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GeoFORM Flex 柔性砂管理系统
与我们现有的 GeoFORM 系统一样，GeoFORM™ Flex 柔性砂管理系统提供了一种快速、安全的常规砂控制替代方案，同时允许与贝克休斯成熟的技术无缝集成，例如多任务阀 (MTV) 和 Equalizer™ Lift 自主流入控制装置。这项对获得专利的 GeoFORM 柔性砂管理系统的升级提供了与最佳砾石充填相似甚至更好的性能。该系统无需冲洗管来泵送活化液，同时通过 Equalizer 技术提高采油率。利用先进的材料科学，客户可以在每项工作中实现完全合规和卓越的过滤，以提高长期产量，同时降低运营要求和健康、安全和环境 (HSE) 风险。
砂电池的流体和热模拟Joseph ...
由于其高热传递性能，在砂面糊中使用的原始流体是水。使用水的主要问题之一是，它在蒸发之前只能达到100°C的温度，这会限制水的温度，将其限制在接近80°C的情况下，以阻止任何超级加热和管道损坏。可以考虑一些流体替代的选择，例如制冷剂A234，抗冷冻，冷却液，油和空气。这些流体能够承受各种温度，从而导致不同的传热读数。可以将发现的传热读数与电池中使用的原始流体进行比较。由于上学期未完全构建的预先存在的模型，进行了流体流量和温度变化的模拟。因此，通过固体工作的帮助测试了对传热速率的各种流体的模拟。
div> dynasand™连续砂过滤器
dynasand碳和碳过滤器在水中含有可溶性污染物的应用中，无法通过接触过滤或生物过滤去除，活性炭是通过吸附去除的理想选择。活性碳是世界上最强大的吸附剂之一，可用于清除工业和市政废水的各种污染物，以及饮用水生产中的地面和地下水。
砂拉越土地覆盖系统的发展
摘要 ：砂拉越土地覆盖系统 (LIMPAS) 是由马来西亚太空局 (MYSA) 开发并由砂拉越土地和测量局 (LSD) 实施的一项创新举措。该系统旨在通过整合先进的遥感技术，为决策者和土地管理官员提供准确和最新的土地覆盖变化数据。砂拉越是马来西亚 13 个州中最大的州，总面积为 12,417,000 公顷。传统上，这个广阔地区的土地覆盖制图需要十多年才能完成。为了解决这个问题，LSD 与 MYSA 合作，使用 SPOT 5 数据生成了 2013 年第一版土地覆盖地图 (LCM)，该方法采用了 eCognition 软件中的规则集开发方法。2023 年第二版 LCM 使用 SPOT 6/7 数据更新。结果表明，从第 1 版到第 2 版，农业用地增加了 2.8%，水域增加了 0.6%，裸地减少了 1.1%，城市增加了 0.4%，森林减少了 2.7%。森林面积的减少意味着为转变为农业而进行的森林砍伐，这可能导致农业用地增加。裸地的减少部分与城市扩张有关。LIMPAS 是一个基于网络的 Web-GIS 智能系统，用于管理砂拉越的土地覆盖，它是使用遥感、GIS 和 ICT 技术开发的，以传播这些信息。分析结果证明了该系统在利用信息传递方面的效率。总之，本文强调了 LIMPAS 系统对 LSD 和砂拉越州政府在土地管理方面的已证实的益处，包括确定新的土地所有权、评估泛婆罗洲公路开发的补偿成本、对电信塔位置进行适宜性分析以及进行洪水评估。
利用砂拉越的土著资源
砂拉越的热带雨林拥有丰富的植物动植物和动植物的遗产，支持世界上一些最丰富的植物物种。在这种生物多样性中，长期以来将100多种土著水果，蔬菜，草药和香料用作食品来源，为农村社区提供补充收入。这些丰富的植物资源具有巨大的未开发的经济潜力，可以促进更广泛的使用，驯化和商业化。在这些潜在的土著资源中，有dabai，terung asam和野生胡椒。通过广泛的研发，狂欢节砂拉越利用这些资源来创建增值的砂拉越产品。我们的目标是通过战略性开发产品并利用我们丰富的资源来实现繁荣的未来，促进砂拉越农业食品领域的经济进步。本文旨在传播有关砂拉越土著资源未开发的潜力的信息，同时展示了狂欢节在产品开发方面的创新和成就，包括草药饮料，调味品和预混合的粉末。鼓励发展中国家通过探索尚未充分探索的土著作物产品的开发来使食物出口多样化。通过从事战略产品开发，砂拉越可以释放其巨大的经济潜力，并为繁荣和可持续的未来奠定道路。
砂盐和盐 - 热储存 - 脱盐和
这项技术的核心是一个充满沙子的热绝缘容器。施加热量，从太阳能光伏（PV），废热或多余的风能采购时，沙子成为存储此热能的培养基。在加热的沙子中添加海水会导致闪光蒸汽产生，类似于热地热井。然后将这种蒸汽凝结并重新捕获为新鲜的淡化水，提供双重好处：清洁水生产和能源储存。作为能量释放的一部分，热量用于为无穷大涡轮有机兰金循环涡轮发电机供电以发电。系统的核心元素是沙子和盐的组合储存。如果不需要淡化的话，可以将闭环热油或二氧化碳用于初级布雷顿循环发电。该系统可扩展从2 kW到1兆瓦以上。
沙巴和砂拉越的人工智能判刑
全球正在努力“治愈自动化系统中隐藏的偏见和成见” 10 。2012 年，ImageNet 项目在为开发人员提供图像库以训练计算机识别视觉概念方面发挥了关键作用。斯坦福大学、普林斯顿大学和北卡罗来纳大学的科学家向数字工作者支付了一小笔费用，以标记超过 1400 万张图片，创建了一个大型数据集 11 ，并免费向公众发布。在极大地推动人工智能发展的同时，研究人员后来发现了数据集中的问题，例如，在数据集上训练的算法可能会将“程序员”识别为白人 12，因为有大量图片被这样标记。ImageNet 团队着手分析数据以发现这些偏见，并采取了一些措施，例如识别在图片上投射含义的单词（例如“慈善家”）并评估图片集中的人口和地理多样性。这项工作表明，算法可以重新设计以变得更加公平。
