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为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性，比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始，而传统方法（例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造）至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划，旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞，分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前，学生仅使用风洞进行经典实验，使用现成的模型（例如横流中的圆柱体和翼型）以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单，提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型（例如汽车车身形状）的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法：（1）从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和（2）从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造，包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长，并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型，并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
概述——海洋微塑料的命运和分析，以及对微流体、生物膜和未来生态威胁的见解。
塑料在被丢弃后需要更长的时间才能分解或降解，对生态和环境污染造成威胁。由于最近的响应和全球关注，人们正在尝试减少、再利用和回收使用的塑料。尽管这些努力似乎对一小部分废弃塑料取得了成功，但剩余的废物要么进入垃圾填埋场，要么通过多种途径进入水生态系统（Lange 2021）。微塑料和纳米塑料的形成源于较大的塑料碎片通过各种物理、化学和生物过程的分解。塑料可以通过多种机制分解或降解，包括生物（由生物体活动引起）、非生物（由非生物过程引起）、光降解（由暴露于光引起）、热（由热引起）和机械
利用封存的二氧化碳作为地热工作流体来发电和储存能量
在本文中，我们描述了一种新型 CPGES，称为地球电池扩展 II (EBE II)，它使用大型表面储罐或气量计在接近大气压的条件下储存二氧化碳。这使得电池放电阶段最多可产生 260 MW e 的电力，而单靠 CPG 只能产生 2.5 MW e。此外，新的 CPGES 系统可以配置为生产可在接近大气压下升华的固体 CO2（干冰），提供 -78 °C 的散热器，可用于一般冷却目的，特别是用于从空气中低温捕获二氧化碳。反过来，这种二氧化碳可用于开发更多这样的 CPGES 系统。如果不需要散热器，可以通过增加（额外）级来优化涡轮机，从而增加电力输出而不会形成干冰。
超流体不是流体-Stanford Computer Science
低于2.17 K，称为𝝀点，氦流体失去其粘度，表现出非凡的现象，使其名称为“ Superfluid”。本研究旨在揭示这些现象的根本原因。地球上的大多数物质都是通过各种力相互吸引，将固体固定在一起或在流体中产生粘度的分子。超流体是一个例外。在超流体氦气中，分子之间没有吸引力。氦气的简单和对称的原子结构使其不受伦敦分散力以外的大多数分子力的免疫。在低温下，即使伦敦分散力的吸引力也很弱。没有任何分子间吸引，其超流体状态的氦气没有粘度。超流体不是常规的流体，而是单个颗粒的集合。由于过渡到超流体状态涉及断裂键，因此需要能量，从而降低温度并促进过渡。因此，像大多数相变的恒定温度不会在恒定温度下发生过渡。相反，𝝀点标记了过渡的末端，该末端应至少在2.6 K或更高时开始。该预测与观察到的特定热量的曲率在𝝀点附近的曲率保持一致。了解超流体中的分子间吸引力的缺乏解释了许多观察到的现象。这种缺乏吸引力还解释了为什么不能简单地通过降低超氟的温度来形成固体。但是，在高压下可以形成氦固体。这表明一种新型的键称为“压缩键”，可能是由高压下电子云的变形引起的。这种键也可能在极端压力下形成的金属氢中固定在一起，并可以解释金属分子之间的吸引力。
颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体
小鼠模型代表了研究与人类疾病相关的基因和变体的强大平台。虽然基因组编辑技术提高了模型开发的速率和精度，但在小鼠中预测和安装了模仿本地人类遗传环境的小鼠中特定类型的突变。计算工具可以识别和对齐来自不同物种的直系同源野生型遗传序列；但是，反映人类变体的核苷酸和/或多肽变化效应的等效小鼠变体的预测建模和工程仍然具有挑战性。在这里，我们提出了H2M（人类到鼠标），这是一种计算管道，用于分析人类遗传变异数据以系统地建模并预测等效小鼠变体的功能后果。我们表明，H2M可以使用精确的基因组编辑管道来整合鼠标到人类和旁系同源物变体映射分析分析，以制定针对小鼠中特定变体的模型定制的策略。我们利用这些分析来建立一个包含> 300万型人鼠的等效突变对，以及在计算机设计的基础和主要编辑库中的数据库，以设计4,944个经常性变体对。使用H2M，我们还发现，预测的致病性和免疫原性评分在人鼠变体对之间高度相关，这表明具有相似序列变化效应的变体也可能表现出广泛的种间功能保护。可以在https://human2mouse.com上访问H2M数据库（包括软件包和文档）。总体而言，H2M通过建立一个强大而多功能的计算框架来识别和建模物种之间的同源变体，同时提供关键的实验资源来增强功能遗传学和精确医学应用，从而填补了现场的空白。
定量评估孔流体分布对复杂电导率饱和指数的影响
摘要诱导的极化方法（IP）方法具有强大的潜力，可以更好地表征我们星球的临界区域，尤其是在以多相流动为特征的区域中。散装，表面和正交电导率与孔隙水饱和度之间的功率 - 功率 - 差异可能可用于绘制地下水分含量分布。然而，已经观察到这些功率流行关系中的饱和指数n和p随着地材料的质地和孔隙流体的湿气而变化。实验室中的传统实验设置不允许独立可视化孔隙流体分布。因此，两个饱和指数的物理解释尚不清楚。我们使用粘土涂层的玻璃珠开发了一种新型的毫米 - 流体微型模型，该玻璃珠具有出色的可见性和高IP响应。通过实验室实验，我们同时确定了微型模块的复合电导率，并通过此类多孔材料获得了由排水和吸收产生的相应的孔隙尺度流体分布。基于晶粒的复杂表面电导的升级，进行了复杂电导率的有限元模拟，以确定理想的孔隙流体分布下的饱和指数。结果表明，饱和指数n和p因绝缘流体的神经节大小而变化。饱和指数n和p与饱和孔连接性的变化速率表现出功率差异关系，这是通过计算Euler特征的导数来计算的。这些发现为饱和指数与微观流体分布之间的关系提供了新的物理解释。
跟踪CO 2使用地质学和流体包容定量分析
在石化沉积盆地中，CO 2与碳氢化合物之间的相互作用对碳氢化合物的产生和积累产生了显着影响。这项研究的重点是Huangqiao石油和天然气储层，该储藏室以在中国拥有最大的CO 2储备而闻名。在裂缝，碳和氧同位素分析中，方解石静脉的同位素同位素的同位素日期以及稀土元素（REE）分析用于阐明研究区域中无机和有机流体的年代学和起源。岩石学观测表明，存在各种流体夹杂物的成分，包括气态CO 2，气态CH 4，CH 4 -CO 2混合物和碳氢化合物流体。此外，通过拉曼定量测量和热力学模拟，计算了CH 4和CO 2轴承流体夹杂物的密度，成分，压力和温度特征。基于流体夹杂物和U – PB年代的捕集条件，确定了两个碳氢化合物充电的阶段：一个早期夏普阶段（大约200-185 MA），其特征是中期油和CH 4和早期始新世阶段（大约为61-41 mA），标有高成熟度和CH 4。co 2的积累事件分为两个阶段：在始新世早期（大约59-39 ma）期间高密度CO 2流体活性，而低密度CO 2流体活性则在第三级期期间（大约23-4 mA）。此外，深层流体流入储层导致水热改变，这是由异常高的均质化温度和玻璃体反射率所证明的。CO 2对原油具有提取作用，其较晚进入主要导致清除较轻的组件，尤其是CH 4。当高温水热CO 2进入油储油罐时，它会加速原油的开裂并改变液体的成分。这个热事件还加快了源岩的热演化，从而在整个储层的开发过程中导致提取，热解和气体位移。这项研究提出了一种全面的方法，用于定量研究这种性质的石化盆地的地质流体。
单个酶的功能分析，将可编程分子电路与液滴基微流体
对单分子水平的蛋白质的分析发现了在合奏平均技术中掩盖的异质行为。传统上，酶的数字定量涉及通过促荧光底物的转化将单个分子划分为微室的单分子的观察和计数。基于线性信号扩增的策略仅限于几种酶，其周转率足够高。在这里我们表明，通过将指数分子放大器的敏感性与DNA-酶电路的模块化和液滴读数结合，允许在单分子水平上特异性检测几乎任何D（R）NA与NA相关的酶促活性。该策略（表示为数字PUMA）已通过十几种不同的酶进行了验证，其中包括许多催化速率缓慢的酶，并降低到Pyogenes cas9的明显单周转极限。数字计数独特地产生绝对摩尔定量，并在所有经过测试的商业制剂中揭示了很大一部分非活性催化剂。通过实时监测单个酶分子的扩增反应，我们还提取了催化剂种群中活性的分布，从而揭示了各种应力下的替代失活途径。我们的方法极大地扩大了可以从单分子分辨率下的定量和功能分析中受益的酶的数量。我们预计数字puma将作为一种多功能框架，用于在诊断或生物技术应用中进行准确的酶定量。这些数字测定也可以用于研究蛋白质功能异质性的起源。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。