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Start-Up Transients in CO2 Injection: Effects of Control Mode in Coupled Wellbore–Reservoir Simulation

Questo studio valida il simulatore accoppiato pozzo-serbatoio CO2LINK rispetto a T2WELL e dimostra che la scelta della modalità di controllo dell'iniezione (pressione costante rispetto a portata di massa costante) influenza significativamente il comportamento termofisico transitorio iniziale e la distribuzione di fase durante l'avvio della CO2, evidenziando la necessità di trattare la logica di controllo operativo come una variabile di progettazione critica nella pianificazione della CCS.

Jose Kevin K Pauyac Estrada, Mehdi Zeidouni, Vijay K. Shrivastava2026-08-20
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Heat and mass transfer analysis of thermally radiative ternary nanofluid flow inside a cavity: A numerical study

Questo studio numerico impiega il metodo degli elementi finiti per analizzare gli effetti della radiazione termica, dell'energia di attivazione e della frazione volumetrica delle nanoparticelle sulle caratteristiche di trasporto di calore, massa e flusso di un nanofluido ternario (Glicole Etilenico con TiO2, CuO e Fe3O4) all'interno di una cavità quadrata, rivelando che la radiazione e l'energia di attivazione influenzano significativamente le distribuzioni di temperatura e concentrazione, mentre la frazione di nanoparticelle migliora i tassi di trasferimento termico.

Paluru Sreedevi, Patakota Sudarsana Reddy2026-08-20
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Evolutionary Learning Based Optimization for Solving Non-convex Optimal Power Flow Problems: A Modern Teaching–Learning-Based Optimization Algorithm

Questo articolo introduce l'Evolutionary Learning Based Optimization (ELBO), un algoritmo meta-euristico potenziato che integra un meccanismo di mutazione trigonometrica nel framework di Teaching–Learning-Based Optimization per risolvere efficacemente problemi di Optimal Power Flow complessi e non convessi con una precisione, stabilità e velocità di convergenza superiori rispetto ai metodi esistenti.

Roqia Rateb, Maytham N Meqdad, Taybeh Salehnia2026-08-20
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A novel approach to laser-induced spark ignition of liquid fuel-air mixture

Questo studio dimostra che una strategia di accensione laser temporalmente sincronizzata, che forma un plasma nell'aria davanti allo spray di combustibile in arrivo per ottimizzare la tempistica di interazione, migliora significativamente l'affidabilità dell'accensione e l'efficienza energetica riducendo la velocità delle goccioline e aumentando il tempo di residenza rispetto alla generazione diretta del plasma all'interno dello spray.

Sandeep Pandey, Abhishek Kumar, Manas Jain, Barnamay Samanta, Ratan Joarder2026-08-20
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Non-invasive Blood Glucose Detection System Using Combined Visible and Near-Infrared Spectral Data

Questo studio presenta un sistema di rilevamento del glucosio nel sangue non invasivo che utilizza la combinazione della spettroscopia di riflettanza nel visibile e nel vicino infrarosso con la modellazione Random Forest, il quale ha raggiunto un'elevata accuratezza clinica (MARD ≈ 4%, 94,1% nella Zona A della Clarke Error Grid) paragonabile ai monitor continui del glucosio commerciali nei trial umani.

Tae Wuk Bae, Byoung Ik Kim, Kee Koo Kwon, Young Choon Kim2026-08-20
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Elastomer coating selection for AFP compaction rollers: A dual numerical-experimental approach.

Questo studio impiega un approccio duale numerico-sperimentale per identificare la gomma siliconica come il rivestimento elastomerico ottimale per i rulli di compattazione dell'Automated Fiber Placement, dimostrando la sua superiore stabilità termica, la bassa adesione della resina e la fattibilità strutturale attraverso l'analisi termogravimetrica, i test di bagnabilità e la validazione tramite elementi finiti.

Darío Bringas-Posadas, Eduardo Juárez-Cerón, Antonio Salomón Morales-Torres, Celso E. Cruz-González2026-08-20
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Hybrid VMD-2TCDNet Model for Accurate Significant Wave Height Forecasting Using Meteorological Predictors

Questo articolo propone un nuovo modello ibrido VMD-2TCDNet che integra la Decomposizione Modale Variazionale con una Rete Convoluzionale Dilatata Temporale Bidimensionale per migliorare significativamente l'accuratezza della previsione dell'altezza significativa delle onde nei principali porti indiani rispetto ai modelli di riferimento di deep learning allo stato dell'arte.

Rituparna Saud, Mihirkumar Patel2026-08-20
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Sensor Modality and Placement Optimization for Wearable Fall Detection: A Systematic Evaluation of Accelerometer, Gyroscope, and Magnetometer Contributions Using the UMAFall Dataset

Questo studio valuta sistematicamente il dataset UMAFall per dimostrare che l'aggiunta di giroscopi migliora significativamente l'accuratezza del rilevamento delle cadute nella maggior parte delle posizioni corporee e dei classificatori, mentre i magnetometri generalmente degradano le prestazioni, identificando infine una configurazione accelerometro-giroscopio montata in vita con una macchina a vettori di supporto come la configurazione ottimale per ottenere un'elevata sensibilità e specificità.

Alex Kubiak, Farzad Haji Boloori, Zhuoyan2026-08-20
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Design and Implementation of Secure System for IoT-Based Animal Health Monitoring with Adaptive Security

Questo articolo presenta un sistema di monitoraggio della salute animale basato su IoT, sicuro e scalabile, che integra dati sensoriali in tempo reale e machine learning con il controllo degli accessi basato sui ruoli e la crittografia post-quantistica per difendersi dalle future minacce quantistiche mantenendo al contempo prestazioni efficienti.

Muhammad Mohsin Javaid Shaikh, Muhammad Faraz Hyder, Muhammad Mubashir Khan, Ghufran Ahmed Khan, Rauf Ahmad Shams Malick (…)2026-08-20