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用机器学习检测泵气态
摘要 - 在追求增强工业泵的可靠性和效率时，本文通过机器学习技术的创新应用解决了泵空气囊检测的挑战性问题。泵中普遍的问题，显着损害了其性能，造成了损坏和操作性不足。传统上，空化检测依赖于数值分析和信号处理方法，尽管它们的要求在实现广泛的领域知识和受控的操作条件的要求上，但这些方法虽然优异，但这些方法通常在实地应用中却差不多。这项研究通过利用机器学习的力量来预测泵的发生在不同的现实世界条件下，以高准确性来预测泵的发生，从而与常规方法不同。我们介绍了丹麦泵制造商Grundfos编制的空化数据集的分析，其中包括来自七个不同泵的297个实验的振动数据，使用传统的机器学习模型，特定的支持矢量机（SVM）和先进的深度学习技术。我们的方法包括对数据集，功能工程，目标定义，问题制定，模型设计和严格模型测试的详细检查。值得注意的是，我们的研究不仅表明机器学习模型，尤其是深度学习模型，可以自适应，准确地预测空化，而且还强调了在目标硬件上测试这些模型以确保其实际适用性的重要性。这项工作伴随着开源实施。
扩散管预浓缩和气态检测...
氨是大气中最重要的痕量气体之一，也是唯一呈碱性的气体。它可溶于水，可与气溶胶发生反应，从而影响大气酸度。大多数氨排放物通过生物过程释放到大气中，主要是通过有机物的分解。1 主要工业来源是化肥和氨生产厂。在确定氨在大气中的确切作用时，区分游离氨和铵颗粒非常重要。过滤技术已用于将气相与颗粒分离，但使用它们可能会因引入人工制品而导致误差。例如，可以通过滤纸上的硝酸铵释放氨来获得对氨浓度的高估。同样，气态氨与过滤器上沉积的酸发生反应，也会导致低估。研究表明，扩散管可有效分离气体和颗粒，其理论和用于测定气态物质的应用已得到综述。3-4 空气在层流条件下通过涂有选择性吸附剂的管道吸入。气态物质扩散到收集表面。颗粒的扩散速度低得多，无法迁移到壁上，因此无法被吸收，也不会对最终测量产生影响。Gormley 和 Kennedy5 得出了一个描述流经圆柱形管道的流体扩散的解： - = 0.819 exp (14.6272A) + 0.0976 exp (-82.22A) C() (1) 其中 c 是离开管道的气体平均浓度，co 是进入管道的气体浓度。
用气态探测器检测增强的深色光子
深色光子，可以在陆地低背景实验（即中微子实验）中看到它们。使用暗物质[3-5]或其他天体物理学来源的其他衰减/歼灭产物进行了类似的分析[6]。这种情况使我们能够探索夫妇到深色光子的低质量暗物质（DM）的信号。直到近年来，这种低质量DM的直接检测实验相对不受限制。缺乏的低质量DM呈现是沉积的后坐力与DM质量成正比，通常低于检测器阈值小于少数GEV的质量。虽然近年来低阈值检测器技术已取得了进步，但新的策略和材料在限制低质量DM方面具有很大的希望[7-38]。本文的布局如下：在秒中。ii，我们将根据歼灭和相应的深色光子通量来讨论χ在银河系中的分布。sec。 iii我们描述了深色光子与物质的相互作用，特别是，实验的光学特性如何增强或抑制深色光子的吸收。 sec。 iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。 第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。 vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。sec。iii我们描述了深色光子与物质的相互作用，特别是，实验的光学特性如何增强或抑制深色光子的吸收。sec。 iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。 第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。 vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。sec。iv我们显示了现有实验和预计实验的结果。第五节涵盖了此模型的现有限制，而秒。vi讨论了腐烂的暗物质引起的类似信号。
用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥
近年来，计算机视觉1,2和自然语言处理的效果3,4见证了深层生成模型的出现。在各种类型的深层生成模型中，分散模型5已成为一种有前途的方法，可以解决预先存在的生成模型（例如生成对抗网络（GAN））所面临的局限性。5,6，尤其是不同的使用模型在图像发生任务中表现出了出色的性能，并已在开发尖端的文本到图像发生器（例如Dall-e，7,8中间旅程，9，稳定的稳定且稳定的差异）方面已利用。10这些方法基于给定的输入提示启用用户启发的图像（例如，“在不同的模型的帮助下，为我画了一个以鳄梨形状的扶手椅”。鉴于其在各种图像生成应用中的成功，DI效率模型的使用已扩展到其他应用程序，包括材料发现。此扩展名涉及根据提供的文本将常规图像生成任务映射到由指定化学特性指导的材料生成任务。因此，各种材料
通过气态氢工程恢复块状 La-Ni 金属间化合物的氧析出电催化
: 对于经济有效地驱动OER，研制出耐用的电催化剂至关重要。[5–9] 为了应对这一挑战，最近，基于非贵重过渡金属（TM：Fe、Co、Ni、Mn）的金属间化合物由于其低电阻率、可调的成分和独特的晶体结构而受到了特别的关注。[10–15] 目前对基于金属间化合物的OER电催化剂的研究集中在合金化TM和准金属（例如，B、Si、Ge、As）或贫金属（例如，Al、Ga、Sn、Bi）。[16–25] 在这些金属间化合物中，TM物质严格地原位转化为活性TM（氧）氢氧化物，而非金属在碱性OER过程中大部分从结构中浸出，导致活性纳米域的形成，从而增强催化活性。 [17,18] 此外，在大多数情况下，虽然块体金属间化合物的表面会经历重构，但其内部仍能很好地保留，从而形成具有高导电性的独特核壳结构。[21] 另外，金属间化合物也可以根据结构中非金属的尺寸和类型在施加的OER电位下完全转变，形成多孔的块体活性催化剂。[15] 尽管已经取得了令人瞩目的进展，但块体金属间化合物的转变速度比块体金属间化合物快得多。
标题：塑料通过基于等离子体的解聚回收，利用水性和气态排放暴露于工作夏季的陈述
标题：塑料通过基于等离子体的基于等离子体的解聚，利用水性和气态排放暴露于工作夏季的陈述塑料的增殖促成了巨大的环境损害，不仅损害了动物栖息地，而且还会损害食物链，从而通过释放毒素而成为公共健康风险（例如染料和修饰符）包含塑料中。通过垃圾填埋场处理塑料和能源回收，分别是由于半衰期和温室气体排放而不是实用的解决方案。机械回收是一种解决方案，但受聚合物类型的限制并产生较低质量的塑料。目前，塑料升级，塑料向更高价值产品的转化，由于高热量要求（用于热解）是能量密集型的。等离子体为塑料的解聚提供了一种更绿色的方法，还提供了升级的可能性，以制造高价值的产品，例如高级塑料和燃料。非热等离子体尤其是能源效率的，并且在空气上的运行意味着实施不需要外来的进料气体才能运行。在这里，血浆用于基本上通过细分将聚合物解构到其前体单体。意识到这种等离子体视觉的关键是优化气相和表面化学。与液体中聚合物去聚合有关的表面化学反应令人信服，因为环境是天然散热器和血浆本身输入反应性物种的储层。此外，自组织过程可以在局部大大增强反应性物种的局部电场和密度。自组织效应尚未充分探索。这项工作的目的是研究和表征来自聚合物粉末，颗粒的液体悬浮液的相互作用以及与低频等离子体射流产生的血浆和DC 1 ATM发光的血浆相互作用的分解产物。在这里，我们旨在阐明如何使用发射光谱和FTIR推断出的等离子体参数，包括表面自组织，诱导流体流动和液滴发射效应分解过程。
硝化抑制剂和脲酶抑制剂可减少暴露于二氧化碳和高温的小麦的气态氮损失并提高氮利用效率
结果与讨论：ECT 下 N 2 O–N 排放量比环境排放量增加。使用印楝油包衣尿素 (NOCU) 可使 N 2 O–N 排放量减少 10.3%，而与 ECT 下的颗粒尿素处理相比，Limus 包衣尿素可使 N 2 O–N 排放量减少 14%。与 AMB 相比，ECT 处理下小麦土壤的 NH 3 –N 排放量也有所增加。与 ECT 条件下颗粒尿素的 NH 3 –N 排放量相比，通过 Limus 施用 N 可使小麦的 NH 3 –N 排放量减少 35.7–36.8%。温度升高使谷粒重量减少 7.6%。ECT 下，使用颗粒尿素的谷粒氮含量减少 10.9%。与 ECT 相互作用下的尿素相比，NOCU 和 Limus 的施用分别使谷粒氮增加 6% 和 9%。硝化抑制剂和脲酶抑制剂的应用可能会减少未来气候条件下的活性氮损失并提高氮的利用效率。
氢载体的初步技术经济分析
– 运输工具从生产点运输到储存终端 – 运输工具从储存终端运输到城市门站终端，行程 150 公里 – 在城市门站终端释放 H 2 – 以压缩气态氢的形式在当地配送到加油站 – 双向运输工具包括返回生产地点的运输成本 • 气态氢案例
RME3102：微机电系统 - Md. Zahurul Haq
采用这种主要方法时，将基板放置在反应器中，并暴露于含有要沉积材料的热不稳定气体中。在反应器的高温（高达 1250 o C）下，基板表面的化学反应将气体分解为气态和固态成分。固态成分以非常薄且均匀的薄膜形式沉积在基板表面上，气态成分则被吸走。
第二公告 - SPIG 2024
第二次关于群体物理和气态介电的研讨会（2 nd SPGD）将于8月26日星期一在塞尔维亚贝尔格莱德举行的2024年SPIG 2024会议上举行。全球大学，研究实验室和资助机构的领先专家将聚集在会议上，他们将重点介绍基于群的研究，以推进和利用高压技术的气态介电。研讨会旨在研究用于研究气态和凝结相的分子（包括散射和转运）的带电颗粒相互作用的实验和理论方法。特定的主题包括在低温等离子体中对带电粒子动力学的建模，重点关注与玻尔兹曼方程，蒙特卡洛法和基于流体方程的模型相关的技术。研讨会将包括受邀进度报告，然后进行有关局部问题和未来未来的讨论。研讨会得到塞尔维亚共和国科学基金会的支持，赠款号7749560，Egwin项目。7749560，Egwin项目。