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World File Search System泵工
微生物碳泵与气候变化
在整个地球历史中，海洋一直是气候变化的调节器。一个关键机制是碳库通过难熔溶解有机碳 (RDOC) 进行调节，根据条件，RDOC 可以储存在水柱中数个世纪，也可以以 CO 2 的形式释放回大气中。RDOC 是通过无数微生物代谢和生态过程产生的，称为微生物碳泵 (MCP)。在这里，我们回顾了与 MCP 相关的过程的最新研究进展，包括 RDOC 的分布模式和分子组成、RDOC 化合物的复杂性与微生物多样性之间的联系、MCP 驱动的跨时间和空间碳循环以及 MCP 对气候变化的响应。我们确定了 MCP 作用方面的知识空白和未来研究方向，特别是作为结合生物和非生物碳泵机制实现海洋负碳排放的综合方法的关键组成部分。
Kaowool® 泵送产品
数据表代码 US: 5-14-1011 产品描述 Kaowool Pumpables 是水基、柔韧、类似油灰的材料，由高温陶瓷纤维、有机聚合物、无机粘合剂和其他专有成分组成。它们已预混合，可使用 HS-100 挤压泵或类似泵从直边 5 加仑桶中直接安装。Kaowool Pumpables 可用于对烤箱、熔炉、锅炉和工艺设备中任何损坏的备用绝缘材料进行热修复或冷修复，以及对现有耐火材料因收缩而产生的任何裂缝或缝隙进行热面修复。Kaowool Pumpables 干燥后形成坚硬的刚性块，具有良好的绝缘性能、良好的强度和抗震性。 Kaowool Pumpable - 标准级可泵送材料，应用温度高达 2000°F (1093°C) Kaowool Pumpable XTP 更具流动性的可泵送材料，应用温度高达 2000°F (1093°C) Kaowool Pumpable HT 高温级材料，应用温度高达 2500°F (1371°C) Kaowool Pumpable HS 非常坚固耐磨的耐火绝缘材料，应用温度高达 2800°F (1538°C)
purulia泵存储项目及其在...
泵存储技术是唯一在技术上证明，具有成本效益，高效和操作灵活的能源存储方式的长期长期储能方法，并在短时间通知泵存储是世界上最大的储能系统，具有以下优势，可以使其最有效地，就Re集成而言，它是最有效的
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。
工作和任务描述
高级主任 – 战略、投资组合、伙伴关系和数字司 一般信息 信息和通信技术及数据分析科 (ICT) 是战略、投资组合、伙伴关系和数字司的一部分。该科是制定与秘书处当地环境相关的技术标准的协调中心，同时应用和支持使用计算机技术来提高工作人员的工作效率并提高秘书处产出的质量。该科通过提供有关先进和适当技术、系统分析和软件采购的信息，为秘书处的 ICT 战略和适当的技术选择做出贡献。该科旨在协助所有方案领域满足其特定的信息技术要求，并在建设和提升工作人员使用信息技术和相关软件应用程序的技能和知识方面发挥积极作用。 职位摘要 这一重要角色将对秘书处的运营产生重大影响。作为 ICT 部门负责人，职位持有人负责秘书处信息和通信技术 (ICT) 所有方面的主动战略发展和运营实施。 ICT 部门主管将确保 ICT 资源、支持和开发达到适当水平，以便秘书处能够最好地开展业务活动和战略目标，并帮助形成一种将 ICT 视为关键战略支持功能的文化。此外，该职位还将确保维护 ICT 治理流程，包括 ICT 指导委员会的顺利运作，并确保 ICT 项目按照共同流程进行管理并按计划、预算和时间表交付。任务描述该职位将：• 制定和实施适当的 ICT 战略，以最好地支持秘书处战略目标和业务活动的实施，方法是
豁免通知 - 文工
对项目的性质，目的和受益人的描述：2025年1月14日，洛杉矶县卫生服务部（DHS）签署了一项工作订单修正案（WOA），表示承诺为较小的建筑提供资金，以增强最近经过翻新的444 S. Crocker Street建筑物的消防安全，该建筑是经过富有的机构服务的（ERC）。2024年7月29日，洛杉矶县首席执行官（CEO）签订了位于444 S. Crocker Street的物业的租约，并于2024年8月29日签订了与经营者（JWCH Institute，Inc。）达成协议，以经营一项丰富的住宅护理（ERC）设施。ERC设施是一栋15,132平方英尺的建筑，最近被翻新为48张床位的无家可归者收容所。洛杉矶市于2024年8月9日发布了庇护所的入住证书。该县此前已行使主权豁免权将管辖权从洛杉矶市转移到洛杉矶县，以授权改进并运营ERC。长期护理的防火要求比庇护所要更严格，并且现在需要进行较小的改进来完成ERC：在三楼天花板上进行较小的拆除，框架，石膏板，调整电气/照明/其他系统的调整。工作持续时间大约为5周。ERC设施具有与庇护所相同的物理布局，但以重要的方式运作，包括1）设施已获得许可，2）居民可能会持续一段时间，3）居民有复杂的需求，需要2417年的护理和监督。（避难所和低级式导航中心未获得许可，仅提供短期住房，其服务专注于将人们带入永久住房，而不是专注于提供护理和监督。）ERC包括用户服务（摄入量，安全，考试，培训，休息室，居民的暖厨房和用餐区），用于访问和永久案例经理的办公室设施，以及现场ERC经理以及24间卧室，每间卧室都有两张床。该设施在白天将维持13名员工，晚上10.5，在夜间5个，周末6个。地面停车位（16个空间）将在S. Crocker街322号提供，位于建筑物以北约一个半街区（目前）。n erc符合“支持住房”的定义。
检测泵性能下降
2.1 高温下水的修正系数 5 3.1 简单周期运动 8 3.2 对应于 0.3 英寸/秒速度的位移和加速度 9 3.3 无线计算机监控示意图 15 4.1 建议包含在设备文件包中的泵数据 18 4.2 受监控泵上的测量点位置示意图 19 4.3 基于泵运行速度倍数（阶数）的频率分析示例 21 4.4 在用测试振动限值 27 4.5 API-610 泵振动限值 29 4.6 Rathbone 壳体振动严重程度图表（轴承盖处） 30 4.7 国际标准 ISO 2372 和 ISO 3945 31 4.8 DIAPO 泵监控数据和诊断过程 34 4.9 Barsebaeck 的泵监控位置 37 4.10 Barsebaeck 主冷凝泵频谱显示空化38 4.11 东芝旋转电机维护支持专家系统 (MAINS) 38 4.12 古里-2 号反应堆冷却剂泵专家系统故障分类 41 5.1 室温下 7.5 马力泵电机的单相电感 45 5.2 电机停机后 7.5 马力泵电机的单相电感 46 5.3 原始转子的标准化电机电流频谱 47 5.4 一个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.5 两个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.6 三个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.7 测试设施泵额定负载条件下的泵电机标准化电流频谱 49 5.8 测试设施泵在水力更不稳定条件下的标准化电流频谱 50 5.9 粉煤灰闸泵 P7 电机电流频谱 50 5.10 粉煤灰闸泵 P8 电机电流频谱 50 5.11 转子无退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.12 转子出现人为退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.13 定子槽通过频率下边带 - 原始转子 52 5.14 定子槽通过频率下边带 - 一个转子条断裂 52 5.15 定子槽通过频率下边带 - 两个转子条断裂 53 5.16 定子槽通过频率下边带 - 三个转子条断裂 53 5.17 时域中幅度解调的定子槽通过频率相关电流信号 54 5.18 四种转子条件下的振动频谱 55 6.1 速度域中的泵 A 振动频谱 61 6.2 加速度域中的泵 A 振动频谱 62 6.3 速度域中的泵 A 振动频谱（已缩放） 63 6.4 泵 A 的 RMS 振动数据摘要 65 6.5 0 gpm 时的泵 A 水平径向速度频谱66 6.6 泵 B 在速度域中的振动频谱 67 6.7 泵 B 在加速度域中的振动频谱 68 6.8 泵 B 在速度域中的振动频谱（缩放） 69 6.9 泵 B 的 RMS 振动数据摘要 71 6.10 泵 B 在 400 gpm 下针对两个数字低通滤波器应用的径向振动速度波形 72 6.11 泵 C 在速度域中的振动频谱 73 6.12 加速度域中的泵 C 振动频谱 74 6.13 显示液压和轴承相关故障频率峰值的泵 C 振动频谱 75 6.14 泵 C 振动速度频谱：经测量和人工滤波 76 6.15 泵 AP 脉动频谱 - 泵 B 77
泵冠状动脉旁路嫁接
先前的研究已经认识到可能影响POAF发育的多种危险因素，包括年龄，心力衰竭，心风湿病，慢性肾衰竭和慢性阻塞性肺部疾病（COPD）（COPD）（12,13）。已经开发并验证了许多模型，以预测心脏手术后POAF的发生，以增强预防措施的疗效并最大程度地减少患者负担。但是，没有广泛接受的风险模型，POAF，CHA 2 DS 2 -VASC [充血性心力衰竭，高血压，年龄≥75岁（两倍），糖尿病，中风（双重），血管疾病，血管疾病，年龄65至74岁至74岁至74岁和性别类别（女性）和性别类别（女性）和孵化（女性）和孵化（女性），或者是75岁，或者是75岁，或者是75岁，或者是75岁，或者失败]得分被广泛用于预测心脏手术后的POAF，并且在CABG患者中表现出良好的歧视和校准（14-16）。这些评分系统仅考虑影响年龄和合并症等因素，而忽略了左心房大小对POAF的重要作用。因此，这项研究的目的如下：确定左室尺寸是否是非倾销CABG（OPCABG）（17-19）后房颤（AF）的独立危险因素（AF）（17-19），以构建和验证POAF的预测模型，以左侧的左侧尺寸和相结合，并与普遍使用的量相结合，并与左侧使用的量相结合，并与普遍使用的系统相结合，并与poaf的poaf模型相结合，并以poaf的量为准，并与poaf的poaf模型相结合，并与poaf构建了一定的poaf，并构建了一个普遍使用的poaf。 POAF预测评分系统。我们根据三脚架报告清单（可在https://jtd.amegroups.com/article/ view/10.21037/jtd-22-22-1706/rc）介绍本文。希望这种模型的改进能够更好地预测POAF的发展，从而帮助临床医生检测具有POAF高风险并在临床实践中优化医疗决策的患者。