• 基于GIS与加权叠加法的地质因子对喜马拉雅地区NH-07公路滑坡敏感性影响研究

  喜马拉雅山脉因其活跃的地质构造和极端气候条件，长期面临滑坡灾害威胁，直接影响区域经济发展与民生安全。特别是2015年启动的"查尔达姆朝圣计划"引发大规模道路扩建，进一步加剧了北阿肯德邦Chamoli地区NH-07公路沿线边坡失稳风险。该公路不仅是通往巴德里纳特圣地的重要通道，还连接三座大型水电站，滑坡导致的中断每年造成巨大经济损失。传统定性评估方法存在主观性强、精度不足等问题，亟需建立科学的风险评估体系。来自国内研究机构的研究团队选取Tangni至Vishnuprayag的36公里路段为研究对象，通过整合GIS空间分析与野外地质调查，创新性地应用知识驱动加权叠加法（WOM），构建了区分岩石与碎

  来源：Geosystems and Geoenvironment

  时间：2025-06-12

• 末次冰期中亚轨道至千年尺度粉尘活动与湿度相互作用的机制研究

  中亚作为全球粉尘循环的重要源区，其粉尘活动与湿度变化的驱动机制长期存在争议。现有研究对轨道与千年尺度上西风环流、西伯利亚高压等因子的相对贡献莫衷一是，且缺乏末次冰期中晚期的高分辨率记录。更关键的是，湿度与粉尘活动的相互作用关系存在"降水主导"与"蒸发主导"两种对立假说，而冰川活动对粉尘的调控作用尚未明晰。这些认知缺口限制了人们对全球粉尘-水循环耦合机制的理解。中国科学院地球环境研究所等单位的研究人员选择受西风影响的Yili盆地QSHA黄土剖面，通过多指标综合分析，揭示了37.4-11.6 ka期间中亚粉尘-湿度相互作用的多尺度驱动机制。研究发现轨道尺度上湿度响应低纬岁差驱动的西风强度变化，粉尘

  来源：Geoscience Frontiers

  时间：2025-06-12

• 基于最大熵模型(MaxEnt)的罗马尼亚弯曲喀尔巴阡山-喀尔巴阡山地区滑坡敏感性机器学习分析

  在罗马尼亚弯曲喀尔巴阡山与喀尔巴阡山交界处，频繁的地质活动与复杂的地形使得滑坡成为威胁居民安全与基础设施的突出问题。历史上该区域因地震活跃被称为"Vrancea地震带"，加之人为砍伐导致的植被退化，使得地表稳定性进一步恶化。尽管滑坡研究已有数十年历史，但传统方法在应对多因子非线性相互作用时显得力不从心。尤其在该区域，既往研究多基于粗分辨率数据，难以捕捉局部地质变异特征，导致风险预测精度不足。针对这一科学难题，罗马尼亚地质研究所与布加勒斯特大学研究院的Viorel Ilinca、Ionuț Șandric等研究团队，采用机器学习中的最大熵模型(MaxEnt)，结合高分辨率航拍与实地调查数据，开展

  来源：Geomorphology

  时间：2025-06-12

• 多世纪尺度下河道工程调控对低地河流沉积物通量的影响：以蒂萨河(Tisza River)为例

  河流如同大地的血脉，其沉积物的搬运与堆积过程直接影响着流域生态系统的健康。在人类活动日益加剧的背景下，全球约三分之二的河流沉积物通量发生显著改变，其中低地河流因流速平缓更易受工程干预影响。蒂萨河作为多瑙河第二大支流，自19世纪中叶以来经历了大规模河道整治，包括1419公里河道被人工截短32%，半数河岸铺设护岸工程，这些干预如何改变其百年沉积物动态？这一科学问题对理解人类世(Anthropocene)河流演化规律具有典型意义。匈牙利科学院可持续发展与技术国家项目组联合多所机构，通过分析1838-2017年间5个历史时期的河道形态数据，首次量化了蒂萨河低地河段(243公里)的世纪尺度沉积物收支变化

  来源：Geomorphology

  时间：2025-06-12

• 断层-裂缝型储层多级注水剪切过程中裂缝扩展动力学研究

  在全球能源转型背景下，干热岩（Hot Dry Rock）作为地热能的重要载体，其开发技术成为可再生能源领域的研究热点。然而，这类储层普遍存在低孔隙度、低渗透率和埋深大的天然缺陷，如何通过人工干预提升储层渗透率成为关键科学问题。传统的水力压裂（Hydraulic Fracturing）技术虽能创造新裂缝，但维持裂缝开放需要持续支撑剂注入，而水力剪切（Hydro-shearing）技术通过激活天然裂缝网络，利用粗糙面自支撑效应实现渗透率永久提升，更具工程优势。针对水力剪切过程中裂缝动态扩展机制不清、储层响应规律不明的问题，中国科学院团队联合西藏羊八井地热田实际地质数据，开展了一项跨尺度研究。通过自

  来源：Geomechanics for Energy and the Environment

  时间：2025-06-12

• 基于改进麻雀搜索算法(ILHSSA)的地震断层几何参数反演研究

  地震灾害的精确预测一直是地球科学领域的重大挑战，而震源参数的准确反演是理解地震机制的关键。随着大地测量形变数据精度的持续提升，传统线性反演方法在应对Okada模型（弹性半空间矩形位错模型）的高度非线性特性时显得力不从心。现有方法如贝叶斯框架计算量大，遗传算法(GA)参数设置主观性强，而经典麻雀搜索算法(SSA)存在种群初始化随机性高、易陷入局部最优等问题。如何突破这些技术瓶颈，建立高效稳定的震源参数反演方法，成为国际地震学研究的前沿课题。针对这一难题，中国地震局某研究团队在《Geodesy and Geodynamics》发表研究，提出基于拉丁超立方采样和改进权重策略的麻雀搜索算法(ILHSS

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2025-06-12

• 硬骨鱼斑鳢中Asprosin调控雌性生殖功能的体外研究揭示其进化保守性

  在脊椎动物生殖生物学领域，脂肪组织与生殖轴互作机制一直是研究热点。近年来，哺乳动物研究发现脂肪因子Asprosin（由fbn1基因编码）能通过下丘脑-垂体-性腺轴（HPG轴）调控生殖功能，但其在鱼类等非哺乳动物中的作用仍属空白。斑鳢作为东南亚重要经济鱼种，其季节性繁殖特性使人工调控面临挑战。传统水产养殖依赖外源促性腺激素诱导繁殖，但成本高且效果不稳定。因此，揭示鱼类内源性生殖调控新机制具有重要应用价值。来自德里大学的研究团队在《General and Comparative Endocrinology》发表论文，首次在硬骨鱼斑鳢中系统研究了Asprosin的雌性生殖调控功能。研究采用qPCR检

  来源：General and Comparative Endocrinology

  时间：2025-06-12

• 区块链赋能的边缘计算多目标优化卸载框架BICRA：基于EigenTrust-TW信誉模型与RBFT-SMaRt共识协议的高效安全协同机制

  随着物联网(IoT)和5G技术的迅猛发展，智能医疗、自动驾驶等数据密集型应用对实时计算提出严苛要求。尽管移动终端设备硬件性能不断提升，但受限于电池容量和计算能力，复杂工作流应用仍面临执行效率低下、隐私泄露等严峻挑战。移动边缘计算(MEC)通过将服务器节点(ENs)下沉至网络边缘，虽能缓解核心网拥塞，却暴露出三大痛点：异构资源分配失衡、工作流模型过于简化、任务卸载过程存在安全风险。现有研究往往顾此失彼——或如Chen等仅优化DAG依赖任务卸载策略，或如Cui等设计的MaOEECCO模型忽视任务收益，更普遍的是缺乏对区块链性能的针对性优化，导致PoW耗时、PoS易受攻击、PBFT延迟高等问题持续制

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-06-12

• 煤与瓦斯突出过程中能量失稳释放机制的多尺度研究

  随着浅部煤炭资源枯竭，我国煤矿开采深度以每年10-25米的速度向深部延伸。深部开采面临高地应力、高温、高渗透压和强烈采动扰动的"四高"挑战，导致煤与瓦斯突出灾害风险剧增。突出发生时，高压瓦斯携带破碎煤体瞬间涌入巷道，对矿井安全构成严重威胁。然而，现有研究对突出过程中能量失稳释放机制的认识仍存在不足，特别是缺乏实验与数值模拟的相互验证，以及渗透率影响机制的深入探讨。中国矿业大学的研究团队通过自主设计的物理模拟实验系统，结合COMSOL多物理场耦合数值模拟，开展了渗透率为3.21、7.62、11.44和16.39 mD四组煤样的对比研究。研究发现突出过程中瓦斯压力变化呈现三阶段特征：延迟下降期、快

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 微波辅助生物油功能化废弃PET塑料：基于分子模拟与实验分析的沥青相容性提升机制研究

  104Da）和高极性易导致相分离。如何通过绿色工艺实现PET高效解聚并改善其与沥青的相容性，成为资源化利用的关键瓶颈。长安大学的研究团队在《Fuel》发表研究，创新性地采用微波辐射技术联合废弃生物油（WCO）对PET进行解聚-功能化改性。通过量子化学过渡态理论计算揭示了WCO中脂肪酸（如亚油酸C18H32O2）与PET解聚产物TPA的接枝反应路径（活化能58-59 kcal/mol），分子动力学（MD）模拟则证明改性后PET分子量降低、聚集减少，其与沥青的相容性参数（χ）从6.8降至1.2，扩散系数提升3倍。实验证实微波功率800W处理30分钟后，BPET改性沥青的离析指数下降76%，荧光显微

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 蜡沉积热力学模型构建与稳定性测试：基于宽温压域石蜡系统的相平衡预测

  在油气田集输系统中，蜡沉积是导致管道堵塞、增加流动阻力的关键问题。随着油田开发向深水、低温环境延伸，传统热力学模型在宽温度压力范围内的预测精度不足，尤其对蜡相组成和沉积量的计算存在显著偏差。现有模型往往忽略固相非理想性和压力对相平衡的影响，且缺乏有效的稳定性测试方法，导致蜡沉积起始温度预测不准确。中国石油大学（北京）的研究团队在《Fuel》发表的研究中，构建了整合稳定性测试的蜡沉积热力学模型。通过体积平移PR状态方程描述气液相行为，结合LCVM混合规则处理复杂组分相互作用；采用Predictive Wilson活度模型量化固相非理想性，并引入Poynting项修正压力效应。研究创新性地利用液固

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 基于ReaxFF模拟的封闭火区煤自燃-熄灭-复燃演化特征及产气机制研究

  煤矿火灾是威胁矿井安全的重大隐患，尤其在中国西部富煤地区，煤层自燃导致的封闭火区资源损失高达数百亿元。尽管启封火区是实现资源回收的必然选择，但煤体接触氧气后的瞬间复燃现象长期困扰着矿山防火技术。传统研究多聚焦于煤的二次氧化特性，而针对封闭火区特有的低氧环境下煤自燃-熄灭-复燃全周期动态过程及其分子机制仍存在认知空白。中国矿业大学（北京）的Hao Lu、Bo Tan等研究人员在《Fuel》发表论文，通过多尺度实验与ReaxFF分子动力学模拟相结合，首次系统揭示了封闭火区煤体从自燃到复燃的完整演化链条。研究团队首先采用X射线光电子能谱（XPS）、核磁共振碳谱（13C NMR）和傅里叶变换红外光谱（

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 新型功能滑溜水弹性携砂能力的机理研究与现场实践

  在页岩油气开发的浪潮中，水力压裂技术如同打开地下宝藏的钥匙，而滑溜水（slickwater）正是这把钥匙的关键部件。这种低黏度压裂液因其卓越的降阻性能和低成本优势，成为非常规油气藏开发的主力军。然而，其携砂能力（proppant-carrying capacity）的先天不足始终是制约压裂效果的阿喀琉斯之踵——传统方法通过增加黏度改善携砂性能，却往往牺牲了形成复杂裂缝的能力。更令人困扰的是，具有相同黏度的不同流体体系，实际携砂表现却大相径庭，这暗示着黏弹性（viscoelasticity）和微观结构可能扮演着比想象更重要的角色。中国石油勘探开发研究院的团队直面这一挑战，他们独辟蹊径地提出：与其

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 聚碳酸酯/氧化石墨烯/埃洛石纳米管混合基质膜在炼油废水处理中的应用与性能优化

  研究背景与意义炼油工业产生的含油废水含有大量石油烃(PHCs)、重金属等有毒物质，传统处理方法如重力分离、生物降解等难以有效处理微米级乳化油。膜分离技术虽具潜力，但面临膜污染、机械强度不足等瓶颈。聚碳酸酯(PC)因其化学稳定性成为理想基材，而纳米材料如氧化石墨烯(GO)和埃洛石纳米管(HNTs)的引入可协同改善膜性能。安徽高校科研团队通过设计PC/GO/HNTs混合基质膜，系统探究了纳米材料负载对膜结构与功能的影响，相关成果发表于《Fuel》。关键技术方法研究采用相转化法制备MMMs，通过透射电镜(TEM)和场发射扫描电镜(FESEM)表征纳米材料形貌，傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析化学组

  来源：Fuel

  时间：2025-06-12

• 基于机器学习的建筑能效预测Web框架：实现高精度(R2 ≥0.96)与用户友好性(SUS=82.5)的集成解决方案

  在全球建筑能耗占比高达40%的背景下，建筑能效优化成为实现碳中和目标的关键突破口。传统物理模拟方法虽精确但计算成本高昂，而现有机器学习(ML)解决方案多局限于技术专家使用，缺乏面向建筑设计师的友好界面。这种技术鸿沟使得早期设计阶段难以快速评估不同建筑参数的能效影响，导致大量潜在优化机会流失。针对这一挑战，研究人员开发了基于Flask的Web机器学习框架，创新性地将随机森林(Random Forest, RF)和线性回归(Linear Regression, LR)模型与用户友好界面结合。研究采用UCI Energy Efficiency数据集，包含768组建筑配置数据，涵盖相对紧凑度、表面积等

  来源：Franklin Open

  时间：2025-06-12

• 基于MobileNet与注意力机制MLP-Mixer的鱼类耳石图像地理区域识别模型及其在渔业管理中的应用

  研究背景与意义海洋渔业资源的可持续利用面临严峻挑战，过度捕捞导致全球约34%的鱼类种群处于不可持续状态。传统渔业管理依赖人工鉴定鱼类地理种群，而耳石（otolith）——鱼类内耳中的钙化结构，因其生长纹路与环境因素（温度、盐度等）密切相关，成为追溯鱼类地理起源的"天然条形码"。然而，传统傅里叶变换法（Fourier transform）和人工镜检存在耗时（单样本需30分钟以上）、主观性强（专家间差异达20%）等缺陷。土耳其的研究团队创新性地将计算机视觉技术引入该领域。他们发现地中海竹荚鱼（Trachurus mediterraneus(Perciformes: Carangidae)）的耳石形

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• 基于Mamba网络的多尺度多维关键点回归模型：单目RGB图像三维手部姿态精准估计新范式

  在元宇宙和智能交互时代，精确捕捉手部动作是实现自然人机交互的核心技术。然而，当人们试图通过单目RGB摄像头重建三维手部姿态时，手指交叉造成的自遮挡、双手交互引发的互遮挡，以及肤色纹理的高度相似性，如同三道难以逾越的技术鸿沟。传统卷积神经网络(CNN)受限于局部感受野，Transformer又面临计算复杂度爆炸的困境，使得现有方法在复杂手势下的定位误差高达数十毫米，严重制约了虚拟手术训练、手语识别等关键应用的发展。针对这一挑战，来自国内的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表了一项突破性研究。他们创造性地将新兴的Mamba架构——一种具有选择性状态空间

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• H2-MARL：基于多智能体强化学习的医院承载力与人群流动帕累托最优调控策略研究

  当COVID-19疫情暴发时，城市化进程中的高频跨区域流动成为病毒传播的加速器。传统防控面临两大矛盾：严格限制人群流动虽能遏制感染扩散，却会造成巨大社会经济损失；而过度放松管控又会导致医疗资源挤兑。更棘手的是，现有方法难以实现镇级行政区的精细化协同管控，且缺乏跨城市规模适用的普适性方案。这种"一刀切"与"精准防控"之间的鸿沟，呼唤着新一代智能决策系统的诞生。为此，中国研究人员在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出H2-MARL创新框架。该研究首先构建动态易感-感染-住院-移除(D-SIHR)模型，通过移动信令数据建立的10亿级镇级OD数据集实现参数

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• 基于时序感知扩散模型的高效图像去雾算法研究

  户外成像系统常因雾霾颗粒的光散射效应导致图像质量严重退化，表现为局部对比度衰减和边缘模糊。这种退化不仅影响视觉观感，更会引发深度神经网络中语义特征的分布偏移，进而干扰自动驾驶、遥感监测等上游计算机视觉任务。尽管基于大气散射模型(Atmospheric Scattering Model, ASM)的传统方法取得了一定进展，但在极端光学深度条件下，手工设计的物理先验往往失效。近年来扩散模型(Diffusion Models, DMs)虽展现出强大的生成能力，但其千步级的迭代过程导致计算效率低下，成为制约实际应用的瓶颈。针对这一挑战，研究人员开展了基于时序感知扩散模型的高效图像去雾研究。通过构建残差

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• 基于CGAN-SELF数据重构与BiTCN-BiGRU-SELF注意力模型的智能电网短期负荷预测及需求响应优化研究

  随着智能电网规模扩大和用户用电模式复杂化，负荷预测的准确性直接关系到电网安全与经济运行。然而，实际负荷数据常因设备故障、极端天气等因素出现缺失或异常，传统统计模型（如ARIMA）难以处理非线性波动，而深度学习模型（如LSTM）又面临长程依赖捕捉不足、计算效率低下等问题。此外，需求响应（DR）机制下用户行为的动态变化进一步增加了预测难度。针对这些挑战，华北电力大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，提出了一种创新性解决方案。研究采用三阶段技术路线：首先利用条件生成对抗网络（CGAN）结合双自注意力（SELF）模块重构缺失数据，通过对抗训练生成

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

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