• 放射性废物储存区复杂污染下壤土含水层的微生物矿化屏障形成机制研究

  放射性废物储存场地的地下水污染治理一直是环境科学领域的重大挑战。位于西伯利亚的塞韦尔斯克化工厂（Siberian Chemical Combine）B2场地曾长期储存含硝酸盐（NO3-）、硫酸盐（SO42-）及铀（U）、锶（Sr）等放射性物质的废液，导致周边含水层形成复合污染。传统物理化学修复方法成本高昂，而微生物介导的原位生物修复（in situ bioremediation）因其经济高效备受关注。然而，微生物代谢如何改变含水层矿物组成并影响污染物归趋，仍是未解难题。俄罗斯科学院的研究团队以乳清（milk whey）作为有机碳源，在10-14米深含水层开展原位实验，结合实验室模拟，系统揭示了

  来源：Groundwater for Sustainable Development

  时间：2025-07-01

• 北托勒山断裂分段变形机制与河流陡峭指数(ksn)的构造地貌响应

  青藏高原东北缘的祁连山是研究大陆变形机制的天然实验室，其复杂的断裂系统如同大地的"缝合线"，记录着高原生长的密码。北托勒山断裂(NTF)作为祁连-海原断裂系的重要分支，控制着托勒山的隆升与河流演化，但长期以来，其分段活动差异的成因如同"拼图缺失的一角"，阻碍了对区域构造格局的完整认知。更关键的是，传统研究多聚焦单一断裂活动，忽视了走滑断裂与逆断层的相互作用——这种"断层对话"如何通过地貌响应传递构造信号？针对这一科学难题，中国地震局等机构的研究团队创新性地将河流陡峭指数(ksn)作为"构造应变计"，对NTF展开精细解剖。通过分析107条跨断裂河流的DEM数据，结合已有滑动速率，发现ksn空间变

  来源：Geomorphology

  时间：2025-07-01

• 地形控制下滑坡-泥石流转化的启动与输运机制及其灾害演化意义

  研究背景在山区灾害链中，滑坡向泥石流的转化会显著扩大灾害范围——原本移动距离仅数百米的滑坡可能演变为波及数公里的泥石流。2015年日本福神户川滑坡和2017年瑞士Pizzo Cengalo岩崩均造成致命后果，但科学界对地形如何调控这一转化过程仍缺乏系统认知。现有研究多聚焦单一环节：或统计降雨型滑坡易发区地形特征（如Merghadi等2020），或通过水槽实验探讨细颗粒对流体化的微观作用（Nishiguchi和Uchida 2022），却鲜少揭示地形如何从物质供给、启动机制到输运路径全流程主导灾害演化。2023年中国保定市西塔村暴雨触发的滑坡-泥石流事件为破解这一难题提供了天然实验室。该区域地处

  来源：Geomorphology

  时间：2025-07-01

• 综述：地质系统热-水-力-化学耦合数值模拟研究综述

  地质系统多场耦合模拟：从理论到应用引言随着全球对CO2和H2地下存储需求的增长，理解地质系统中热（T）、水（H）、力（M）、化学（C）的耦合机制成为研究焦点。本文综述了THMC耦合数值模拟的最新进展，揭示了其在应对气候变化和能源转型中的关键作用。控制方程与物理机制THMC过程通过四大控制方程描述：应力平衡方程：基于Biot理论，体现孔隙压力(αP)和热膨胀(αT)对岩石变形的影响，公式σ=2Gϵ+λtr(ϵ)I-αPPI-αT(T-T0)I揭示了注入气体如何改变地层应力。质量守恒方程：采用达西定律模拟多相流，其中渗透率k(ϕ)随孔隙度变化，直接影响CO2/H2的运移路径。能量方程：考虑热对流(

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-07-01

• 土壤植酸酶介导的不同植酸盐物种水解动力学与矿物界面机制研究

  磷（P）是生命体代谢的核心元素，但土壤中约20%-80%的磷以有机形态（Po）存在，其中植酸盐（phytate）占比高达60%。这种含六个磷酸基团的顽固分子，易与土壤矿物（如铁氧化物）或金属离子（Ca2+/Fe3+）结合形成沉淀或吸附态，导致其生物有效性极低。尽管植酸酶（phytase）能催化植酸盐水解，但不同结合形态（自由态、沉淀态、吸附态）的水解效率差异机制尚不明确，尤其矿物界面微观过程仍是“黑箱”。针对这一难题，中国某研究团队在《Geochimica et Cosmochimica Acta》发表研究，系统比较了植酸酶对自由植酸盐、钙/铁沉淀植酸盐（Ca/Fe-phytate）及矿物（水

  来源：Geochimica et Cosmochimica Acta

  时间：2025-07-01

• 轻度认知障碍患者双重任务下跨障碍运动时骨盆-下肢运动学适应性变化及其终点控制研究

  随着全球老龄化加剧，轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment, MCI)已成为重大公共卫生问题，这类患者不仅存在记忆缺陷，其姿势控制能力下降更导致跌倒风险显著增加——特别是在需要分配注意力的复杂动作如跨障碍时。现有研究表明，MCI患者在单任务(single-task)步行时已表现出步态参数异常，但当同时执行认知任务(即双重任务条件)时，其运动控制机制如何调整以维持动态平衡仍属未知。台湾某大学医院运动分析实验室的Ting-Ming Wang等人在《Gait 》发表研究，首次系统揭示了MCI患者在认知-运动双重任务下跨障碍时的特征性运动学适应策略。研究团队采用三维动作捕捉系

  来源：Gait & Posture

  时间：2025-07-01

• 煤自燃过程中烟尘颗粒排放特性的实验研究及其在高温火区温度诊断中的应用

  煤炭作为我国主要能源，其开采过程中的自燃火灾事故占比高达85–90%，不仅造成资源浪费，还会释放CO、CO2250°C）精度显著下降。更棘手的是，传统小分子气体指标（如C2H4、C2H2）在100–300°C区间存在监测空白，而烟尘颗粒的释放特性与温度关联机制尚未被系统研究。针对这一技术瓶颈，中国矿业大学的研究团队在《Fuel》发表论文，首次通过实验室模拟揭示了煤自燃过程中烟尘颗粒的释放规律与温度响应机制。研究团队搭建了烟尘颗粒采集系统，选取内蒙古平庄矿褐煤（PZ）、河北东庞矿烟煤（DP）和宁夏白芨沟无烟煤（BJG）作为样本，在250–400°C温度梯度下进行氧化加热实验。关键技术包括：1）采

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 机械压力预处理协同飞灰稳定化对垃圾焚烧飞灰重金属浸出的调控机制及低温烧结优化研究

  1000°C)虽能固化重金属，却面临能耗高(电力消耗达500 kWh/吨)、重金属氯化物挥发(如PbCl2沸点954°C)导致二次污染等瓶颈。更棘手的是，低温烧结(<800°C)时重金属难以形成稳定硅酸盐晶相，浸出浓度超标风险突出。如何实现飞灰"低温高效固化"成为环保领域卡脖子难题。武汉某研究团队在《Fuel》发表的研究中，创新性将冶金固废高炉矿渣(BFS，含34-42% CaO和28-38% SiO2)与废玻璃(富硅材料)按特定比例(70:25:5)掺入飞灰，并施加20 MPa机械压力预处理后，在800°C实现重金属协同固化。突破性发现压力预处理可使烧结产物中硅酸盐含量提升3%，Cd浸出浓度

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 综述：NiFe2O4作为超级电容器电极材料的应用研究进展

  NiFe2O4电极材料的合成策略与性能突破镍铁氧体（NiFe2O4）因其独特的尖晶石结构和双金属氧化还原特性，已成为超级电容器电极材料的研究热点。其理论比电容高、成本低廉且环境友好，但本征导电性差和循环稳定性不足制约了实际应用。合成方法的多维探索固相反应法虽简单易规模化，但能耗高且产物粒径大；水热/溶剂热法可精准调控纳米结构，如Wang团队制备的402 nm多孔纳米球展现出优异倍率性能。微波辅助合成在9.7 nm NiFe2O4-rGO复合材料中实现了110秒超快反应，而静电纺丝衍生的中空碳纤维负载体系使比电容提升至225.4F/g。复合材料的协同效应碳基复合策略表现突出：Zhao设计的3DO

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 海上-陆上集成能源系统中CO2-CH4混合气驱油与碳封存的孔隙尺度输运机制研究

  随着《巴黎协定》的推进，全球能源结构正经历深刻变革。碳捕集、利用与封存(CCUS)技术作为核心减排手段，在海上-陆上集成能源系统(OOIES)中展现出巨大潜力。然而，实际应用中存在多重挑战：跨平台管道网络导致显著温差的传热效应，伴生气注入使驱替介质从纯CO2变为含杂质气流，多孔介质非均质性加剧多组分输运复杂性。这些因素导致传统渗流模型预测与实际CO2运移路径存在显著偏差，亟需建立微观尺度的多物理场耦合模型。中国石油大学研究人员在《Fuel》发表研究，通过生成对抗网络(GAN)重构数字岩心，结合相场法和Maxwell-Stefan多组分扩散理论，建立了集成多相流、热传导和双向传质的三维孔隙尺度模

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 高炉焦炭消耗行为与微观结构演变的解剖分析及其高效利用研究

  在钢铁工业中，高炉炼铁是能耗最高的环节之一，而焦炭作为高炉的"骨架"和能源载体，其消耗行为直接影响生产效率和碳排放。随着高炉大型化和低焦比冶炼技术的推广，焦炭在高炉内复杂的物理化学环境中如何保持性能稳定成为行业痛点。传统研究多通过模拟实验分析单一因素对焦炭的影响，但高炉内多区域耦合反应的动态过程始终难以精准还原。为此，来自某企业2200 m3高炉的研究团队创新性地采用高炉解剖技术，系统采集了从块状带到风口区的焦炭样本。通过多尺度表征手段，首次揭示了焦炭在高温高压环境下的"四阶段消耗规律"：块状带上部以机械磨损为主（碳损失<3.85%），下部开启气化反应（碳损失12.39%）；粘结带因碱金属（K

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 磁约束效应下排气口内部探测深度对静电旋风除尘器收集性能的优化研究

  随着化石燃料过度使用导致的大气污染加剧，燃煤电厂排放的细颗粒物（PM2.5）已成为危害人体呼吸系统和心血管健康的主要因素。传统静电旋风除尘器（Electrostatic Cyclone Precipitator, ECP）虽具有结构简单、成本低廉等优势，但对细颗粒物的捕获效率不足67.5%，难以满足现行排放标准。尤其在循环流化床锅炉（CFBB）等工业燃烧系统中，低品位燃料的使用进一步增加了污染控制难度。针对这一挑战，国内研究人员通过创新结构设计与电磁场耦合技术，探索提升ECP性能的新路径。研究团队采用有限体积法（FVM）结合用户自定义函数（UDFs），建立了包含电磁场、流场和颗粒动力学场的多物

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• CoP/CuP2异质结构电化学重构为富钴缺陷催化剂增强甲醇氧化反应性能

  甲醇作为低碳能源载体，在燃料电池和制氢系统中具有重要应用价值，但其阳极甲醇氧化反应（MOR）严重依赖铂基贵金属催化剂。这类催化剂不仅成本高昂，更因*CO中间体强吸附导致活性位点中毒失效。虽然过渡金属磷化物（TMPs）因类金属导电性和可调电子结构成为替代候选，但其活性位点暴露不足和界面电荷转移动力学缓慢等问题长期制约性能突破。针对这一挑战，中国科学院深圳先进技术研究院团队在《Fuel》发表研究，通过异质结构工程与电化学重构协同策略，将CoP/CuP2纳米线阵列预催化剂转化为富含钴缺陷的活性物质，显著提升MOR性能。研究采用水热合成-浸渍-磷化三步法制备异质结构预催化剂，结合循环伏安法（CV）活化

  来源：Fuel

  时间：2025-07-01

• 多智能体系统在数据注入攻击与有限通信范围下的预定义时间一致性安全控制研究

  随着无人机编队、无人船集群等协同控制技术的快速发展，多智能体系统(MASs)的分布式共识控制成为研究热点。然而在实际应用中，开放的无线通信网络易受数据注入攻击(DIA)，攻击者可能同时注入真实信息和精心设计的虚假信息，传统防御策略通常要求攻击信号有界，难以应对更复杂的混合攻击场景。此外，受传感器功率限制，智能体间通信距离存在严格约束，现有方法多采用与距离无关的固定权重，既不符合无线通信理论，又影响系统协调性能。更棘手的是，实际工程对系统收敛速度要求日益提高，但现有控制方案往往无法兼顾快速收敛与通信约束。针对上述挑战，研究人员开展了MASs在无界混合攻击和有限通信范围下的预定义时间共识控制研究。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-01

• 基于多任务学习的文本评论中显隐式方面统一识别模型研究

  在当今大数据时代，消费者评论已成为企业优化产品和服务的重要依据。然而，传统的文本分析方法往往停留在整体情感判断层面，难以捕捉用户对产品具体属性的评价。例如，当用户评价"笔记本电池续航优秀但屏幕分辨率差"时，仅知道整体评价是混合情感远远不够——企业更需要精准识别"电池续航"（显式方面）和"屏幕"（隐式方面）等具体特征点。这种细粒度的需求催生了基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）技术，其核心环节正是方面识别。现有ABSA技术面临显著瓶颈：显式方面识别依赖序列标注模型（如BiLSTM-CRF），隐式方面预测则采用掩码语言建模（Masked

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-01

• 基于大语言模型增强的分层强化学习框架提升自动驾驶拟人化决策能力

  自动驾驶技术近年来快速发展，但面对复杂多变的真实道路环境，传统数据驱动的强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法仍存在明显短板。尤其在遇到罕见却关乎安全的"长尾场景"时——比如突然出现的救护车或闯入道路的交警——这些系统往往表现不佳。问题的根源在于，RL算法缺乏人类驾驶员与生俱来的常识推理和情境理解能力。当一辆自动驾驶汽车看到路边静止的交警时，若无法理解其与普通行人的本质差异，就可能酿成事故。如何让机器像人类一样"读懂"道路场景并做出合理决策？这一挑战随着大语言模型（Large Language Model, LLM）的兴起出现了转机。LLM通过海量文本训练获得了丰

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-01

• 综述：持续学习的进展：全面综述

  持续学习的挑战与突破Abstract持续学习（CL）作为机器学习的重要范式，致力于解决模型在非平稳数据流中持续学习时面临的灾难性遗忘（CF）问题。本文以视觉任务为核心，系统梳理了CL的定义、典型场景（如类增量学习），并对比了元学习、迁移学习等相关范式。创新性提出五类方法分类框架，为领域研究提供结构化视角。Introduction人类学习具有持续整合新旧知识的能力（如儿童通过少量图像识别大象），而传统机器学习依赖独立同分布（IID）假设，难以适应动态环境。CL的核心挑战在于平衡知识保留（如自行车→摩托车技能迁移）与新任务适应，其应用覆盖自动驾驶、健康监测等生命科学场景。Classical alg

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-01

• 韩国丧子父母持续联结、复杂性哀伤与创伤后成长的关系研究：基于癌症患儿家庭的实证分析

  孩子的离去是生命中最深重的创伤，而对于癌症患儿的父母而言，这场告别往往伴随着长期照护的疲惫、医疗决策的愧疚以及社会期待的压抑。在韩国这样一个儒家传统深厚的国家，丧子父母不仅要承受"白发人送黑发人"的自然秩序颠覆，还面临着"未尽父母之责"的社会指责。更矛盾的是，当这些父母试图通过保留遗物、与逝者对话等方式维系亲子联结时，传统文化却暗示这会阻碍亡魂转世。这种文化语境下的哀伤，就像被禁锢在透明容器中的火焰——看得见却无处释放。正是为了破解这一文化困境，来自国内的研究团队在《European Journal of Oncology Nursing》发表了这项开创性研究。研究者通过韩国丧子父母支持组织招

  来源：European Journal of Oncology Nursing

  时间：2025-07-01

• 基于新型LSH算法与多维度指标的实时无监督异常交易检测模型SATrade研究

  在数字化金融交易蓬勃发展的今天，电子市场正面临着日益复杂的欺诈行为威胁。市场操纵者通过虚假报价（spoofing）、协同交易（collusion）等手段，每年造成数十亿美元的经济损失。传统检测方法面临四大挑战：一是高频数据流（每秒数千笔交易）的实时处理需求；二是订单数据中数值型（价格、成交量）和类别型（交易员ID）特征的混合处理难题；三是欺诈模式随监管政策动态演变的适应性问题；四是缺乏标注数据下的无监督检测要求。这些问题使得现有方法在准确率（平均AUC1ms）上均难以满足实际需求。针对这些挑战，某大学的研究团队在《Engineering Science and Technology, an I

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-07-01

• 锂锰氧化物-聚吡咯耦合系统中自电能回收模式优化及其在高效电化学Li+/Na+分离中的应用

  随着全球新能源产业爆发式增长，锂资源供需矛盾日益尖锐。传统从锂沉淀卤水中回收残余锂的方法面临两大痛点：一是钠离子饱和导致约10%-20%的锂资源浪费，二是锂钠同族元素化学性质相似使得分离效率低下。现有电化学锂回收技术虽采用LiMn2O4等电极材料，但普遍存在辅助电极成本高（如Ag电极）、需添加昂贵阴离子交换膜（AEM）防止金属离子泄漏、以及能耗过高等问题。更棘手的是，传统石墨辅助电极会导致锰溶解损失达1.43%，而锌、铜辅助电极系统能耗高达6.3 Wh·mol−1。如何构建低成本、低能耗且稳定的锂回收系统，成为制约产业发展的关键瓶颈。针对这一挑战，太原理工大学的研究团队在《Desalinati

  来源：Desalination

  时间：2025-07-01

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