• 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

• 城市热浪应对新策略：基于卡车-机器人协同系统的绿地智慧管理方案

  随着全球变暖加剧，热浪已成为威胁城市居民健康的重大环境问题。世界气象组织（WMO）数据显示，过去8年是有记录以来最热的时期，2023年7月更是创下历史高温纪录。城市绿地作为缓解热岛效应（Urban Heat Island, UHI）的关键基础设施，其管理面临两大挑战：传统人工维护效率低下，而新兴的自主机器人又受限于续航能力。韩国蔚山的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究，通过卡车-机器人协同系统破解了这一难题。研究采用多学科交叉方法：基于手机信令的浮动人口数据估算绿地管理需求，建立最大覆盖选址模型（MCLP）划分服务区域，结合旅行商问题（TS

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• 深度自适应梯度三元组哈希：面向跨模态检索的异构数据嵌入优化框架

  随着互联网和多媒体数据的爆炸式增长，图像、文本等跨模态检索需求日益迫切。传统方法面临两大挑战：一是固定梯度的三元组损失难以适应样本差异，导致难负样本区分度不足；二是哈希学习中相似性与量化过程的相互干扰，造成嵌入空间失真。针对这些问题，潍坊学院（QinLab-WFU）的研究团队提出了深度自适应梯度三元组哈希（DAGtH）框架，相关成果发表于《Expert Systems with Applications》。研究采用双阶段学习策略：首先通过自适应梯度三元组损失动态调整样本边界，保留原始空间的邻域关系；其次引入Householder正交变换量化，减少嵌入到二进制码的压缩损失。关键技术包括基于样本硬

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-12

• 综述：宫颈癌前哨淋巴结定位失败的预测因素：系统综述与荟萃分析

  Abstract前哨淋巴结（SLN）定位是宫颈癌手术的关键环节，能精准评估淋巴结状态并减少系统性淋巴结清扫的过度治疗。然而，5%-20%的病例会出现双侧SLN定位失败。本综述通过系统分析27项研究（4,059例患者），明确了肿瘤直径≥2 cm、年龄≥50岁、FIGO II-IV期、盆腔淋巴结转移及新辅助化疗（NACT）是SLN失败的独立预测因素，而肥胖、手术方式等因素无显著影响。Background宫颈癌在全球范围内仍是重大健康负担，中国年新增病例约15.07万例。传统系统性淋巴结清扫虽能评估转移，但仅14.8%的早期患者存在实际转移，多数患者面临下肢淋巴水肿等手术风险。SLN活检通过定位原发

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-12

• 经阴道/直肠超声评估卵巢癌道格拉斯窝种植与腹膜肿瘤负荷的关联性研究

  1 cm，直接影响生存预后。韩国首尔大学盆唐医院等机构的研究团队敏锐注意到：在常规经阴道超声检查中，道格拉斯窝（cul-de-sac）的肿瘤种植形态似乎与整体腹膜播散程度存在关联。为此，他们设计了一项代号为CIEL（KGOG 4003）的多中心前瞻性研究，成果发表在《European Journal of Surgical Oncology》。这项研究首次系统论证了通过简单、低成本的超声检查预测腹膜肿瘤负荷的可行性，为临床决策提供了新工具。研究团队采用三项关键技术方法：1）前瞻性纳入101例拟行手术的卵巢/输卵管/腹膜癌患者（韩国3家医院2022-2023年数据），最终85例纳入分析；2）术前

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-12

• 肌肉特异性强度：预测胃癌患者预后的新型肌肉质量评估指标

  在肿瘤治疗领域，肌肉功能评估正经历从"量"到"质"的范式转变。传统上，临床医生主要依靠肌肉质量（muscle mass）和握力（grip strength）来诊断肌少症（sarcopenia），但这种方法存在明显局限：肥胖患者可能肌肉体积正常但功能低下，而老年患者肌肉萎缩程度与实际功能丧失并不完全匹配。2024年全球肌少症领导倡议（GLIS）首次将肌肉特异性强度（定义为握力与骨骼肌面积的比值）纳入诊断标准，但其在肿瘤外科的应用价值亟待验证。温州医科大学附属第一医院的研究团队针对这一科学问题，开展了胃癌手术患者的大规模前瞻性研究。通过分析2013-2019年间1404例可切除胃癌患者的数据，采用

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-12

• 基于类别与多层次用户意图建模的会话推荐系统研究

  在信息爆炸的数字时代，推荐系统已成为缓解信息过载的核心工具。然而，当用户因隐私保护而隐匿长期行为数据时，传统推荐系统面临严峻挑战。会话推荐系统(Session-based Recommendation, SBR)通过匿名行为序列预测用户兴趣，成为解决这一难题的关键技术，广泛应用于视频平台、电商和社交媒体。尽管现有研究在序列建模上取得进展，但两大瓶颈问题始终未解：一是传统方法仅孤立分析单个物品，忽视连续物品组合揭示的细粒度用户意图(Fine-grained User Intentions)；二是过度依赖物品ID而忽略类别信息(Category Semantics)的语义价值，导致难以捕捉用户潜在

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-12

• 历史工业空气污染对罗马尼亚特兰西瓦尼亚欧洲山毛榉树木的影响：生长损失与气候响应机制解析

  工业革命以来，人类活动释放的污染物如同无形的枷锁，持续压迫着全球森林生态系统。在罗马尼亚特兰西瓦尼亚的Copșa Mică地区，曾坐落着欧洲污染最严重的工业区——碳黑工厂和非铁金属加工厂在此运行半个多世纪，向大气中排放大量SO2、NOX和重金属颗粒。这些污染物如何影响当地优势树种欧洲山毛榉(Fagus sylvatica L.)的长期生长？当1990年代工业活动骤减后，树木能否恢复生机？这些问题对理解污染胁迫下森林生态系统的适应机制至关重要。为解答这些问题，研究人员开展了一项跨越时空的"自然档案"研究。他们采用树轮年代学(dendrochronology)技术，通过分析树木年轮的宽度和化学组成

  来源：Dendrochronologia

  时间：2025-06-12

• 基于大语言模型的多智能体模拟：心态类型与社群构成对AI教育应用舆论动态的影响机制研究

  在数字浪潮席卷全球的今天，社交媒体已成为舆论发酵的主战场。每当社会热点事件爆发，网络空间中总会出现观点激烈碰撞的奇观——有人积极拥抱变革，有人固执坚守立场，更有人态度发生戏剧性逆转。这种看似混沌的舆论演化背后，究竟隐藏着怎样的科学规律？传统研究多将个体视为理性决策者，却忽视了真实社会中"一千个读者就有一千个哈姆雷特"的认知差异。尤其当人工智能（AI）这类颠覆性技术进入教育领域时，公众的态度分化现象更为显著：有人欢呼"AI教师"将实现教育公平，有人则担忧技术异化会扼杀人文关怀。针对这一科学难题，中国某高校的研究团队在《Computers in Human Behavior》发表了一项开创性研究。

  来源：Computers in Human Behavior

  时间：2025-06-12

• 锰掺杂增强LiNiO2 正极表面氧保留机制的理论研究及其在下一代锂离子电池中的应用

  在追求碳中和的时代背景下，锂离子电池（LIBs）作为新能源技术的核心组件，其性能突破直接关系到电动汽车和储能系统的发展。然而，当前主流正极材料LiCoO2受限于钴的资源稀缺性和毒性，迫使研究者将目光转向更具成本与环境优势的富镍层状材料LiNiO2。这类材料虽具备高达210 mAh/g的实际容量，却面临一个致命短板——随着镍含量提升，充放电过程中晶格氧逃逸形成氧空位（O-vacancy），不仅引发结构坍塌和容量骤降，更可能因氧释放导致电池热失控，成为高能量密度与安全性不可兼得的"阿喀琉斯之踵"。为破解这一难题，江西省教育厅教学改革研究项目支持的研究团队通过理论计算手段，首次系统揭示了锰掺杂对Li

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-06-12

• 异配体二硫代氨基甲酸酯-二胺金属配合物作为染料敏化太阳能电池光敏剂的计算研究

  随着全球对清洁能源需求的增长，染料敏化太阳能电池(DSSCs)因其在弱光条件下的优异表现和低成本潜力备受关注。然而，当前最高效的钌(Ru(II))基光敏剂面临资源稀缺、价格昂贵（约钌金属市场价300美元/克）和环境毒性等瓶颈问题。据瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)报道，虽然DSSCs在直射阳光下转换效率已突破15%，但寻找可替代Ru(II)的高效廉价光敏剂仍是该领域的关键挑战。针对这一难题，来自贝拿勒斯印度教大学的研究团队在《Computational and Theoretical Chemistry》发表了创新性研究。他们采用密度泛函理论(DFT)和含时密度泛函理论(TD-DFT)方法，系

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-06-12

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