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Nanoparticle-Enhanced Polymeric Fluid for Sand Control in Unconsolidated Petroleum Wells

Cette étude démontre que l'incorporation de nanoparticules de SiO₂ dans un fluide polymère à base de furane améliore considérablement la résistance à la compression non confinée et la stabilité thermique de la consolidation chimique des sables dans les puits pétroliers non consolidés, tout en préservant la perméabilité du réservoir, offrant ainsi une alternative robuste et rentable aux méthodes conventionnelles de contrôle mécanique du sable.

Amir Mirzaei, Ehsan Khamehchi, Mahmoud Akbari, Hooman Banashooshtari2026-07-06
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Structural Performance and Seismic Damage Modeling of Aluminum Alloy Tube–Concrete Composite Columns

Cette étude examine la performance axiale et sismique de colonnes longues en tubes d'alliage d'aluminium et béton par le biais d'une analyse par éléments finis validée et de simulations de chargement cyclique, révélant des mécanismes de rupture distincts pour différentes sections transversales et proposant un modèle de dommage amélioré par l'apprentissage automatique qui surpasse l'approche conventionnelle de Park–Ang pour une évaluation sismique précise.

Suizi Jia, Wei Ding, Shilin Wei, Qitong Ren, Xiwei Xu2026-07-06
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Fast Prediction of Aero-Thermal Performance During Hypersonic Vehicle Design

HipeX est un outil d'analyse aérothémodynamique rapide et léger qui utilise des méthodes d'inclinaison de surface locale et des modèles de couche limite mélangés pour prédire de manière fiable les coefficients aérodynamiques et les flux thermiques de surface pour la conception de véhicules hypersoniques, comme validé par rapport aux données CFD pour la configuration HEXAFLY-INT.

Vinícius Hagemeyer Chiumento, Pedro Paulo Batista de Araújo, Fábio Henrique Eugênio Ribeiro, Angelo Passaro, Lucas Galem (…)2026-07-06
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Groundwater Forecasting Under Missing Data Uncertainty: A Multi-Horizon Assessment Using Hyperbolic Deep Learning

Cette étude propose un cadre de prévision des eaux souterraines multi-horizons intégré qui combine la reconstruction optimale des données manquantes avec l'apprentissage profond hyperbolique afin de traiter efficacement les lacunes d'observation et de réduire l'accumulation d'erreurs dans les prédictions à long terme, démontrant une stabilité et une précision supérieures par rapport aux architectures d'apprentissage profond conventionnelles.

Kübra Küllahcı, Kürşat Şekerci2026-07-04
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Optimization and Construction of the Thickness and Strength of the Sealing Wall in the Connecting Roadway

Cette étude utilise des simulations numériques FLAC3D pour déterminer qu'un mur d'étanchéité de 1,0 m d'épaisseur, de résistance C25, offre l'équilibre optimal entre le contrôle du déplacement et la gestion de la déformation pour les voies de communication enfouies peu profondément sous une pression minière intensive, menant au développement et à l'application d'une technologie de construction de coffrage flexible rapide, montée sur véhicule.

Dong Zhang, Yang Dong, Xia Wang, Siyu Gong, Dehai Lin, Jinzhu Huang, Rui Wu2026-07-03
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Research on Optimization Method of Green Wave Coordinated Signal Considering Carbon Emission Reduction

Cette étude propose une méthode d'optimisation de la signalisation pour l'onde verte basée sur une plateforme de simulation localisée VISSIM-MOVES et un modèle collaboratif multi-paramètres afin de minimiser simultanément les émissions de carbone et d'améliorer l'efficacité du trafic artériel, démontrant des réductions significatives du retard des véhicules, des arrêts et des émissions totales.

Han Bai, Xiaolong Shi, Liang Zhao, Tianzheng Wei, Jian Lu, Xiuguang Wang2026-07-03
⚡ ingénierie

Enhancing the Spatial Resolution of Dose Measurements Using a Super-Resolution Geometry-Informed Neural Network

Cet article présente un cadre de super-résolution guidé par un DICOM RT-Plan qui exploite un modèle UNet++ augmenté par des moments d'ouverture géométrique pour reconstruire des distributions de dose haute résolution de 1 mm³ à partir de mesures de fantômes grossières de 1 cm³, permettant ainsi une vérification de la radiothérapie précise sans nécessiter de matériel plus dense ou de simulations coûteuses en termes de calcul.

Kamila Kalecińska, Bartłomiej Rachwał, Jakub Hajduga, Jan Kapusta, Daria Kokot, Joanna Dudała, Tomasz Fiutowski, Damian (…)2026-07-03
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Transistors to transmons: large-scale cryogenic CMOS control of superconducting qubits

Cet article démontre une architecture de contrôle quantique hybride et évolutive qui intègre des circuits intégrés CMOS cryogéniques pour le contrôle de flux à deux qubits avec une électronique à température ambiante pour les opérations à un qubit, atteignant une performance de porte à haute fidélité sur un processeur de 156 qubits tout en réduisant considérablement l'empreinte du système et en surmontant les contraintes de câblage pour l'informatique quantique supraconductrice à grande échelle.

Devin Underwood2026-07-03
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(FEM-ML) Hybrid models to predict the lateral pile cap displacement under quasi-static load

Cette étude propose un nouveau cadre hybride combinant la modélisation par éléments finis (FEM) et l'intelligence artificielle, utilisant spécifiquement un régresseur de boosting de gradient optimisé par l'optimisation par essaim de particules et une régression polynomiale évolutive, afin de prédire avec précision le déplacement latéral de pieux isolés et groupés sous des charges quasi statiques, surmontant ainsi les limites des méthodes traditionnelles pour capturer les interactions sol-structure non linéaires complexes.

Yossef E. Teleb, Mahmoud S. Hammad, Ahmed M. Ebid, Abdel Salaam Ahmed Mokhtar, Mohamed Gamaleldeen Elsayem2026-07-03