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量子热力学 - 埃克塞特开放研究中心 (ORE)
量子热力学是一个新兴的研究领域，旨在将标准热力学和非平衡统计物理扩展到远低于热力学极限的尺寸集合、非平衡情况，并完全包含量子效应。在实验进展和未来纳米级应用潜力的推动下，来自不同背景的科学家（包括统计物理学、多体理论、介观物理学和量子信息理论）正在进行这项研究，他们为该领域带来了各种工具和方法。正在解决的理论问题包括量子系统的热化问题和“功”的各种定义，以及量子引擎的效率和功率。本概述为研究生和研究人员提供了对这些当前趋势的精选观点。
在计算扩展图能及其热力学特性上
化学图理论是计算化学1、2的重要分支，将数学的复杂性与分子研究的复杂性质相结合。我们表示分子是原子是节点的图，键是边缘。这种方法允许研究人员使用图理论工具来操纵和仔细检查分子结构，从而对各种化学现象产生深刻的看法。这种方法已经彻底改变了分子特征，反应机理以及功能和结构内的相互作用的检查。化学图理论3，4构成了开发计算工具和算法的基础，这在现代化学中至关重要，推动材料设计的发展，药物发现和关键化学原理的阐明。
LIPKA-BARTOSIK，Patryk Jan，PERARNAU LLOBET，Marti，BRUNNER，Nicolas。通过自主量子热机进行热力学计算。在：科学进步
我们开发了一种基于自主量子热机的经典计算物理模型。这些机器由连接到不同温度的几个环境的少数相互作用的量子比特 (qubit) 组成。这里利用流经机器的热流进行计算。该过程首先根据逻辑输入设置环境的温度。机器不断发展，最终达到非平衡稳定状态，从中可以通过辅助有限尺寸储层的温度确定计算的输出。这种机器，我们称之为“热力学神经元”，可以实现任何线性可分函数，我们明确讨论了 NOT、3-MAJORITY 和 NOR 门的情况。反过来，我们表明热力学神经元网络可以执行任何所需的功能。我们讨论了我们的模型与人工神经元（感知器）之间的密切联系，并认为我们的模型提供了一种基于物理的替代神经网络模拟实现，更广泛地说，是一种热力学计算平台。
使用CEO2纳米结构材料对布洛芬的光降解：反应动力学，建模和热力学
Noemi Gallucci，Maryam Hmoudah，EugénieMartinez，Amjad El-Qanni，Martino Di Serio等。使用CEO2纳米结构材料对布洛芬的光降解：反应动力学，建模和热力学。环境化学工程杂志，2022，10（3），pp.107866。10.1016/j.jece.2022.107866。CEA-04565951
天然气及电力配送 热力基础设施 天然气储存
2 40.45% 直接控制，56.15% 由 SPP Infrastructure 控制，EPIF 在 SPP Infrastructure 中的股份为 49%，包括管理控制权；考虑持有 Nafta 的股份
非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
信息与热力学：欠阻尼微机械振荡器中兰道尔界限的快速精确方法
信息处理的热力学能量成本是一个被广泛研究的课题，既有其基本方面，也有其潜在的应用[1-9]。该能量成本有一个下限，由 Landauer 原理确定[10]：在温度 T 下，从存储器中擦除一位信息至少需要 k BT ln 2 的功，其中 k B 为玻尔兹曼常数。这是很小的能量，在室温（300 K）下仅为 ∼ 3 × 10 − 21 J，但它是一个通用的下限，与所用存储器的具体类型无关，并且与广义 Jarzynski 等式 [11] 相关。已在多个经典实验中测量了兰道尔边界 (LB)，这些实验使用了光镊 [ 12 ， 13 ]、电路 [ 14 ]、反馈阱 [ 15 – 17 ] 和纳米磁体 [ 18 ， 19 ]，以及捕获超冷离子 [ 20 ] 和分子纳米磁体 [ 21 ] 的量子实验。在准静态擦除协议中可以渐近地达到 LB，其持续时间比上述用作一位存储器的系统的弛豫时间长得多。实际上，当在短时间内执行擦除时，可以使用最优协议最小化此类过程所需的能量，这些协议已经过计算 [ 22 – 27 ] 并用于过阻尼系统 [ 17 ]。更快接近渐近 LB 的另一个策略当然是减少弛豫时间。然而，对于非常快的协议，人们可能想知道机械（电子）系统中的惯性（感应）项是否会影响其可靠性和能量成本。
压缩空气储能系统的热力学模拟
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
工会煤炭和矿业部长Shri G. Kishan Reddy审查了钦奈NLCIL项目的进展 煤炭部的NLC印度有限公司塔拉比拉热力项目的基础总理，煤炭部
与印度政府的特殊运动4.0的“浪费与财富”倡议一致，NLCIL曾概念化，计划和创建了一个博物馆，描绘了自1956年成立以来NLCIL多年来的旅程。该博物馆位于尼伊维利镇中心，是通过改造昔日的Doordarshan Kendra TV Relay Station大楼而创建的，该大楼建于1980年代。这座建筑物多年来一直没有使用，最初是由传奇的歌手巴拉特·拉特纳（Bharat Ratna）晚期SMT揭幕。M.S.Subbulakshmi于1984年。“ Parampariyam” NLCIL博物馆展示了生动的图像，展览，照片和人工制作，记载了该公司历史的历史 - 从1828年的泥炭到1956年的NLCIL形成，并在数十年来的出色增长。
热力学循环预测进化酶的竞争性抑制结果
在分子水平上理解竞争性抑制对于揭示酶-抑制剂相互作用的动力学和预测抗性突变的进化结果至关重要。在本研究中，我们提出了一个框架，将竞争性抑制与炼金术自由能扰动 (FEP) 计算联系起来，重点关注大肠杆菌二氢叶酸还原酶 (DHFR) 及其被甲氧苄啶 (TMP) 抑制的情况。使用热力学循环，我们将实验测得的结合常数 (K i 和 K m ) 与野生型和突变型 DHFR 相关的自由能差异联系起来，平均误差为 0.9 kcal/mol，从而深入了解 TMP 抗性的分子基础。我们的研究结果强调了局部构象动力学在竞争性抑制中的重要性。DHFR 突变对底物和抑制剂结合亲和力的影响不同，从而影响 TMP 选择压力下的适应度景观。我们的 FEP 模拟表明，抗性突变通过特定的结构和/或动力学效应稳定抑制剂结合或底物结合状态。这些效应的相互作用在某些情况下显示出显著的上位性。单独评估底物和抑制剂结合的能力提供了有价值的见解，从而可以更精确地解释突变效应和上位性相互作用。此外，我们确定了 FEP 模拟中的关键挑战，包括由电荷改变突变和长距离变构效应引起的收敛问题。通过整合计算和实验数据，我们提供了一种有效的方法来预测抗性突变的功能影响及其对进化适应度景观的贡献。这些见解为构建强大的突变扫描方案和设计更有效的抗耐药细菌菌株治疗策略铺平了道路。