XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间尺度
上游石油和天然气行业的甲烷管理：
甲烷是继二氧化碳之后第二丰富的人为温室气体。其温室气体效应在短期内明显更强，比二氧化碳更强大。然而，与二氧化碳相比，甲烷在大气中的寿命更短——平均为 8-12 年（二氧化碳可在大气中存在数百年）2。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第五次评估报告 (AR5)3 估计，甲烷是人为辐射强迫总量的第二大贡献者，相当于二氧化碳辐射强迫4 的 58%。建议使用的 IPCC AR5 估计，甲烷的全球变暖潜能值 (GWP) 在 100 年的时间尺度上是二氧化碳的 28-34 倍5，在 20 年的时间尺度上是二氧化碳的 84-87 倍。通过减少甲烷排放来降低近期全球变暖速度的能力为社会提供了宝贵的气候风险管理缓解选项。
储能杂志
本文提出了一个框架，用于在容量扩展和综合能源系统优化模型中表示与可再生能源容量因素和最终服务需求分布相关的短期运行现象。目的是研究储能技术与可再生能源相结合对整个能源系统脱碳的潜在作用。所提出的方法在名为能源模型优化和分析工具 (TEMOA) 的能源系统优化模型中实施，然后在针对意大利能源系统的案例研究中进行了测试。我们研究了一系列场景，包括参考时间尺度场景、时间尺度敏感性场景和技术替代场景。本文的研究结果表明，在没有低碳基载的情况下，储能对于到 2050 年实现意大利电力部门的完全脱碳至关重要。此外，它还建议到 2050 年，意大利大约 10% 的发电量应该通过短期储能设备传输。
考虑多个时间尺度的储能组合优化规模
摘要 — 能源存储很可能在主要依赖可再生能源发电的未来电力系统中发挥关键作用。适当确定能源存储系统的规模对于可靠的未来电力系统至关重要。目前存在多种能源存储技术，每种技术都适合在不同的时间尺度上存储能源。有必要共同优化所有能源存储技术，以确保有足够的发电量来利用所有设备。这需要同时考虑短期和长期尺度。本文提出了一种随机优化算法，用于确定在各种时间尺度上运行的能源存储技术组合的规模。其应用以英国输电水平需求为例进行了演示，但可再生能源的规模已扩大到满足大部分能源需求。索引术语 — 能源存储、优化、电力系统规划、电力系统可靠性、随机系统
注意的注意力促进对自我调节的大脑网络动力学的控制，并从现在
注意的关注的特征是将当前的经历视为一种卑鄙的心理事件。正念练习的早期阶段可能需要更大的神经努力才能以稍后的效率。早期的努力可能会自我调节行为并集中在当前，但是这种理解缺乏计算解释。在这里，我们将网络控制理论用作一种模型，说明外部控制输入（运营工作）如何分布在整个白质网络中注意力的关注期间引起的神经活动的变化。我们假设具有更大网络可控性的个体，从而有效地分发了控制输入，从而有效地自我调节行为。我们进一步假设，利用更大控制输入的大脑区域表现出较短的神经活性固有时间尺度。较短的时间尺度是快速停用过去处理的特征，以集中现在。我们在一项随机对照研究中检验了这些假设，该研究使参与者在fMRI期间敏锐地反应或自然地对酒精提示做出反应，并在4周后进行了文本提醒和测量酒精消耗。我们发现具有更大网络可控性的调节酒精消耗的参与者。对酒精提示的正念调节，与自己的自然反应相比，渴望减少，但渴望与基线组没有差异。对酒精提示的正念调节，涉及对认知控制和注意子网之间对神经动力学的更高控制。与基线组相比，正念群体的自然反应持续了这种努力。效果更高的神经状态的时间尺度较短，而不是少努力的状态，为注意力的关注如何促进存在提供了解释。
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和
超快速激光诱导的cofeb/mgo/cofeb磁性隧道连接的磁光响应
对超快自旋动力学的理解对于将来的超快和能量效率磁性记忆和存储应用至关重要。我们研究了COFEB/MGO/COFEB磁性隧道连接点（MTJ）的超快激光诱导的磁光反应，当时用短激光脉冲令人兴奋，这是磁性配置和泵送的函数。MTJ的超快速磁化在0.33–0.37 PS的时间尺度上迅速下降，这是由电子旋转散射和旋转转运相互驱动的。随后，通过电子– Phonon和Spin -Phonon相互作用分别以1.5-2.0和5.0–15.0 ps的时间尺度转移到电子和自旋储层的能量转移到晶格中。我们的结果表明，COFEB/MGO/COFEB的界面自旋方向可以调节自旋和声子之间的相互作用常数。这些发现提供了对MTJ接口在自旋动力学中的作用的洞察力，这将有助于Opto-Spintronic Tunnel Junction Junction堆栈设计和应用。
考虑多尺度不确定性的电力系统容量扩张嵌套交叉分解算法
现代电力系统见证了可再生能源、储能、电动汽车和各种需求响应资源的迅速普及。因此，电力基础设施规划面临着更多挑战，因为各种新资源带来了多变性和不确定性。本研究旨在开发一个多阶段多尺度随机混合整数规划 (MM-SMIP) 模型，以捕捉电力系统容量扩张问题的粗时间尺度不确定性，例如投资成本和长期需求随机性，以及细时间尺度不确定性，例如每小时可再生能源产出和电力需求不确定性。要应用于实际电力系统，所得到的模型将导致极大规模的混合整数规划问题，不仅遭受众所周知的维数灾难，而且每个阶段的大量整数变量也会带来计算困难。针对MM-SMIP模型的此类挑战，我们提出了一种嵌套交叉分解算法，该算法由两层分解组成，即Dantzig-Wolfe分解和L形分解。该算法在我们的数值研究中表现出良好的计算性能，并且特别适合并行计算，这也将通过计算结果得到证明。
稳定的高功率深伏脉增强腔，用氟化物涂料在超高真空中
我们证明了在高功率深度硫化物增强腔的长期真空操作中，氟化物涂层与氧化物涂层镜的出色性能。在高真空度（10 - 8 MBAR）中，液化光学器件可以在一个小时的时间尺度上保持高达稳定的腔内功率的10 W创纪录的10 W，而对于氧化物光学元件，我们观察到在较低的室内功率下的快速降解，速度会随着功率而增加。观察到高真空中的降解后，我们可以用氧气回收氟化物和氧化物光学物质。但是，经过多次应用程序，这种恢复过程变得无效。对于氟化物涂层，我们看到氧气中的初始紫外线条件有助于改善光学元件的性能。在富含10-4 MBAR到1 MBAR的氧气环境中，氟化物光学器件可以在几个小时的时间尺度上稳定地保持高达20 W的腔内功率，而对于氧化物光学元件，氧化物的速度可以立即降解，速率随降低氧气压力而增加。
低资源时期对非洲农村电气化的可靠性的影响
摘要：基于可变的可再生能源（VRE）来源（例如风能）的分散电力系统可以以与巴黎协议一致的方式提供负担得起的，可靠和现代的能源。但是，这种来源对气候因素的极端价值敏感，这可能会危及电源系统的可靠性。作为一个资源丰富的地区，在农村人口中，没有电力，因此非洲对基于VRE的发电的研究一直具有广泛的兴趣。尽管如此，我们大陆规模的了解风力电位及其在不同时间尺度上的可变性以及非洲低风力资源时期的影响仍然存在重大差距。使用ERE5小时估计风速，本研究调查了2000 - 2017年期间非洲当地风能潜力的适当性和时间变化。结果表明，在不同时间尺度上，风能系统的设计要求平均在非洲北部，南部和非洲角。然而，低资源时期被证明对大多数大陆的风能潜力的可靠性产生了重大影响。需求灵活性可以降低这些时期的严重性，并有助于达到设计要求。
基于数字孪生的能源互联网多目标能源管理策略
能源管理问题（EMP）一直是能源互联网（EI）优化运行中广泛研究的课题。然而，能源网络规模的快速增长和分布式可再生能源发电（DRG）的渗透给能源管理带来了新的挑战。因此，针对由We-能源（WE）组成的大规模EI，提出了一种基于数字孪生（DT）的并行能源管理策略。首先，提出了一个并行能源管理框架。通过建立这种三重并行结构，可以实时观察能源网络的状态，从而能够灵活响应DRG的波动和能源的即插即用。优化模型考虑了废弃的可再生能源，促进了可再生能源的利用。然后，提出了一种多时间尺度优化策略来处理多能源网络的不同时间尺度。此外，为了更好地获取和处理信息并避免维数灾难，提出了一种基于DT的深度Q学习算法（DQN）。最后，与传统的基于利益共识的策略相比，仿真验证了基于DT的并行能源管理策略的有效性。