• 基于空间关联门控循环单元的高速公路隧道短时交通量预测模型研究

  随着中国高速公路隧道总里程突破3万公里，隧道通风系统的高能耗问题日益凸显。这类系统存在响应延迟特性——调整风速后需较长时间才能影响污染物浓度，若缺乏精准的短时交通预测，突发车流极易导致污染物超标。更矛盾的是，低浓度污染物反而会降低单位通风量的净化效率，形成"能耗越高、效率越低"的恶性循环。如何通过20分钟级的精准预测实现通风系统超前调控，成为平衡空气安全与能耗优化的关键。四川省交通运输科学研究院的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地将空间关联分析与门控循环单元(GRU)相结合。通过分析成都-南

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 基于图注意力Kolmogorov-Arnold网络和多注意力机制的车辆轨迹预测模型研究

  在全球可持续发展目标背景下，生物柴油作为清洁能源转型的关键角色，却面临原料供应不足的瓶颈。餐饮业产生的废弃食用油(WCO)本是优质生物柴油原料，但中国WCO利用率不足10%，远低于欧盟86%的专业回收率。更严峻的是，WCO若与普通餐厨垃圾混合处理，不仅造成资源浪费，其高粘度、易凝固的特性还会导致收集困难，甚至催生"地沟油"等食品安全问题。这种现状与中国"双碳"目标和能源安全战略形成强烈反差。为破解这一难题，研究人员聚焦中国餐饮业最发达的广东省，创新性地将扩展计划行为理论(Extended TPB)与混合研究方法相结合。通过448份有效问卷，首次系统分析了行政因素、管理规范、经济激励等多维因素对

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 基于贝叶斯向量自回归预测模型的进化动态多目标优化研究及其在废弃食用油回收行为分析中的应用

  在全球可持续发展目标背景下，生物柴油作为清洁能源对实现"碳达峰、碳中和"具有战略意义。然而中国废弃食用油(Waste Cooking Oil, WCO)回收率不足10%，远低于欧盟86%的水平。餐饮行业产生的WCO是生物柴油优质原料，但其半固态特性导致收集困难，且存在"地沟油"非法回流风险。现有研究多聚焦欧美家庭场景，对中国餐饮从业者这一关键群体的行为机制缺乏系统研究，特别是经济最发达的广东省尚未被充分关注。为此，国内研究人员采用扩展计划行为理论(Extended Theory of Planned Behavior, TPB)框架，结合结构方程模型(Structural Equation M

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 基于机器学习和语义分割的地下采矿快速岩体分类框架研究

  在航空工程领域，精确获取飞行器气动压力分布是优化设计的关键，但传统依赖风洞试验或数值模拟的方法面临巨大挑战：高精度实验数据稀疏昂贵，而低成本的计算流体力学(CFD)仿真又存在精度不足的问题。这种多源数据间的非线性不一致现象，在跨音速工况下尤为突出——激波位置的微小偏差可能导致整个气动模型的失效。更棘手的是，现有多保真度(MF)建模方法对高低保真数据的相关性高度敏感，当数据趋势出现矛盾时，传统模型往往束手无策。中国国家自然科学基金委资助的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表突破性成果。研究人员创新性地将差分运算层

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 基于图特征重建与多尺度自注意力编码的遮挡场景行人过街意图预测

  在城市交通的复杂环境中，行人作为"最脆弱道路使用者"面临着严峻的安全挑战。世界卫生组织数据显示，全球每年约30万人死于交通事故，而中国2023年行人相关事故直接经济损失高达123.92亿元。现有高级驾驶辅助系统（ADAS）如沃尔沃City Safety和奥迪Pre-Sense City在行人被部分遮挡时性能显著下降，这种"视觉盲区"导致驾驶员反应延迟，成为交通事故的重要诱因。传统预测方法如社会力模型（Social Force Model）计算复杂，基于骨骼关键点的支持向量机（SVM）方法又易受随机行为干扰，而深度学习模型在遮挡场景下常因特征缺失导致误判。陕西省社会科学基金资助的研究团队提出创新

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 因果图集成可解释人工智能解码工业级锂电池制造过程的关键变量与影响路径

  在全球加速向净零排放转型的背景下，锂离子电池(LIB)作为电动汽车和可再生能源存储的核心组件，其制造工艺优化面临巨大挑战。工业级LIB生产涉及数百个非线性关联的工艺参数(PP)和中间产品特征(IPF)，传统机器学习(ML)模型虽能预测电池性能，却因忽视变量间因果链导致解释失真。更棘手的是，原材料波动、环境噪声等因素进一步掩盖了关键变量的真实影响路径，使得工程师难以精准调控生产过程。针对这一难题，LG Energy Solution支持的研究团队创新性地将因果图融入可解释人工智能(XAI)框架。通过构建反映单元工艺间因果关系的拓扑网络，并应用Shapley flow算法沿因果边传播归因值，该研究

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 微电网调度设计的自适应鲁棒多目标优化算法RMOEA-REDE：平衡收敛性与鲁棒性的新策略

  在能源转型的大背景下，微电网作为整合分布式可再生能源的新型电力系统，其调度优化面临严峻挑战。风能、太阳能等清洁能源的间歇性特征，使得传统优化算法获得的调度方案在真实运行中常因功率波动而失效——要么导致系统稳定性下降，要么造成经济效益大幅缩水。更棘手的是，决策变量扰动会引发目标函数值漂移，使优化结果在帕累托前沿(Pareto Front, PF)上的位置发生不可预测的变化，这种现象被归类为鲁棒优化问题(Robust Optimization Problem)。现有算法往往难以兼顾解的收敛精度与抗干扰能力：过度追求鲁棒性会使种群陷入局部最优，而单纯强调收敛性又可能丢失关键鲁棒解。针对这一行业痛点，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-19

• 一步法双盐模板合成葡萄糖基多孔碳用于电容去离子高效去除铵离子的研究

  随着工农业发展中铵离子(NH4+)的大量排放引发水体富营养化等问题，传统处理技术如离子交换、反渗透等存在高成本、二次污染等缺陷。电容去离子(CDI)技术因其高效节能特性成为研究热点，但碳基电极的低比表面积和孔隙结构缺陷限制了NH4+吸附性能。针对这一难题，来自国内的研究团队创新性地提出"一石二鸟"策略——通过一步法双盐模板合成技术，将葡萄糖与氯化钠-柠檬酸钾复合体系结合，成功制备出具有三维多孔结构的碳材料(3G-3N-XK)，相关成果发表在《Desalination》上。研究采用球磨混合-高温碳化技术路径，通过同步辐射X射线衍射(XRD)、原位拉曼光谱等技术表征材料结构，结合电化学测试和密度泛

  来源：Desalination

  时间：2025-07-19

• 碱性盐湖卤水中硼的高效协同萃取：新型OD/OS体系机理与应用研究

  硼作为核工业、军工材料和生物必需元素，传统从矿石中提取需消耗大量硫酸，而盐湖卤水作为潜在资源面临巨大挑战。尤其对于pH 8-10的碳酸盐型盐湖（如西藏拉果错盐湖），现有酸性萃取体系效率骤降，成为资源化利用的"卡脖子"难题。针对这一瓶颈，国内研究团队创新性地构建了2-辛醇(OD)与水杨酸酯(OS)的协同萃取体系，通过多尺度研究揭示了碱性环境下硼的高效分离机制，相关成果发表在《Desalination and Water Treatment》。研究采用西藏拉果错盐湖卤水（含B 1.66 g/L，pH 9.14）为对象，通过单因素实验优化萃取参数，结合McCabe-Thiele图设计逆流萃取流程。利

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-07-19

• 基于扩展计划行为理论(E-TPB)的大学生食堂食物浪费行为影响因素及跨区域比较研究

  在全球食物浪费问题日益严峻的背景下，每年约有13亿吨食物被浪费，相当于人类消费总量的三分之一。中国作为发展中国家代表，2016-2021年人均食物浪费量从177.7kg增至202.1kg，而高校食堂作为青年群体主要就餐场所，每年产生惊人浪费——数据显示全球高校平均每位学生浪费65kg食物。面对联合国可持续发展目标(SDGs)中"到2030年将食物浪费减半"的艰巨任务，探究青年群体食物浪费行为机制具有重要现实意义。澳门大学的研究人员创新性地采用扩展计划行为理论(E-TPB)模型，在经典TPB框架（包含态度ATT、主观规范SN、感知行为控制PBC和行为意向INT四个核心变量）基础上，新增经济影响(

  来源：Circular Economy

  时间：2025-07-19

• 自催化无溶剂条件下三嗪基共价有机框架高效催化CO2与环氧化物的环加成反应

  随着全球变暖加剧，CO2的资源化利用成为研究热点。其中，CO2与环氧化物的环加成反应（cycloaddition）因其原子经济性备受关注，但现有催化剂如金属有机框架（MOF）存在稳定性差、需添加均相助催化剂等问题。共价有机框架（COF）因其强共价键和可调结构被视为理想替代品，然而其缺乏Lewis酸性位点常导致活性不足。南京工业大学的研究团队通过溶剂热法合成了一系列三嗪基PC-COF材料，首次实现了无溶剂、无助催化条件下的高效CO2环加成。研究发现，反应中生成的碳酸酯产物会吸附在PC-COF的Lewis碱性位点上，形成Lewis酸性位点，与框架自身碱性位点构成协同自催化系统。这种独特的机制使催化

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 酮肟萃取剂HNAO在高酸度浸出液中高效选择性分离钒的机理与性能研究

  钒作为现代工业不可或缺的战略金属，在钢铁、催化剂和液流电池等领域应用广泛。然而从钒页岩等资源中提取钒时，硫酸浸出工艺会产生pH≈0.5、含30g·L-1残余硫酸的高酸度溶液，其中钒与高浓度Fe/Al杂质共存，传统萃取剂面临选择性差、易乳化等问题。中国科学院过程工程研究所的研究团队创新性地采用酮肟类萃取剂2-羟基-5-壬基苯乙酮肟（HNAO），成功实现高酸环境下钒的高效选择性分离，相关成果发表于《Chinese Journal of Chemical Engineering》。研究团队通过优化萃取条件（0.542mol·L-1 HNAO、O/A=1:2、25℃），结合斜率法、傅里叶变换红外光谱（

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 介孔MoS2-Al2O3催化剂强化SO2还原制硫及高酸度钒溶液萃取机制研究

  在钢铁冶金和新能源产业快速发展的今天，钒（V）作为战略金属的需求持续攀升。然而从钒页岩等资源中提取钒面临巨大挑战——硫酸浸出液pH低至0.5，含有30 g·L−1以上的残余硫酸，且钒与铁、铝等杂质离子共存，传统萃取剂在强酸性环境下易降解、选择性差。中国科学院过程工程研究所的研究团队创新性地采用酮肟类萃取剂HNAO（2-羟基-5-壬基苯乙酮肟），在《Chinese Journal of Chemical Engineering》发表了突破性解决方案。研究团队运用三级逆流萃取工艺，结合斜率分析法、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、核磁共振氢谱（1H NMR）、电喷雾质谱（ESI-MS）和密度泛函理论

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• Si-Al相互作用调控Ni/Al2O3/SiC整体式催化剂CO2甲烷化性能的机制研究

  随着大气CO2浓度持续攀升引发的温室效应加剧，CO2催化转化技术成为实现碳中和的关键路径。其中，CO2甲烷化反应因其可利用可再生H2将CO2转化为易储存运输的合成天然气（SNG），近年来备受关注。然而该反应存在动力学能垒高、强放热导致的催化剂失活等问题，传统粉末催化剂又面临传质传热效率低的瓶颈。整体式催化剂凭借独特的结构优势，既能提升反应效率又便于工业放大，但其催化层与载体间的相互作用机制长期未被深入探究，成为制约性能优化的盲区。针对这一科学问题，南京工业大学的研究团队创新性地构建了Ni/Al2O3/SiC整体式催化剂体系。通过对比Ni/Al2O3粉末催化剂与机械混合型Ni/Al2O3/SiC

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 镍铁掺杂碱改性粉煤灰纳米颗粒增强MDEA溶液CO2捕集性能研究

  随着工业革命以来化石能源的大规模使用，全球温室气体排放持续攀升，其中CO2作为主要温室气体已成为气候变化的元凶。碳捕集、利用与封存（CCUS）技术中，化学吸收法因其高效选择性成为工业主流方案，而N-甲基二乙醇胺（MDEA）等有机胺溶液因其反应温和、再生性强备受关注。然而现有技术面临吸收效率瓶颈（仅0.5mol CO2/mol胺）、再生能耗高（反应热达75kJ/mol）等核心挑战，亟需开发新型高效催化剂突破技术壁垒。华北电力大学的研究团队创新性地将火力发电固废粉煤灰（FA）转化为高性能催化剂，通过碱改性和超声辅助浸渍法成功制备出镍铁双金属负载的Ni/FA-AM复合材料。研究发现该催化剂在5M M

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 综述：评估高级醇作为绿色燃料在碳循环中的潜力

  摘要化石燃料过度使用导致二氧化碳（CO2）排放激增，引发气候变化与海洋酸化。高级醇（如乙醇C2H5OH、丙醇C3H7OH）通过CO2加氢合成，兼具液态储存、高能量密度和低污染特性，但其产业化面临反应动力学壁垒与工艺不成熟的挑战。相较之下，氢气（H2）虽能效高却存在储运安全隐患，甲醇（CH3OH）技术成熟但能量密度较低。引言CO2转化液态燃料是碳循环的关键策略。高级醇凭借高辛烷值和清洁燃烧特性（减少CO/NOx排放），成为汽油替代品的优选。然而，CO2化学惰性导致加氢反应需高温高压，能量损耗显著。生物质转化受限于土地资源，而CO2直接捕获结合绿氢（由可再生能源制备）的路径更具可持续性。绿色燃料特

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 二维MXene/氧化石墨烯膜水脱盐机理的分子模拟研究：结构调控与性能优化

  淡水资源短缺已成为21世纪全球面临的重大挑战，海水淡化作为解决途径备受关注。在众多技术中，膜分离技术因其低能耗、易操作等优势成为研究热点，但传统膜材料始终难以突破渗透性与选择性之间的"权衡效应"。近年来，以石墨烯氧化物(GO)和MXene为代表的二维材料为膜技术带来新机遇，其中MXene因其亲水性、高比表面积和丰富活性位点展现出独特优势。然而纯MXene膜存在溶胀稳定性等问题，与GO复合被视为提升性能的新思路。尽管已有实验研究证实MXene/GO复合膜的优异性能，但其微观作用机制仍不明确。武汉工程大学的研究人员采用分子动力学(MD)模拟方法，系统研究了二维MXene/GO复合膜的水脱盐性能。通

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-19

• 认知扭曲与特质正念对COVID-19期间中国大学生PTSD症状与心理困扰关系的纵向调节作用

  在当代大学生心理健康问题日益突出的背景下，COVID-19大流行作为突发公共卫生事件，给正处于人生关键过渡期的青年群体带来了前所未有的心理挑战。研究表明，56%-85%的大学生曾经历创伤事件，而既往创伤与创伤后应激障碍(PTSD)症状可能通过扭曲的认知模式持续影响心理健康。然而，为何有些人能快速恢复，而另一些人却陷入长期心理困扰？这个问题的答案可能隐藏在"认知扭曲"与"正念特质"的动态博弈中。国内某高校（根据伦理审查信息推断为第一作者单位）的研究团队在《Children and Youth Services Review》发表了一项开创性研究。研究人员采用纵向设计，对208名中国大学生进行为期

  来源：Children and Youth Services Review

  时间：2025-07-19

• 表面活性剂改性镁铝层状双氢氧化物高效吸附152+154Eu(III)-EDTA复合物的机制研究

  随着核能应用的快速发展，放射性废液处理成为环境治理的棘手难题。其中，放射性核素与乙二胺四乙酸（EDTA）形成的可溶性复合物尤为棘手——这些带负电的"顽固分子"能抵抗传统沉淀方法，像穿了防弹衣般在废水中稳定存在。以152+154Eu(III)为例，这种化学性质与锕系元素相似的镧系元素，其γ辐射特性虽便于监测，但与EDTA结合后形成的[EuEDTA]x−复合物却让处理人员头疼不已。埃及第二研究反应堆（ETRR-2）的研究团队独辟蹊径，将目光投向层状双氢氧化物(LDH)这一具有"夹心饼干"结构的材料。通过CTAB（十六烷基三甲基溴化铵）这种表面活性剂对Mg/Al-LDH进行改性，研究者成功让原本亲水

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-07-19

• 基于参考源法的127Sb半衰期精确测定及其在核取证中的应用价值

  在核取证领域，锑-127(127Sb)作为铀/钚同位素中子诱发裂变的特征产物，其半衰期数据是追溯核事件时间的关键参数。然而历史测量结果存在显著分歧：早期研究如Sleight（1950）与Panontin（1972）的结果相差达1%，而国际原子能机构推荐值3.85(7)天的不确定性高达6.3%，严重影响核事件重建精度——每1%的半衰期误差会导致活度测量偏差随衰变时间线性累积。这种数据矛盾源于上世纪50-70年代实验方法差异，部分研究缺乏详细的误差分析，使得核法证专家面临"时间标尺失准"的困境。西安脉冲反应堆的研究团队通过创新性实验设计破解了这一难题。他们从热中子辐照的235U裂变产物中化学分离出

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-07-19

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