hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件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。
摘要 - 自2016年以来,Ecole Centrale de Nantes一直在调查一种新的新技术,用于将遥远的风能转换为可持续燃料,称为Farwind Energy System。它依赖于未连接的移动风能转换器(能量船)。因此,转换器包括用于存储生产能量的板载功率 - X植物。在[16]中,我们研究了氢作为能量载体的可行性。由于在标准的温度和压力条件下,由于氢气密度较低而导致的高体积能量密度较低,因此发现这是具有挑战性的。在本文中,我们首先研究了其他选择,包括合成天然气,甲醇,Fischer-Tropsch燃料和氨。这些选项的比较表明甲醇是最有前途的选择。然后,估计净能效和远处产生的甲醇的成本。尽管发现净能源效率比氢解决方案小,但表明甲醇成本可能在长期到长期的运输燃料市场上具有竞争力。
术语 缩写 AC 吸收式制冷机 ATES 蓄水层热能储存 BDHC 双向区域供热制冷 BTES 钻孔热能储存 CC 压缩式制冷机 CCCP 传统中央循环泵 CCHP 冷热电联产 CHP 热电联产 COP 性能系数 DC 区域制冷 DH 区域供热 DHC 区域供热制冷 DHW 生活热水 DS 区域系统 DVSP 分布式变速泵 EA 电力调节 EAC 电力调节能力 EC 电动制冷机 EES 工程方程求解器 ESS 储能系统 GSHP 地源热泵 GT 燃气轮机 HEX 热交换器 HP 热泵 HRSG 热回收蒸汽发生器 ICE 内燃机 LTDHC 低温区域供热制冷 MILP 混合整数线性规划 MINLP 混合整数非线性规划 NG 天然气 PGU 发电机组 PHE 板式换热器 PSO 粒子群优化 PV 光伏 RES 可再生能源 SNG 合成天然气 TES 热能储存 TEST 热能储存罐
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与没有这种病变的那些相比,缺血性中风后的预后(3),并且它们经历了更大程度的认知障碍(4)。WML可能是由脑小血管疾病引起的,脑白质血液流量减少(5)。目前,WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现,脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧,从而导致微循环疾病并恶化神经变性(6)。次要皮质损伤会发生,因为白质纤维之间的连接受损(7)。然而,除了包括年龄和高血压在内的危险因素外,视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关(8)和WMLS(9)(如多项研究中)。减少了视网膜微动菌和微化的数量,以及视网膜内层内层厚度的减小,与认知能力受损,灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关(10)。
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化:管理当地几次对激光粉末床融合(L-PBF)添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此,该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法,以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括:(1)基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学(CFD)模型; (2)开发有效的混合CFD和FEM(有限元方法)模型,以模拟多轨,多层方案; (3)开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718,它广泛用于高温核应用中,例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征,这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型,该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟,通过调整过程参数(激光功率和扫描速度)来最佳控制熔体池尺寸,预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量,可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进,以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM;但是,前者是准确的,但在计算上非常昂贵,而后者是有效的,但不足以捕获熔体池的尺寸和温度,而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM(CFD施加的FEM)过程仿真模型中,瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的,并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的,而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍,同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数,预计熔体池尺寸的变化将减少50-70%,从而导致更一致的微观结构。因此,该项目将解决社区中的基本优先事项之一,并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员:Albert C. TO,Albertto@pitt.edu
关于十二生肖呼吸系统疾病表型天文台的研究协调会议:IAEA国际合作研究,用于早期检测新大流行(IAEA CT人工智能合作研究-ICAI项目)
城市环境中对能源的需求不断增长,再加上减少碳排放的迫切需要,这就需要创新发电、配电和用电的方法。人工智能 (AI) 驱动的智能电网通过优化能源效率、整合可再生资源和确保电网稳定性提供了变革性的解决方案。本文探讨了机器学习和支持物联网的预测分析如何提高城市地区智能电网的性能。通过解决需求预测、负载平衡和可再生能源间歇性等挑战,本研究展示了人工智能彻底改变可持续能源管理的潜力。实验结果突出了电网可靠性、成本降低和碳足迹最小化的提高,为弹性和环保的城市能源系统铺平了道路。
摘要 考虑到数据中心在世界各地的分布及其巨大的能源消耗,一些研究人员专注于任务调度和资源分配问题,以尽量减少数据中心的能源消耗。其他举措则侧重于实施绿色能源,以尽量减少化石燃料的消耗和二氧化碳排放。作为 ANR DATAZERO 项目 [ 34 ] 的一部分,一些研究团队旨在定义完全绿色数据中心的主要概念,该数据中心仅由可再生能源供电。为了实现这一目标,必须注重高效管理由太阳能电池板、风力涡轮机、电池和燃料电池系统组成的自主混合动力系统。这项工作的目的不是证明独立的数据中心在经济上可行,而是证明其可行性。本文提出了一组基于混合整数线性规划的模型,该模型能够管理能源承诺,以满足数据中心的电力需求。该方法在优化时会考虑季节和天气预报。