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地热储层工程
地热能（地球的自然热量）的非电气用途均记录了历史。电力于1904年在意大利拉德雷洛（Larderello）首次从地热蒸汽产生，但广泛利用被推迟到第二次世界大战之后。那时，在Larderello获得的经验表明，生产性的井排出了，可用于发电的过热蒸汽。在意大利和其他国家 /地区，对与拉德雷罗类似的地热区进行了探索。发现了一个或两个这样的区域，通常被称为“蒸气主导的系统”（例如，加利福尼亚州的间歇泉，在1920年代覆盖）。水力发电通常仍然可用，化石燃料的成本低，而地热能被认为是不可靠的。在大多数地热区域中，最热的井排出了水和蒸汽的混合物，液态水是主要的流体。这些混合流体系统通常称为热水或水为主系统。钻探到此类系统的井首先被视为故障，但是在1950年代初期，在新西兰获得的经验表明，蒸汽分数可以分开以发电。随后在全球范围内发展得更快，但是最有利的4'蒸气主导地位”的地区。新西兰以新的关注水为主的系统带领世界。地热储层工程很快成为公认的专业，许多技术从石油和天然气场工程和地下水水文学转移。但是，这些新的热流体储层在三个方面与知名类型有显着不同：（1）高温是至关重要的，不是偶然的； （2）在两相的关系中，气体和溶解盐的组成和杂乱在修饰水和蒸汽的特性方面非常重要； （3）地热储层通常涉及比其他类型更多的综合地质。因此，在新西兰开发的水库工程似乎已经避免了过度简化的趋势。新西兰的努力也从一个团队方法中受益匪浅，该方法利用地球科学家和工程师的专业发现，不仅在新西兰，而且在印度尼西亚，印度尼西亚和菲律宾的，发现，消除和生产地热液体。此外，专家之间免费交流信息的自由交换是规则，而不是例外。本书应被视为利用所有地球科学和工程学的重要一步，以获得地热储层工程的协调景观。
大量CRSBR中压力驱动的磁接地态的磁光传感
交换相互作用与磁结晶各向异性之间的竞争可能会带来具有极大兴趣的新磁状态。可以进一步使用施加的静水压力来调整其平衡。在这项工作中，我们研究了沿易于轴施加的外部磁场中双轴an- tiferromagnet的磁化过程。我们发现，在静液压压力下，在这种材料中观察到的ISIN类型的单磁管转变为两个过渡，这是一阶自旋flop跃迁，然后是二阶阶层向极化铁磁状态的二阶转变，接近饱和。通过使用高静水压力改变层间距离，在低温下，在层次的Bulk CRSBR中获得了这种可逆的调节，该磁相可以有效地作用于层间磁力交换上，并通过磁光谱光谱探测。
火星全球电流系统和相关的太阳风能量转移：标称条件下的混合模拟
摘要 磁化的太阳风在火星周围驱动着一个电流系统，维持着火星的感应磁层。太阳风还将能量传递给大气离子，造成持续的大气侵蚀，对火星的演化历史产生了深远的影响。在这里，我们使用基于图形处理单元 (GPU) 的混合等离子体模型 Amitis 首次重现了垂直于太阳风流动方向的行星际磁场下净电流和离子流的全局模式。得到的电流分布与观测结果相符，并揭示了更多细节。利用之前用相同模型表征的电场分布，我们首次计算了火星上整个等离子体和不同离子种类的能量传递率的空间分布。我们发现：（1）太阳风动能是驱动火星感应磁层的主要能量来源；（2）激波太阳风的能量通量从磁赤道平面流向感应磁尾中的等离子体片；（3）弓形激波和感应磁层边界都是发电机，等离子体能量从这里转移到电磁场；（4）行星离子充当负载并从电磁场中获取能量。最强烈的负载区域是行星离子羽流。本研究揭示的能量转移率的一般模式在感应磁层中很常见。它随上游条件的变化可以为观测到的离子逃逸变化提供物理见解。
外部磁场对 STT-MRAM 的影响
根据常见的外部磁场强度，我们在下面显示，一旦芯片安装在印刷电路板 (PCB) 上或插入其工作环境中，STT-MRAM 的磁抗扰度足以满足大多数用途。这一说法得到了 60 年使用磁性硬盘驱动器 (HDD) 的经验支持，其中包括 20 年使用包含磁隧道结的读取器的 HDD、20 多年在汽车行业中用作位置编码器的磁场传感器以及 15 多年使用 MRAM。主要是在处理芯片期间需要小心谨慎，以避免将芯片暴露在过高的磁场中。MRAM 将数据位存储在磁隧道结 (MTJ) 中。它们由两个由氧化物隧道屏障隔开的磁性层组成。其中一个磁性层称为自由层（或存储层），具有可切换的磁化，
研究论文 PtSn 4 中磁热导率大幅抑制和磁热电性能增强
近年来，热电效应引起了材料科学、固体物理和化学领域的广泛关注。实际上，固态热电转换为能量收集和冷却提供了一种有前途的解决方案[1]。此外，研究热电现象对于理解固体材料中准粒子的基本传输行为也很重要[2]。材料的热电效率用性能系数zT=S2T/ρκ来衡量，其中S、T、ρ和κ分别是热电势、绝对温度、电阻率和热导率。S2/ρ称为热电功率因数。虽然表达式很简单，但获得高zT是一项具有挑战性的任务，因为这些传输参数是相互关联的。作为一项艰巨的任务，我们需要计算材料的热电效率，以确定材料的热电效率。
Goos-hänchenShift在空间上解析了磁质晶体的磁光kerr效应
摘要：我们报告了如何使用对全尼克磁性磁性晶体（MPC）的斜向磁磁光（TMOKE）增强的空间来解决空间解析横向磁光kerr效应（TMOKE）增强的观察。首先，MPC中表面等离子体的激发导致15.3μm（18λ）GH偏移。然后，在存在横向磁场的情况下，在实验中，由GH偏移引起的反射光的侧向空间强度分布的调制[Tmoke（x）]达到4.7％。与MPC中常规TMOKE测量值相比，空间解析的Tmoke（X）值高几倍。在GH偏移下，空间分辨的磁光效应的概念可以进一步扩展到其他磁极纳米版本，以增强磁光效应，传感和光调制应用。关键字：鹅 - ha nchen换移，磁性粒细胞，磁性晶体，表面等离子体，横向磁光kerr效应■简介
结合超高灵敏度和耐环境性的超导磁传感器研究
1.委托工作目的（1）研究课题的最终目标本研究的目的是实现一种具有高抗磁场能力和磁场灵敏度的高温超导SQUID磁传感器，主要针对磁场偏差型（梯度仪）传感器配置方法和制造技术进行基础研究。为此，在三年的工作中，我们对采用高性能约瑟夫森结技术的交叉布线和氧化物薄膜堆叠技术等制造技术进行了研究，这些技术是在波动磁场下稳定工作和高灵敏度的关键。首先，优化包括接合阻挡材料在内的制造条件。在这些优化的制造条件下，我们将制造和评估磁场偏差型传感器，并建立一种构建高平衡和高灵敏度磁场偏差型传感器的方法。此外，以实现高温超导SQUID磁传感器在密闭容器中长期稳定运行为目标，我们还将开展传感器冷却和安装方法的基础研究。我们主要研究了液氮和小型冰箱相结合的冷却方法，研究了最大限度减少外部热量流入的实施方法、冰箱的排气热处理方法和降噪方法，目的是获得有关冷却和安装方法的知识。使传感器长期稳定运行。 作为本研究最终目标的高温超导SQUID磁传感器的性能如下。 ・磁场调制电压宽度：平均 60 µV 以上（在磁屏蔽室中测量） ・磁场偏差型传感器的不平衡：1/10 4 以下（在磁屏蔽室中测量） ・磁场偏差灵敏度（@ 1 kHz)：1 pT/(Hz) 1/2 m 或以上（传感器噪声在磁屏蔽室内测量，磁通-电压转换系数在磁屏蔽室外测量）关于冷却和安装技术，以下是最终目标。 ・将在常压室温环境和地球磁场中对内置于密封容器中的高温超导SQUID磁传感器进行连续运行测试，并确认三天或更长时间的稳定运行。 (2) 为了实现最终目标必须克服或澄清的基本问题 为了实现最终目标必须克服的基本问题如下。 ①耐高磁场高温超导SQUID磁传感器配置方法的建立①-1 SQUID基本性能的提高SQUID磁传感器是一种宽带矢量传感器，以超高灵敏度检测与检测线圈交联的磁场，与其他磁性传感器类似，它具有其他磁性传感器所没有的功能。当使用SQUID作为磁传感器时，形成包括磁通锁定环电路（以下称为“FLL电路”）的反馈环路以使输出线性化，并且如果磁场波动较大，则工作点被固定（锁定）。随着时间的推移，反馈将无法跟随它，并且工作点会波动（失锁），从而无法进行连续测量。因此，当使用SQUID磁传感器，特别是使用一个检测线圈的磁力计传感器（磁力计）时，在地磁准静止条件下，例如在没有较大姿态变化的海底，或者当在电磁场施加磁力时使用对于勘探或无损检测领域来说，对磁场波动的跟踪能力（能够保持锁定状态的磁场随时间变化的最大dB/dt，以下简称“间距”）非常重要。有必要提高成卷率。对于稍后将讨论的磁场偏差型传感器，这也是提高对磁场不平衡分量的时间波动和意外电磁噪声的抵抗力的重要问题。转换速率取决于FLL电路的带宽，但它与磁场调制电压宽度（V）成正比，这是SQUID的基本性能。另一方面，V是SQUID基本规则
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
