Integrated phase behaviour modelling of petroleum fluids for compositional simulation of reservoir-surface processes

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Über Pankreaszyste

Wir haben in unserer Klinik 3 Fälle von Pankreaszyste beobachtet. Sie waren alle Pseudzyste und haben sich als Species gastrocolica entwickelt uud wurden nach Gussenbauer operiert und geheilt entlassen. I-Fall: Ein 8 jähriges Mädchen bekam einen faustgrossen Tumor einen Monat nach Bauchtrauma. Es wurde in 33 Tagen nach der Operation geheilt entlassen. Der Zysteninhalt war klar und gelbbräunlich. In der Zystenflüssigkeit wurden Lipase und Diastase nachgewiesen. II-Fall: Ein 46 jähriger Mann konnte nicht veranlassendes Moment angeben. Es wurde zuerst als Magenbeschwerde und dann als Hydronephrose diagnostiert. Er wurde in 39 Tagen nach der Operation geheilt entlassen. In der klaren gelbbräunlichen Zystenflüssigkeit wurden Lipase und Tripsin nachgewiesen. III-Fall: Ein 38 jahrige Frau bemerkte einen kindskopfgrossen Tumor nach der Entbindung Die Zystenwand wurde operativ exzidiert und ergab sich histologisch als Pseudozyste. In 93 Tagen nach der Operation wurde sie geheilt entlassen. In der gelbbraunlichen Flüssigkeit des Inhaltes wurden Trypsin, Lipase und Diastase nachgewiesen

Efficient Decoding of Affective States from Video-elicited EEG Signals: An Empirical Investigation

peer reviewedAffect decoding through brain-computer interfacing (BCI) holds great potential to capture users’ feelings and emotional responses via non-invasive electroencephalogram (EEG) sensing. Yet, little research has been conducted to understand efficient decoding when users are exposed to dynamic audiovisual contents. In this regard, we study EEG-based affect decoding from videos in arousal and valence classification tasks, considering the impact of signal length, window size for feature extraction, and frequency bands. We train both classic Machine Learning models (SVMs and k-NNs) and modern Deep Learning models (FCNNs and GTNs). Our results show that: (1) affect can be effectively decoded using less than 1 minute of EEG signal; (2) temporal windows of 6 and 10 seconds provide the best classification performance for classic Machine Learning models but Deep Learning models benefit from much shorter windows of 2 seconds; and (3) any model trained on the Beta band alone achieves similar (sometimes better) performance than when trained on all frequency bands. Taken together, our results indicate that affect decoding can work in more realistic conditions than currently assumed, thus becoming a viable technology for creating better interfaces and user models

The Role of CO2-EOR for the Development of a CCTS Infrastructure in the North Sea Region: A Techno-Economic Model and Application

Scenarios of future energy systems attribute an important role to Carbon Capture, Transport, and Storage (CCTS) in achieving emission reductions. Using captured CO2 for enhanced oil recovery (CO2-EOR) can improve the economics of the technology. This paper examines the potential for CO2-EOR in the North Sea region. UK oil fields are found to account for 47% of the estimated additional recovery potential of 3739 Mbbl (1234 MtCO2 of storage potential). Danish and Norwegian fields add 28% and 25%, respectively. Based on a comprehensive dataset, the paper develops a unique techno-economic market equilibrium model of CO2 supply from emission sources and CO2 demand from CO2-EOR to assess implications for a future CCTS infrastructure. A detailed representation of decreasing demand for fresh CO2 for CO2-EOR operation is accomplished via an exponential storage cost function. In all scenarios of varying CO2 and crude oil price paths the assumed CO2-EOR potential is fully exploited. CO2-EOR does add value to CCTS operations but the potential is very limited and does not automatically induce long term CCTS activity. If CO2 prices stay low, little further use of CCTS can be expected after 2035