In the rapidly evolving landscape of scientific semiconductor laboratories (commonly known as, cleanrooms), integrated with Internet of Things (IoT) technology and Cyber-Physical Systems (CPSs), several factors including operational changes, sensor aging, software updates and the introduction of new processes or equipment can lead to dynamic and non-stationary data distributions in evolving data streams. This phenomenon, known as concept drift, poses a substantial challenge for traditional data-driven digital twin static machine learning (ML) models for anomaly detection and classification. Subsequently, the drift in normal and anomalous data distributions over time causes the model performance to decay, resulting in high false alarm rates and missed anomalies. To address this issue, we present TWIN-ADAPT, a continuous learning model within a digital twin framework designed to dynamically update and optimize its anomaly classification algorithm in response to changing data conditions. This model is evaluated against state-of-the-art concept drift adaptation models and tested under simulated drift scenarios using diverse noise distributions to mimic real-world distribution shift in anomalies. TWIN-ADAPT is applied to three critical CPS datasets of Smart Manufacturing Labs (also known as “Cleanrooms”): Fumehood, Lithography Unit and Vacuum Pump. The evaluation results demonstrate that TWIN-ADAPT’s continual learning model for optimized and adaptive anomaly classification achieves a high accuracy and F1 score of 96.97% and 0.97, respectively, on the Fumehood CPS dataset, showing an average performance improvement of 0.57% over the offline model. For the Lithography and Vacuum Pump datasets, TWIN-ADAPT achieves an average accuracy of 69.26% and 71.92%, respectively, with performance improvements of 75.60% and 10.42% over the offline model. These significant improvements highlight the efficacy of TWIN-ADAPT’s adaptive capabilities. Additionally, TWIN-ADAPT shows a very competitive performance when compared with other benchmark drift adaptation algorithms. This performance demonstrates TWIN-ADAPT’s robustness across different modalities and datasets, confirming its suitability for any IoT-driven CPS framework managing diverse data distributions in real time streams. Its adaptability and effectiveness make it a versatile tool for dynamic industrial settings.

Landfill is an important means of municipal solid waste treatment. Previous studies have shown that the combination of "cut-off wall and pumping well" technology is an effective measure to deal with the leachate emission reduction and pollution control of landfill, and has been widely used in plain areas. However, for landfills in hilly areas with complex terrain and geological conditions, there is still a lack of clear and referable ideas and operational strategies for leachate emission reduction and pollution control. In this study, we proposed strategies for determining the position and depth of cut-off walls and pumping wells and reasonable combinations of the cut-off wall depth and pumping quantity for leachate reduction and pollution prevention of landfills in hilly areas. The determination of leachate reduction and pollution control strategy need to be achieved in two stages, qualitative and quantitative: (1) In the qualitative stage, the natural conditions (Weathering degree, groundwater flow characteristics, topography condition, hydrometeor condition, and aquifer thickness) and engineering conditions (Operation status, landfill location, and excavation status) of the study area are analysed in detail, and then the depth range and location of the cut-off wall and pumping well are determined. (2) In the quantitative stage, we need to quantify the combination of the cut-off wall depth and pumping quantity by using profile particle tracing and pollutant transport modelling. A reasonable cut-off wall depth needs to control the leakage of pollutants inside the wall, and a reasonable pumping quantity needs to ensure that the depth of the pollutant distribution is equivalent to the depth of the separation line, which separates the water flow towards the pumping well and the water flow downstream. (3) The effectiveness of the leachate reduction and prevention strategies proposed in this study was verified through an example of a landfill in Northeast China. This study provides a reference and operation method for leachate emission reduction and pollution control of landfills in hilly areas.

The construction procedure of the gas storage well is complicated, and each technical index request is extremely high, does not allow any mistake. The well deviation is difficult to control. Because of the large dip angle of formation, it is difficult to ensure the wellbore quality by conventional anti-deviation measures, and the change of well deviation and azimuth can not be monitored at any time. So it's almost impossible for conventional anti-incline measures to satisfy the design. In the upper large hole section, the tower pendulum bha is used. In the section below the second open hole, the MWD steering system is used to prevent deviation and reduce deviation, and in the second open large hole section, the slim hole is used first, after reaming, the difficulty of deviation control is reduced, the ROP is increased, and the contradiction between wellbore quality and ROP can be solved by using MWD steering system to prevent deviation and straighten, because the casing and the surface casing and the production casing belong to the large diameter thick wall casing, the rigidity is very big, and the casing is also the abnormal oil drilling pipe, this well summarizes the experience, after strengthening the well opening measures, the safe and smooth running.