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

Questo studio dimostra che l'incorporazione di nanoparticelle di SiO₂ in un fluido polimerico a base di furano migliora significativamente la resistenza alla compressione non confinata e la stabilità termica della consolidazione chimica della sabbia nei pozzi petroliferi non consolidati, preservando al contempo la permeabilità del serbatoio, offrendo così un'alternativa robusta ed economica ai convenzionali metodi meccanici di controllo della sabbia.

Amir Mirzaei, Ehsan Khamehchi, Mahmoud Akbari, Hooman Banashooshtari2026-07-06
⚡ ingegneria

Structural Performance and Seismic Damage Modeling of Aluminum Alloy Tube–Concrete Composite Columns

Questo studio investiga la prestazione assiale e sismica di colonne lunghe in tubi di lega di alluminio e calcestruzzo attraverso un'analisi agli elementi finiti validata e simulazioni di carico ciclico, rivelando distinti meccanismi di cedimento per diverse sezioni trasversali e proponendo un modello di danno potenziato dal machine learning che supera l'approccio convenzionale di Park–Ang per una valutazione sismica accurata.

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 è uno strumento di analisi aerotermodinamica veloce e leggero che utilizza metodi di inclinazione della superficie locale e modelli di strato limite combinati per prevedere in modo affidabile i coefficienti aerodinamici e i flussi termici superficiali per la progettazione di veicoli ipersonici, come validato rispetto ai dati CFD per la configurazione 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

Questo studio propone un quadro integrato di previsione delle acque sotterranee multi-orizzonte che combina la ricostruzione ottimale dei dati mancanti con il deep learning iperbolico per affrontare efficacemente le lacune osservative e ridurre l'accumulo di errori nelle previsioni a lungo termine, dimostrando una stabilità e un'accuratezza superiori rispetto alle architetture di deep learning convenzionali.

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

Questo studio utilizza simulazioni numeriche FLAC3D per determinare che un muro di sigillatura spesso 1,0 m con resistenza C25 offre l'equilibrio ottimale tra controllo dello spostamento e gestione della deformazione per gallerie di collegamento interrate poco profondamente sotto intensa pressione mineraria, portando allo sviluppo e all'applicazione di una tecnologia di costruzione rapida con cassero flessibile montato su veicolo.

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

Questo studio propone un metodo di ottimizzazione del segnale per l'onda verde basato su una piattaforma di simulazione localizzata VISSIM-MOVES e un modello collaborativo multi-parametro per minimizzare simultaneamente le emissioni di carbonio e migliorare l'efficienza del traffico arterioso, dimostrando riduzioni significative nel ritardo dei veicoli, nelle fermate e nelle emissioni totali.

Han Bai, Xiaolong Shi, Liang Zhao, Tianzheng Wei, Jian Lu, Xiuguang Wang2026-07-03
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Enhancing the Spatial Resolution of Dose Measurements Using a Super-Resolution Geometry-Informed Neural Network

Questo articolo presenta un framework di super-risoluzione guidato da DICOM RT-Plan che sfrutta un modello UNet++ aumentato da momenti di apertura geometrica per ricostruire distribuzioni di dose ad alta risoluzione da 1 mm³ a partire da misurazioni di fantoccio grossolane da 1 cm³, consentendo così una verifica della radioterapia accurata senza richiedere hardware più densi o simulazioni computazionalmente costose.

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

Questo articolo dimostra un'architettura di controllo quantistico ibrida scalabile che integra ASIC CMOS criogenici per il controllo del flusso a due qubit con l'elettronica a temperatura ambiente per le operazioni a singolo qubit, raggiungendo prestazioni di gate ad alta fedeltà su un processore a 156 qubit e riducendo significativamente l'ingombro del sistema e superando i vincoli di cablaggio per il calcolo quantistico superconduttore su larga scala.

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

Questo studio propone un nuovo framework ibrido che combina il Metodo degli Elementi Finiti (FEM) e l'Intelligenza Artificiale, utilizzando specificamente un Gradient Boosting Regressor ottimizzato tramite Particle Swarm Optimization ed Evolutionary Polynomial Regression, per prevedere accuratamente lo spostamento laterale di pali singoli e raggruppati sotto carichi quasi-statici, superando così i limiti dei metodi tradizionali nel catturare le complesse interazioni non lineari terreno-struttura.

Yossef E. Teleb, Mahmoud S. Hammad, Ahmed M. Ebid, Abdel Salaam Ahmed Mokhtar, Mohamed Gamaleldeen Elsayem2026-07-03
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Analysis of Network Classification and Optimization Based on Comprehensive Evaluation of Public Transportation Network – A Case Study of Guangzhou

Questo articolo propone un nuovo quadro di valutazione "struttura–funzione–equità" che combina indicatori topologici e funzionali con l'apprendimento automatico per classificare le rotte degli autobus di Guangzhou, identificando inefficienze significative e utilizzando un modello di ottimizzazione bi-obiettivo per generare strategie mirate per la riduzione della ridondanza, il potenziamento dell'integrazione con la metropolitana e il miglioramento dell'equità rurale.

caixia li, Cong Cong, Hunan Deng, Jiachao Chen, Junhui Li2026-07-03