常具有挑战性的任务，2000 年初的一项“绝技”实验已经证明了这一点 [5]。除了复杂性之外，它还相当慢（ms），与量子计算不兼容。在半导体中，自旋读出是通过将自旋转换为电荷信息来执行的，并在接近 µs 的时间尺度上探测电子的电荷特性。
效水/溴化锂吸收式制冷机
摘要 本研究旨在全面调查由地热能驱动的单效水/溴化锂吸收式制冷机的性能。由于吸收循环被视为低品位能量循环，这种用低品位能量排出单闪蒸地热发电厂流体的创新想法将是一种高效、经济且有前途的技术。为了检验这种方法的可行性，考虑评估位于阿联酋沙迦的一栋住宅建筑的 39 kW 制冷能力，该能力是使用 MATLAB 软件计算的。根据获得的冷却负荷，对所需的水/溴化锂单效吸收式制冷机进行建模并进行讨论。使用工程方程求解器软件 (EES) 对所提模型在不同条件下的详细性能分析。根据获得的结果，所提系统设计的主要因素是热交换器的尺寸和输入热源温度。结果以图表形式呈现，表明地热流体温度和质量流量以及溶液热交换器效率对制冷机热性能的影响。此外，还给出了吸收式制冷机各部件尺寸对满足空间供暖的冷负荷的影响。当发电厂的生产井温度为 250 ℃ 、分离器压力为 0.24 MPa 、冷凝器压力为 7.5 kPa 时，单闪蒸地热发电厂的热效率约为 13%。结果表明，当地热流体温度为 120 ℃ 时，溶液热交换器效率为 0.9 时，性能系数 (COP) 达到约 0.87 。
GeSn 合金的室温晶格热导率
摘要：在片上操作和体温特有的温度下，用于高效能量收集器的 CMOS 兼容材料是可持续绿色计算和超低功耗物联网应用的关键因素。在此背景下，研究了新的 IV 族半导体，即 Ge 1 − x Sn x 合金的晶格热导率 (κ)。通过最先进的化学气相沉积在 Ge 缓冲 Si 晶片上外延生长 Sn 含量高达 14 at.% 的层。通过差分 3 ω 方法电测量晶格热导率 (κ) 从 Ge 的 55 W/(m · K) 急剧下降到 Ge 0.88 Sn 0.12 合金的 4 W/(m · K)。经验证，对于应变松弛合金，热导率与层厚度无关，并证实了先前通过光学方法观察到的 Sn 依赖性。实验 κ 值与电荷传输特性的数值估计相结合，能够捕捉这种准直接带隙材料系统的复杂物理特性，用于评估 n 型和 p 型 GeSn 外延层的热电性能系数 ZT。结果突出了单晶 GeSn 合金具有很高的潜力，可以实现与 SiGe 合金中已经存在的能量收集能力，但在 20°C - 100°C 温度范围内，没有与 Si 兼容的半导体。这为在 CMOS 平台上实现单片集成热电提供了可能性。关键词：热电材料、晶格热导率、GeSn 合金、CMOS、绿色计算、能量收集 ■ 简介
能源转换和管理-UCL Discovery
由于全球表面温度，人口增长，更快的城市化和收入增长的增长，冷却需求的指数增加发生在过去几年中。由于这些冷却驱动因素的影响更大，发展中国家正面临重大问题。常规的蒸气压缩系统是能量的，并且涉及危险的化学物质。目前的论文提出了一种创新的间接蒸发冷却系统，具有较高的能量性能，更少的排放和无化学的操作。为了绘制全面的性能，开发了一个原型，并在各种外部空气条件下进行了测试。然后开发了基于人工神经网络（ANN）的机器学习模型，其中包含重要的输入参数，包括室外空气温度，空气流量比，工作空气温度和空气湿灯泡温度，以预测供应空气温度。隐藏层中具有九个神经元的ANN模型表现出出色的建模性能（r 2）值（r 2）值约1，均方根误差分别为0.046°C，0.06℃和0.06℃，分别在训练，测试和验证阶段中。一次（OFAT）技术一次由一个因素进行的可变显着性分析表明，工作进气温是预测供应温度的最重要参数，其显着性因子为33％。根据合并的实验和ML模型，所提出的系统在48℃的室外空气中产生了130 W的冷却CA的能力，并将温度下降超过20℃。所达到的相应性能系数（仅用于冷却）为32。还表明，增强的IEC在30至48℃的环境温度下稳定运行，并在Ashrae-55和ISO7730的舒适区内保持空气温度。
适用于高动态范围雷达接收器的 GaN-on-Si 100 纳米 Ka 波段 MMIC LNA
由于低成本无人机的普及，小型无人机的高爆检测最近已成为一个非常重要的课题，因为这对安全构成了越来越大的潜在风险[1][2]。FMCW 雷达被认为是最适合无人机检测的解决方案之一，因为它结构简单，具有短距离检测能力[1]-[4]。小型无人机的检测是一项具有挑战性的任务，因为它们的尺寸非常有限，并且采用非反射材料，因此雷达截面 (RCS) 非常小。因此，只有利用毫米波频率、高发射功率以及具有低噪声系数 (NF) 和高动态范围的接收器，才能优化雷达检测范围和分辨率。在这种情况下，氮化镓 (GaN) 微波技术代表了性能最佳的解决方案，因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的性能系数[4]-[6]。利用微波频率下卓越的 GaN 功率密度，有利于实现紧凑型高功率发射器，以增强无人机目标的弱回波信号（低 RCS）。另一方面，由于兼具低噪声和宽动态范围特性，GaN 技术在 RX 部分也非常有吸引力 [5]-[9]。这一特性对于用于无人机检测的 FMCW 雷达接收器至关重要，因为 LNA 需要检测非常低的无人机回波信号（接近热噪声水平），同时在存在强干扰/阻塞信号的情况下保持其线性度，这些信号通常是由于雷达杂波和其自身发射器功率放大器的泄漏造成的 [3][4]。在本文中，我们描述了一种基于 GaN 的 Ka 波段 MMIC LNA，可用于 FMCW 雷达接收器，用于小型无人机检测。采用 mmW-GaN 技术可以同时瞄准低 NF、高增益和大动态范围，从而在 Ka 波段上方实现无与伦比的综合性能。
先进热电材料 - NSF-PAR
在能源需求不断增长的时代，拓展可再生能源的新途径并减少化石燃料的消耗是一项挑战。收集来自太阳或工业应用散发的热量作为替代能源已成为一个重要的研究领域。热电与由于施加的温度梯度而产生的电力或由于施加的电压而产生的热流有关，它提供了在全固态转换装置中利用部分这种“免费”能源发电的潜力。热电制冷已有多种应用，与可以通过增强材料性能实现的潜在应用一样诱人。热电装置可靠，没有活动部件，不会向大气中释放有害气体。尽管具有这些吸引人的特征，但由于转换效率低，热电仍然是一个小众领域。在材料要求方面，主要的挑战是克服典型材料电性能和热性能相互关系带来的缺点。由于热电性能系数没有基本极限，材料特性没有无单位标量，材料库不断增加，热电领域正在经历对性能增强材料的新推动。寻找有用化合物的新发展，以及理论和计算建模能力的进步，使得材料评估速度更快，并通过结合理论和实验努力设计和发现新系统。我们组织了《应用物理学杂志》上的“先进热电”专题作为一个论坛，介绍该领域的最新进展和进步。我们希望这个专题能够概述热电材料研究和开发领域的现状。我们在下面仅概述了本专题中介绍的部分工作。热电在某种程度上本质上是一个材料驱动的领域。随着强大的计算资源和新型多功能技术的出现，这种关系变得更加突出
考虑接触电阻的箱式太阳能灶的数学建模
太阳能灶是一种利用太阳能加热食物以进行烹饪的设备。太阳能烹饪可用于减少传统燃料的使用并提高食物质量。太阳能灶必须处理通过吸收板金属部件和食物容器接触的高浓度热流。对于热传递，接触热阻起着重要作用，降低接触点的热阻是主要关注点。在目前的研究中，通过结合接触电阻对轻质、节能的箱式太阳能灶进行了数学建模。开发了一种实验装置来找出接触热阻，并评估了铝材料表面粗糙度为 0.2 Ra 和 0.8 Ra 时的接触热阻。对灶具进行了性能测试以获得性能系数 F 1 和 F 2 。此外，还对表面粗糙度为 0.8 和 0.2 Ra 的测得的热接触阻进行了负载测试。对于 0.2 Ra 的表面粗糙度，考虑接头处热阻时观察到的 % 误差分别为 19.77%、13.69%、13.68%，不考虑接头处热阻时观察到的 % 误差分别为 −42.89%、18.95% 和 16.37%。对于 0.8 Ra 的表面粗糙度，考虑接头处热阻时观察到的偏差分别为 23.09%、17.52%、13.5%，不考虑接头处热阻时观察到的偏差分别为 −42.89%、18.95% 和 16.37%。计算得出的品质因数 F 1 为 0.12，而商用炊具的品质因数为 0.11，这表明新设计的炊具具有更高的光学效率。计算得出的品质因数 F 2 为 0.42，而商用炊具的品质因数为 0.38。因此，结果强调了热接触阻非常重要，在建模时应予以考虑。
基于动态规划的蓄热级联热泵系统最优控制方法
摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化，主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额，但要充分利用该技术的潜力，需要对这些系统进行智能控制，以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而，以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性，同时又要足够快，以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法，因为它结合了使用复杂非线性模型的能力，同时是一种穷举搜索算法，保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架，该框架包含 HP 变电站主要组件（即 HP 和热能存储 - TES）的降阶模型 (ROM)，以适合在 DP 中使用的方式进行阐述；这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束（例如，HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度），同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量（即 TES 温度、HP 热容量和电容量）。在应用于示例 HP 系统时，我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约，与传统的基于规则的控制相比，功耗降低了 13%。
贝里根郡议会 - 能源战略
首字母缩略词 定义 AC、DC 交流电和直流电 ACCU 澳大利亚碳信用单位 AEMC 澳大利亚能源市场委员会 AEMO 澳大利亚能源市场运营商 AER 澳大利亚能源监管机构 AFOLU 农业、林业和其他土地利用 APVI 澳大利亚光伏研究所 B20、B50 与 20% 和 50% 生物柴油混合的柴油 BASIX 建筑可持续性指数 BAU 一切照旧 BCA 澳大利亚建筑规范 BEEC 建筑能效证书 BESS 电池储能系统 BMS 楼宇管理系统 BEV 电池电动汽车 CDM 清洁发展机制 C40 致力于应对气候变化的世界特大城市网络 CCF 气候变化基金 CER 经认证的减排量（抵消） CFL 紧凑型荧光灯 COP 性能系数（制冷） COP21 达成《巴黎协定》的巴黎缔约方会议 CO 2-e 二氧化碳当量 CPP 城市电力伙伴关系 CPRS 澳大利亚碳污染减排计划 CSP 社区战略计划 C4CE社区能源联盟 DOL 直接在线 DPIE 新南威尔士州规划、工业和环境部 E3 设备能源效率计划 EER 能源效率比 EPA 环境保护局 EPC 能源绩效合同 EPC(M) 工程、采购、建设（维护） ERF 减排基金 ESB 能源安全委员会 ESC 能源节约证书 ESS 新南威尔士州能源节约计划 EUA 环境升级协议 EV 电动汽车 FiT 上网电价 GFC 全球金融危机
用于图像处理的量子电路库 - Webthesis
如今，人们对模式识别和计算机视觉等应用的兴趣使得图像处理算法变得非常重要。然而，视觉信息量的快速增长对传统计算机目前可用的计算能力造成了压力。量子图像处理 (QImP) 专注于在量子计算领域提供传统图像处理策略的对应物，利用其固有的并行特性。多年来，已经提出了许多 QImP 算法来使用量子形式对图像进行编码和处理。尽管如此，在最先进的技术中，没有足够的空间对可用的技术进行直接和实际的比较。因此，当试图了解它们是否代表了相对于传统对应物的有效机会时，就会出现困难，尤其是考虑到当今量子硬件的局限性和非理想性时。本论文的目标是定义一个与 Qiskit（一种用于量子计算的开源软件开发工具包）兼容的 QImP 算法的 Python 软件库，使用户能够灵活地比较参考输入图像上的不同技术，并通过特定的性能系数分析它们的适用性。首先，对 QImP 的现有文献进行了初步研究，以确定最有前途的算法。然后，它们被实现为参数模块，并逐渐形成了库。Jupyter Notebooks 被认为是提供有意识地应用所提供算法的实用用户指南。支持技术的选择涵盖编码方法、基本处理工具、压缩和边缘检测算法，并考虑到量子硬件有限的计算资源和实际应用的可能性。所有实施的电路都进行了测试，既通过在经典计算机上进行模拟，也在真实的量子硬件上进行测试。考虑到几个用例，不同算法在应用中的优势和劣势已经得到证实。本论文为探索 QImP 场景奠定了基础，而由于其灵活性和模块化特性，实施的库提供了包含和描述新算法并将其与其他算法进行比较的可能性。