• 基于镓阴极沉积与4A分子筛吸附协同的放射性熔盐中镧系元素高效净化技术研究

  随着全球能源结构向低碳转型，核能作为高能量密度、零碳排放的清洁能源备受关注。然而，核燃料循环过程中产生的放射性废物处理成为制约行业发展的关键瓶颈，特别是乏燃料中镧系元素(Ln)与锕系元素(An)的分离难题长期困扰着科研人员。传统水法后处理存在流程复杂、二次废物量大等缺陷，而熔盐电解干法处理虽具有设备紧凑、适应性强等优势，却面临电流效率衰减和微量Ln残留影响熔盐回用的双重挑战。针对这一重大需求，中国研究人员在《Separation and Purification Technology》发表创新成果。该团队开创性地将电化学沉积与分子筛吸附技术耦合，通过系统研究Er(III)在LiCl-KCl熔盐

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-07-17

• 改性富锰渣选择性深度提锰制备锂锰氧化物(LiMn2O4)电池材料的创新工艺研究

  在全球新能源材料需求激增的背景下，锰基材料作为锂离子电池关键组分面临资源短缺困境——我国虽锰矿储量全球第六，但富矿仅占6%，而传统富锰渣（含锰35-55%）因硅铝含量高、矿物相复杂，酸浸时易形成胶体导致提取效率低下。这一矛盾严重制约着锰资源供应链安全。安徽工业大学的研究团队另辟蹊径，通过矿物相重组技术将"工业废料"转化为"城市矿产"，其成果发表于《Separation and Purification Technology》。研究采用三大关键技术：首先通过热力学模拟指导CaO高温改性（1400℃），将锰橄榄石重构为易浸出的MnO；继而建立1 mol/L H2SO4浸出体系，结合动力学分析揭示扩

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-07-17

• 雨水收集与防洪系统设计与控制协同优化研究：提升15%-27%水回收效率的创新框架

  在全球气候变化加剧和城市化快速发展的背景下，水资源短缺与城市内涝问题日益突出。雨水收集系统(RWH)作为兼具水资源回收与防洪减灾双重功能的基础设施，其设计优化一直是环境工程领域的研究热点。然而现有系统面临一个关键瓶颈：设计参数与运行控制策略往往被割裂优化，导致系统整体性能无法达到理论最优值。这种"各自为政"的优化方式，使得系统在应对极端降雨事件和满足不断增长的用水需求时显得力不从心。针对这一挑战，研究人员开发了一套创新的协同优化框架，首次将RWH系统的物理设计与动态控制策略纳入统一优化体系。研究以热带地区高密度住宅区的多水箱RWH系统为对象，该系统包含分离(Separation)、蓄滞(Det

  来源：Resources, Conservation and Recycling

  时间：2025-07-17

• 综述：多层柔性包装的分层：一种有前景的组件回收方法

  多层柔性包装的分层技术：开启循环经济新路径分层技术作为新型回收方案多层柔性包装由聚烯烃（PE/PP）、聚酯（PET）、聚酰胺（PA）等聚合物与铝箔（Al）复合而成，传统机械回收因材料不相容性面临挑战。分层技术通过物理/化学/机械手段分离各组分，能保留材料性能，相比直接共混回收（产生性能劣化的聚合物合金）和选择性溶解（仅回收主成分）更具优势。关键技术包括：90%），但对PE效果较差（<60%）碱性处理：NaOH溶液在55°C可解离PET/PE结构，BASF的Epotal®水性粘合剂使分离效率达69%机械辅助：微穿孔技术使NaOH渗透速度提升300%酸性溶液分层甲酸凭借短烷基链实现快速扩散，其效率

  来源：Resources, Conservation and Recycling

  时间：2025-07-17

• 综述：从报废锂离子电池中回收有价金属的技术、进展与展望

  结构组成与预处理技术锂离子电池（LIBs）由外壳、正负极、隔膜和电解液构成。正极材料含钴酸锂（LiCoO2）、镍锰钴三元材料（NMC）等高价值金属，预处理需通过放电、机械破碎和物理分选分离活性物质，为后续金属回收奠定基础。上游金属回收技术火法冶金通过高温熔炼提取金属合金，但能耗高且锂回收率低；湿法冶金采用酸浸（如H2SO4-H2O2体系）实现90%以上金属浸出，但试剂消耗大；生物湿法冶金利用嗜酸菌（如Acidithiobacillus ferrooxidans）生物浸出，环境友好但工业化尚需提升菌株耐受性。串联生物-水热浸出被推荐为高效浸出新方向。下游金属纯化技术传统溶剂萃取（SX）和沉淀法虽

  来源：Resources, Conservation and Recycling

  时间：2025-07-17

• 生物源硫酸驱动电弧炉粉尘中锌的选择性浸出与微生物电解回收：一种绿色冶金创新策略

  钢铁工业每年产生数百万吨电弧炉粉尘(EAF dusts)，这些富含锌(Zn)和铁(Fe)的废弃物中，全球超50%被填埋处理，但其中竟含有全球7%的锌资源。传统Waelz工艺虽能回收锌，却需高温(能耗21.4 GJ/t钢)、仅能提取单一金属，且产生二次废渣。更棘手的是，粉尘中锌常以难溶的锌铁氧体(ZnFe2O4)形式存在，常规酸浸效率低下。与此同时，硫酸作为浸出剂主要依赖化石原料制备，与绿色转型目标背道而驰。如何实现EAF粉尘的低能耗、高选择性回收，成为循环经济下的重大挑战。研究人员开创性地将生物技术与电化学结合，设计出"生物浸出-微生物电解"协同工艺。首先利用嗜酸硫杆菌(Acidithioba

  来源：Resources, Conservation & Recycling Advances

  时间：2025-07-17

• 大宗木建材隐含温室气体排放的生命周期评估数据库比较研究：方法学差异与标准化路径

  在全球建筑行业加速低碳转型的背景下，大宗木建材（Mass Timber）因其碳封存潜力成为传统混凝土和钢材的替代选择。然而令人惊讶的是，不同研究对同一木结构建筑的碳排放评估可能相差高达11.5倍，这种"碳计算迷雾"严重阻碍了绿色建筑的决策制定。究其根源，是当前生命周期评估（LCA）数据库在生物碳流动处理、系统边界划分等关键方法学上存在显著差异。为解决这一难题，研究人员聚焦五种主流LCA数据库（Ecoinvent、AusLCI、EPiC、ICE和ÖKOBAUDAT），通过材料级和建筑级双重分析揭示了评估结果的巨大波动。研究发现，仅CLT材料的碳排放范围就跨越-686.80至1718.00 kgC

  来源：Resources, Conservation and Recycling

  时间：2025-07-17

• 石化设备腐蚀机制混合诊断系统：贝叶斯概率与关联规则融合的创新方法

  在炼油与石化行业，设备腐蚀如同潜伏的"无声杀手"——美国机械工程师协会(ASME)2022年报告显示，超过50%的重大工艺安全事故源于设备失效。从1984年震惊世界的博帕尔毒气泄漏到2019年台湾AROMAX-3工厂爆炸，历史教训不断警示：传统腐蚀诊断高度依赖专家经验，而全球范围内精通API 571标准的腐蚀专家却屈指可数。更棘手的是，操作参数异常与材料退化间的关联如同"黑箱"，工艺人员关注安全参数，维护人员紧盯机械状态，两者间的认知鸿沟常使设备在不知不觉中滑向失效深渊。针对这一行业痛点，国立高雄科技大学的研究团队在《Process Safety and Environmental Prote

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-07-17

• 基于改进蜜獾算法优化BiLSTM的化工过程故障诊断方法研究

  化工行业正加速向智能化转型，但复杂的生产环境导致设备故障频发，传统诊断方法如主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)难以处理高维非线性时序数据。尽管深度学习模型如卷积神经网络(CNN)展现出潜力，但其性能严重依赖超参数组合，且计算成本高昂。更棘手的是，化工数据往往具有强耦合特性，单一模型在多变工况下鲁棒性不足。这些挑战直接威胁着连续生产的稳定性和安全性，亟需开发兼顾精度与效率的智能诊断方案。中国国家自然科学基金资助项目团队在《Process Safety and Environmental Protection》发表研究，创新性地将改进蜜獾算法(IHBA)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-07-17

• 综述：废铝合金升级回收技术研究进展综述

  废铝合金升级回收技术研究进展Abstract15吨CO2/吨铝）。在汽车轻量化与清洁能源需求驱动下，全球原铝产量已达6812万吨（2023年），中国占比61.17%。废铝合金（Scrap Aluminum Alloys, SAA）回收因其仅需电解铝3-5%的碳排放量，成为实现铝工业碳中和的关键路径。Introduction铝的轻质、导电特性使其在交通、能源领域应用广泛，但传统Hall-Héroult工艺面临严峻碳减排压力。根据《巴黎协定》要求，美、欧、日等国提出2030年前减排46-90%的目标。国际铝业协会（IAI）报告指出，2050年前需将当前11亿吨CO2排放削减至2.5亿吨，而SAA回

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-07-17

• 利用基于堆叠深度学习框架的脑细胞静息态功能性磁共振成像技术进行创伤后应激障碍的诊断

  ### PTSD的诊断与rs-fMRI技术的应用创伤后应激障碍（PTSD）是一种由创伤性事件引发的心理疾病，其影响不仅限于个体的心理状态，还会对大脑的情感、记忆和感觉处理机制造成显著干扰。近年来，随着神经影像学技术的发展，研究人员逐渐将目光投向了功能性磁共振成像（fMRI）作为诊断PTSD的重要工具。特别是静息态fMRI（rs-fMRI）技术，它能够通过检测大脑在无特定任务状态下的活动模式，揭示大脑不同区域之间的功能连接和神经活动特征。这一技术为理解PTSD的神经基础提供了宝贵的视角，并为开发更高效的诊断方法奠定了基础。rs-fMRI扫描不仅可以提供大脑激活的区域信息，还可以反映大脑不同部分之

  来源：The Open Biomedical Engineering Journal

  时间：2025-07-17

• 补充喂养方法对婴儿营养状况的影响：一项随机临床试验

  摘要目的评估不同辅食引入方法对婴儿9个月和12个月时人体测量指标的影响。方法这项随机临床试验（巴西临床试验注册库 - ReBEC: RBR-229SCM N° U1111-1226-9516）招募了在巴西阿雷格里港出生、5.5个月大的母婴对。参与者被随机分配到三种辅食引入方法中：家长主导的断奶（PLW）、婴儿主导的固体食物引入（BLISS）或混合方法。5.5个月时，母亲们参加了由营养师和语言治疗师主持的工作坊，获得了关于所分配辅食引入方法的口头和书面指导（PLW组：n=46；BLISS组：n=47；混合组：n=46）。婴儿在9个月和12个月时接受了随访，并进行了体重和身长测量。主要结局指标为体

  来源：Nutrition

  时间：2025-07-17

• 一种基于质量平衡设计（QbD）的氯氮平给药方法：固体分散体与口服薄膜技术

  摘要本研究旨在通过开发三元固体制剂（tSDs），并将其纳入速溶口服薄膜（OTFs）中，以提高难溶性抗精神病药物氯氮平的溶解度及其生物利用度，从而实现舌下给药。使用Kolliphor P 407和Soluplus配制的载药tSDs显著提高了药物在PBS（pH 6.8）和水中的溶解度。设计的舌下给药OTFs可以避免首过代谢，通过快速释放和吸收药物来确保即时治疗效果。采用因子法制备的含有选定tSD配方的口服薄膜具有快速崩解和高效释药的特点，综合评估了其溶解度增强、体外释放动力学和体外渗透性。优化后的薄膜配方在23秒内完成崩解，10分钟内释放了92.5%的药物，其中40%在30秒内释放，确保了快速的治

  来源：Next Research

  时间：2025-07-17

• 含有Al₂O₃、CuO和石墨的水基三元混合纳米流体的分散稳定性：实验研究与RSM建模方法

  本研究探讨了超声处理时间、体积浓度、pH值以及表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵（CTAB）对一种由Al₂O₃、CuO和石墨纳米颗粒组成的三元混合纳米流体在水中的分散稳定性的影响。通过两步法制备纳米流体样品，实验中采用了不同的超声处理时间（30、45、60、75、90、105和120分钟）以确定最佳的超声处理周期。实验结果显示，45分钟的超声处理时间能够实现最高的分散稳定性，这一结论通过沉降照片法得到了验证。在确定了最佳超声处理时间后，研究进一步考察了不同体积浓度（0.02、0.04、0.06、0.08和0.1体积百分比）对纳米流体稳定性的影响，其中0.04体积百分比的浓度表现出最长的稳定性（持续

  来源：Next Research

  时间：2025-07-17

• 菠萝蛋白酶催化的鱼和禽副产品水解：一种可持续的生物肽生产方法

  本研究旨在利用菠萝副产品中提取的酶——菠萝蛋白酶，从鱼类和禽类副产品中开发具有生物活性的蛋白质水解产物，以探索其在食品和生物技术领域的潜在应用。随着全球高蛋白食品消费量的显著增长，肉类和鱼类工业每天都会产生大量低价值的副产品，这不仅带来了经济上的挑战，也对环境造成了一定压力。这些副产品富含蛋白质，因此成为提取生物活性化合物的潜在资源。通过多因素设计优化水解过程，研究确定了最佳的水解条件：对于鱼类副产品，酶与底物比例为1.3%，水解时间为240分钟；而对于禽类副产品，酶与底物比例为2.0%，水解时间为180分钟。基于这些优化条件，成功地生产并放大了鱼类（FH）和禽类（PH）水解产物。 0.05）

  来源：Next Research

  时间：2025-07-17

• 基于嵌入相似性的车牌超分辨率技术

  超级分辨率（Super-resolution, SR）技术在提升低分辨率图像质量方面发挥着至关重要的作用，尤其是在安全和监控等应用领域中，精准的车牌识别是关键需求之一。本文提出了一种创新的框架，结合像素级损失与嵌入相似性学习，专门针对车牌图像的超级分辨率（License Plate Super-resolution, LPSR）问题。该框架引入了像素与嵌入一致性损失（Pixel and Embedding Consistency Loss, PECL），利用双胞胎网络（Siamese network）和对比损失（contrastive loss）来增强嵌入的相似性，从而提高感知质量和结构一致性

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-17

• 基于片段的自主视觉提示方法，用于无监督领域增量学习

  在当今快速发展的科技环境中，深度学习模型被广泛应用于各种实际场景中，如自动驾驶、医疗影像分析、智能安防等。然而，随着应用场景的不断扩展，这些模型面临着一个关键挑战：数据分布的变化。在现实世界中，数据往往来源于不同的领域，例如，一个用于识别城市道路的模型可能需要适应乡村或海滨环境的数据。这种数据分布的变化可能导致模型在面对新领域时出现“灾难性遗忘”，即模型在学习新知识的过程中会丢失之前学到的信息，从而影响其整体性能。为了解决这一问题，Domain Incremental Learning（DIL）应运而生。DIL的目标是在模型不断适应新领域的同时，保留对旧领域知识的理解，从而提高模型的泛化能力和

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-17

• PLMQ：用于深度神经网络的分段线性混合精度量化技术

  深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在多个应用领域中展现了卓越的性能，例如图像识别、自然语言处理和语音识别等。然而，随着模型规模的不断扩大，其存储需求和计算复杂度也随之增长，这在实际部署中带来了诸多挑战。尤其是在资源受限的硬件平台上，如移动设备、嵌入式系统和物联网（IoT）设备，这些限制使得模型的高效运行变得尤为困难。为了应对这一问题，研究人员提出了多种模型压缩技术，其中量化（Quantization）因其对硬件的友好性和有效性而受到广泛关注。量化是一种通过将高精度的浮点表示转换为低精度整数格式，从而减少模型存储和计算成本的技术。这种转换不仅能够显著降低模型的内

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-17

• ST-RLNet：用于多步交通流预测的时空表示学习方法

  交通流预测在智能交通系统（ITS）的多个实际应用中发挥着重要作用，如交通控制、公共安全和绿色出行等。随着技术的发展，越来越多的研究开始关注多步交通流预测，以提供更长时间范围内的交通信息，帮助用户更全面地了解交通状况。然而，现有的多步预测方法在捕捉交通数据的时空相关性方面仍存在一定的局限性，尤其是在预测步数增加时，输入数据与真实值之间的偏差会导致预测准确率迅速下降。为了解决这些问题，本文提出了一种名为ST-RLNet的深度时空表示学习网络，旨在更有效地生成交通数据表示，从而提升预测性能。交通流数据具有复杂的时空相关性，包括空间相关性、时间相关性和时空相关性。空间相关性指的是不同区域之间的交通流相

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-17

• 将大型基础模型集成到多模态命名实体识别中，并结合证据融合技术

  在当今社交媒体日益发展的背景下，用户生成内容的形式愈发多样化，其中文本与图像的结合成为了一种常见的表达方式。这种多模态信息不仅丰富了内容的表现力，也为信息提取任务带来了新的挑战和机遇。在这一领域中，多模态命名实体识别（Multimodal Named Entity Recognition, MNER）是一项至关重要的技术，它旨在从包含文本和图像的多模态数据中识别出具有特定语义的实体，如人名、地名、组织名等。然而，目前大多数MNER方法依赖于注意力权重机制，通过这种方式提取文本与图像之间的相关信息。这种方法虽然在一定程度上提高了模型的性能，但其在处理复杂或不相关的内容时往往表现出一定的不稳定性，

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-17

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