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综述:在水合物技术应用于煤层开发方面取得的进展:综述
本文系统研究水合物技术在煤矿瓦斯管理及煤bed methane(CBM)分离中的应用,分析其热力学动力学特性、煤体渗透性与力学性能的协同效应,探讨添加剂对水合物形成的影响及天然水合物在煤层的赋存规律,提出通过水合物固气实现瓦斯压力调控与CBM高效分离的可行性,并指出技术转化中存在的稳定性、成本效益及环境风险等挑战,强调跨学科协同创新对推动技术工程化应用的重要性。
来源:RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS
时间:2026-02-07
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综述:基于蛾眼结构的抗反射工程:基本原理、制备方法与应用
区域化生命周期方法整合材料选择、生产优化、施工实践与政策框架,分析混凝土全周期排放热点及区域差异,提出因地制宜的低碳策略,强调服务期延长、供应链优化及政策支持对规模化减排的关键作用。
来源:RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS
时间:2026-02-07
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综述:基于第一性原理的对称性自适应核反应方法
这篇综述系统介绍了对称自适应无芯壳模型(SA-NCSM)这一前沿理论框架,该模型通过尊重核内禀对称性,实现了从轻核到中质量核(如40Ca)结构与反应的统一微观描述。文章重点阐述了其在揭示核集体性、团簇现象(如α团簇)、无有效电荷的E2跃迁以及光学势不确定性量化等方面的突破性应用,为核天体物理和超越标准模型物理研究提供了关键理论工具。
来源:Progress in Particle and Nuclear Physics
时间:2026-02-07
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基于熵稳定技术的工程方法开发出了适用于钠离子电池的稳定型高压磷酸盐正极材料
钠离子电池高电压正极材料Na4Co3(PO4)2P2O7的改进与机制研究,通过Fe掺杂调控Co²+/Co³+氧化还原反应,构建中等熵材料ME-NCFPP,实现超长循环稳定性(10000次10C下容量保持80.3%)和优异存储性能,抑制拓扑相变,揭示Fe掺杂对晶格稳定和Na+扩散的协同作用。
来源:Energy Storage Materials
时间:2026-02-07
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在数据稀缺的情况下,基于物理原理的迁移学习方法用于实现稳健的生物质气化建模
通过引入3,5-二甲基苯甲醛(DMBA)调节共价有机框架(COFs)的缺陷密度,构建的7% D-TpPa-1样本在无贵金属条件下实现1.71 mmol·g⁻¹·h⁻¹的产氢速率(比基准材料高32倍),同时保持优异循环稳定性和5.38%的量子效率。理论分析表明缺陷促进电荷分离并负移导带电位。
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-02-07
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在动态条件下,基于迁移学习的方法用于质子交换膜(PEM)燃料电池中的电压预测与外推
燃料电池退化预测中,针对动态工况下数据分布差异大、传统RNN模型泛化能力不足的问题,提出基于TCN-GRU的迁移学习框架,结合Deep MMD实现未知工况电压外推。实验表明该方法较传统模型减少41.56%时间成本,提升48.29%精度,并成功泛化至九种活化与欧姆极化区状态。
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-02-07
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塑料废弃物制氢技术综述:从热化学到新兴转化路径
本综述聚焦塑料污染与低碳氢能需求,系统评述了热化学法(PCSR、PCDR、PCOSR、PPCR、MAP)与新兴技术(PR、ER、FJH)将塑料废弃物转化为H2的路径,分析了H2产率、气体组成及操作参数影响,并评估了PSA与膜分离纯化工艺,为塑料制氢技术规模化与循环H2经济提供关键见解。
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-02-07
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提高金属双极板橡胶垫成型过程中通道深度均匀性:实验与数值模拟方法
研究通过橡胶垫成形工艺制造100μm厚不锈钢316双极板,结合实验与数值模拟分析模具几何参数和橡胶层形状对通道深度均匀性的影响,发现减小圆角半径至0.2mm、增加斜度角至20°可显著提升均匀性,橡胶层表面形状影响最为显著,数值模型预测误差最大6.03%。
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-02-07
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多相流行为对实验室岩心注水实验方法的敏感性
多相流体迁移与封存效率受实验方法影响显著,比较单相与共注入技术在碳酸盐岩中的核心实验,发现不同注入方式对残存封存率及相对渗透率计算压力差产生系统性差异,揭示实验设计对模型输入的关键作用。
来源:International Journal of Greenhouse Gas Control
时间:2026-02-07
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周期性热黏弹性复合材料的均匀化模型:多尺度渐近与变分渐近方法
本文针对周期性热黏弹性复合材料在动态载荷下的多场耦合响应预测难题,研究人员开展了基于多尺度渐近与变分渐近均匀化方法的研究。通过引入拉普拉斯变换和Floquet-Bloch波分析,建立了无限阶均匀化场方程,并识别出等效的一阶热黏弹性连续体模型。该模型能准确描述宏观尺度下的波动传播和热力学行为,为复合材料设计和性能优化提供了重要理论工具。
来源:International Journal of Engineering Science
时间:2026-02-07
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高荧光性能的Ho、N共掺杂碳量子点在姜黄素检测中的应用:形态特征、作用机制、智能手机RGB显示技术及生物流体检测应用
姜黄素检测的钕氮共掺杂碳量子点荧光传感器研究,通过水热法合成具有408 nm发射峰的Ho,N-CQDs,建立线性范围0-62.4×10⁻⁸ M、检测限19.4 nM的高灵敏度传感器,在尿血样本中回收率97.07%-101.1%,证明其选择性及实用性。
来源:Inorganic Chemistry Communications
时间:2026-02-07
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基于菖蒲叶仿生的三层结构纺织品:自清洁与辐射冷却功能在先进个人防护装备中的集成创新
本研究针对传统户外个人防护装备(O-PPE)防水-透气性失衡、热调控不足及不可降解等问题,受菖蒲叶多层结构启发,通过可规模化制备工艺开发出聚乳酸/纤维素/聚乳酸(PLA/CEL/PLA)三层复合纺织品。该材料具有74.28%的结构相似度,通过调控SiO2质量比实现97.8%红外发射率与86.8%反射率,兼具35.2°低滑动角的自清洁性能、1923.91 g/m2*24 h水蒸气透过率及169 N拉伸强度,经4000次磨损后质量损失仅1.09%,为高性能可降解O-PPE提供创新解决方案。
来源:Industrial Crops and Products
时间:2026-02-07
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基于Mamba算法的拓扑融合技术,用于单目3D人体姿态估计
3D姿态估计的Mamba拓扑融合框架通过骨骼感知模块和双向图卷积增强人体拓扑建模能力,显著提升精度并降低计算成本
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-02-07
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改进了用于预测更高热值的一般相关性模型:新的多项式相关性方法
本研究提出了一种结合高阶多项式与LASSO回归的新型相关性模型,用于预测燃料的高热值。相比现有相关性和部分机器学习方法,该模型在多种燃料类别中表现出更高的准确度(R²=0.9376),尤其是适用于木材、草类、 husks和有机残留燃料,且易于复现。
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基于机器学习的集成方法结合可解释人工智能技术用于癌症检测与分类
本文针对高维基因表达数据中存在的冗余和噪声问题,提出了一种结合相关性特征选择(CFS)和樽海鞘群优化(SSA)的两阶段特征选择策略,并构建了包含支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)等在内的集成学习模型。研究在六种公开癌症微阵列数据上验证了方法的有效性,结果显示SSA显著提升了预测性能并大幅减少了所选基因数量,且基于Boosting的集成方法在准确性和鲁棒性上均优于Bagging。此外,通过引入可解释人工智能(XAI)技术(如SHAP),揭示了关键基因对模型决策的贡献,为临床提供了透明、可信的诊断依据,推动了可靠且可解释的癌症诊断框架的发展。
来源:Franklin Open
时间:2026-02-07
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磁性纳米复合材料辅助的RNA分离:一种用于法医分子诊断的纳米生物技术方法
纳米磁性复合材料辅助法医RNA提取技术研究及其优势分析。采用溶胶-凝胶自燃法合成NiFe₂O₄@ZnO纳米复合材料,通过SEM、XRD、FTIR表征证实其结构稳定性。实验对比显示,该纳米材料在RNA提取中具有更高纯度(提升23%)、更优结构完整性和更短反应时间(减少40%),且避免使用有毒化学试剂,显著改善微量或降解样本的检测效果,为法医分子生物学提供创新解决方案。
来源:Forensic Science International
时间:2026-02-07
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在数据融合中建模不确定性:一种知识图谱方法
数据融合知识图谱框架提出三层次不确定性本体实现异构不确定系统性表征与消解,结合人机协同工作流构建知识图谱并验证其高语义对齐(>0.96)和跨域性能(BERTScore 85%),用户研究显示其可靠性评估效用达4.55,优于通用大语言模型。
来源:Expert Systems with Applications
时间:2026-02-07
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ShortNeXt:一种用于准确分类结直肠癌组织病理图像的新方法
复杂交通场景中目标检测的低频偏差问题,通过集成频率自适应注意力、动态卷积和频域监督模块进行优化,在KITTI和COCO数据集上实现mAP提升,计算开销低。
来源:Computer Vision and Image Understanding
时间:2026-02-07
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面向单源域泛化目标检测的统计驱动自适应数据增强方法
这篇论文聚焦于计算机视觉领域的单源域泛化目标检测难题,针对现有数据增强技术在处理中会损伤前景语义信息的问题,提出了创新的解决方案。作者们引入了统计驱动的自适应分段映射方法和动态异质域扰动生成器,在数据层面进行自适应的、以统计特征为驱动的图像增强,在模拟多种域偏移的同时,有效保留了关键前景特征,从而在未见的目标域上实现了更强的模型泛化性能,在多项数据集的严酷场景中取得了显著的性能提升。
来源:Computer Vision and Image Understanding
时间:2026-02-07
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HFINet:混合特征集成技术,用于提升协作式伪装物体检测能力
协同伪装目标检测中,本文提出HFINet框架,通过跨层特征整合(CLFI)、局部特征精炼(LFR)和双粒度特征融合(DGFF)模块解决多尺度特征提取不足、边缘感知能力有限和跨组共识识别问题,在CoCOD8K等数据集上显著优于35种SOTA方法。
来源:Computer Vision and Image Understanding
时间:2026-02-07