• 一种低成本且可扩展的、采用绿色生产方法的超稳定铝基金属有机框架（Al-MOF）材料，该材料利用表面微环境的调控作用，实现了从MTO产品中以创纪录的效率纯化C₂H₄

  甲醇制烯烃产物中C3H6/C2H4分离研究。采用Al-Fum超微孔MOF材料，通过表面极性平衡实现高效吸附选择性分离。C3H6吸附容量82.1 cm³/g，选择性15.7，突破吸附剂性能贸易-off。证实协同氢键和范德华力作用机制，验证百克级连续生产可行性，成本17.3美元/kg。

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-02-06

• 基于常温干燥技术制备具有的一维（纤维）、二维（薄膜）和三维（结构）特性的多功能纤维素气凝胶材料

  纤维素气凝胶通过结合热诱导相分离与异质冰成核技术实现室温干燥制备，解决了传统方法设备复杂、能耗高的问题。该方法利用硬脂醇模板-冰模板复合系统，制备出拉伸强度25.63MPa、孔隙率91.2%、应变81.9%的高性能纤维素气凝胶纤维，且经洗涤染色后性能稳定，适用于1D纤维、2D薄膜和3D结构的低成本大规模生产。

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-02-06

• 纺锤形图案化润湿性微通道：一种实现连续流乳化分离的新方法

  油水乳液连续流脱乳化高效微流道设计与机理研究。采用化学蚀刻与掩模喷涂技术制备螺旋形亲油微流道，系统研究流道尺寸、亲油线参数及流速对脱乳化效率的影响，发现线数与线宽增大显著提升效率，但流道尺寸扩大导致通量下降。优化条件下（流道宽1cm、高30μm、流速2mL/min）实现85%脱效率与4.5秒短停留时间，循环50次后效率仍超80%。有限元模拟揭示亲油线诱导的螺旋速度场与界面润湿协同作用机制：低密度线宽时通过润湿边界驱动液滴排列，高密度时形成连续油膜。

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-02-06

• 揭示通往第四次工业革命的路径：探讨技术采纳与企业层面的障碍

  本研究基于越南企业调查数据，采用Logit、有序Logit和泊松回归模型，结合逆概率加权调整，分析阻碍第四次工业革命技术采纳的三大障碍：财务约束、人力资源限制及感知实用性。研究发现，企业财务能力对采纳无显著影响，但IT人才储备和感知技术实用性与竞争力、盈利能力相关性显著。政策应侧重数字技能提升与管理者技术认知重塑。摘要共109字。

  来源：Technological Forecasting and Social Change

  时间：2026-02-06

• 在拉伸-拉伸载荷作用下，缠绕式热塑性复合材料构件的疲劳分析：实验与数值方法

  热塑性复合材料缠绕结构疲劳性能研究基于激光辅助原位固化制备的NOL环，通过实验分析润滑方法和制造参数对疲劳数据离散性的影响，结合微CT观察损伤演变规律。首次提出改进GM(1,1)模型与两阶段现象学数值模型，验证了残余刚度强度理论在预测热塑性缠绕结构疲劳寿命中的有效性，为工程应用提供可靠评估方法。

  来源：Composites Part B: Engineering

  时间：2026-02-06

• 基于深度学习的替代建模技术，用于加速修补复合材料层压板的固化过程优化

  本研究针对复合材料修补中残余应力预测与优化效率低的问题，构建了基于在位应变监测、高精度多物理场仿真与深度学习的综合框架。通过实验获取关键位置应变数据验证有限元模型，并基于该模型训练深度学习代理模型，实现固化度与三维残余应力场的快速预测（误差<8%），优化效率较传统FEA提升四个数量级，最终通过多目标优化获得兼顾残余应力峰值、固化时间与程度的Pareto前沿，为智能修补设计提供新方法。

  来源：Composites Part B: Engineering

  时间：2026-02-06

• 识别和理解颠覆性能源技术：一种数据驱动的综合性方法

  该研究提出一种整合专利分析、文本挖掘和专家调查的两阶段框架，用于识别颠覆性能源技术。通过整合专利数据、政策文件、新闻文本等多源信息，聚焦核能、风能、太阳能、储能和氢能五大领域，识别出小型模块化反应堆、氢燃料电池等具有潜力的技术，并验证了框架的有效性。研究强调需结合技术特性与非技术因素，构建了技术评估模型，为清洁能源转型中的投资和政策制定提供参考。

  来源：Energy Economics

  时间：2026-02-06

• 综述：将数据与领域知识相结合以实现预测智能：智能制造中DKF-DPM方法的全面综述

  数据与知识融合驱动的预测模型（DKF-DPM）在复杂制造场景中展现出高精度与鲁棒性，通过整合数据驱动学习与物理、领域知识，优化非线性、多源及高不确定性过程的建模与预测。本文系统综述DKF-DPM在智能制造中的应用进展，涵盖设备状态（失效与疲劳寿命）、加工过程（切削力与残余应力）、制造结果（加工质量与变形）及控制决策（参数优化）四大核心场景，分析其建模框架与优势，并探讨现存局限性与未来研究方向，提出跨领域评估标准及人机协同发展路径。

  来源：Journal of Manufacturing Systems

  时间：2026-02-06

• CATCH：因果注意力增强的元路径语义融合方法，用于实现鲁棒的双曲异构图嵌入

  针对异构图表示学习中存在的虚假语义关联问题，本文提出CATCH模型，创新性地将双曲空间与因果推理结合，通过因果注意力增强机制优化信息融合，有效提升模型对噪声的鲁棒性和跨任务泛化能力。

  来源：Information Fusion

  时间：2026-02-06

• 综述：基于深度学习的计算机视觉方法在盾构隧道缺陷识别中的应用

  系统综述了基于深度学习的盾构隧道缺陷识别方法，涵盖数据集建立、模型开发及实践应用三个阶段，分析了现有挑战并提出未来研究方向，以促进智能化维护。

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-02-06

• DQVeriChain：基于区块链的分布式量子状态验证与DID（去中心化身份）技术的自注意力大型语言模型，用于犯罪追踪

  量子区块链融合身份验证与智能犯罪检测研究提出DQVeriChain框架，整合区块链分布式身份（DID/AnonCreds）、量子主成分分析（QPCA）和LLM驱动预测，通过GHZ态验证（>0.5）和ZZ特征映射实现高精度（99.56%-99.82%）犯罪追踪，采用5/5量子比特轻量化方案。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-02-06

• 关于重油原位燃烧特性的深入研究：温度、油-气-水饱和度、焦炭沉积以及提高石油采收率的方法

  原位燃烧技术中原油粘度对燃烧前移、焦炭沉积及热效应驱油效率的影响规律研究，基于燃烧管实验构建反应动力学模型并集成CMG STARS模拟软件，系统分析不同粘度原油下温度场演化、相态迁移及热效应对提高采收率贡献度，发现高粘度原油加剧焦炭沉积并形成蒸发带，但存在水封阻效应，同时对比氮气驱、烟气驱与原位燃烧技术，明确热效应贡献率超90%。

  来源：Fuel

  时间：2026-02-06

• Vul2image：一种基于图像识别技术和卷积神经网络（CNN）的快速漏洞检测系统

  Vul2image系统通过提取潜在漏洞代码片段（PVCF）并整合文本、语义和依赖图信息构建RGB图像模型，采用CNN算法实现高效的大规模漏洞检测，速度较现有方法提升35倍，在自建及公开数据集上表现优异，发现21个已知和5个未报告漏洞。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-06

• 一种统一的框架，用于在野外环境中识别基本和复杂的面部表情，该框架结合了标签分布学习和动态集成选择技术

  基本-复合面部表情识别框架通过标签分布学习建模混合情感，结合动态集成选择提升跨任务鲁棒性，在RAF-DB数据集上验证优于传统独立处理方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-06

• 一种用于电动汽车前脸设计的方法：基于对由生成式人工智能（GenAI）生成的图像进行工程可行性优化

  针对生成式AI工具在电动汽车前脸设计工程可行性不足的问题，提出融合曲线优化与多专家协作评估的系统方法。通过构建燃油车风格语义数据库，利用AI生成初始方案并优化几何曲线，结合模拟与人工评估提升制造可行性，案例显示工程得分从2.3提升至7.1，验证了该混合设计流程的有效性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-06

• DAWN：一种基于维度感知的图对比学习方法，用于少样本溶解气体分析

  针对溶解气分析（DGA）中少数样本学习挑战，本文提出DAWN框架，集成对比学习模块和知识增强的维度图模型，有效提升稀有故障检测精度，优于传统方法15%以上。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-06

• 利用机器学习方法构建土耳其地面运动模型，以评估基于持续时间和速度的强度指标，并进行与震级相关的性能评估

  本研究基于土耳其强震动数据集（747次地震，23,147条记录），开发了集成机器学习框架（Stacking-GBR）预测非光谱地面运动强度指标（CAV、PGV、SI及多区间持续时间）。通过四种子震级（3.5-6.5及>6.5）和全数据集的五折交叉验证，验证了Stacking-GBR模型在所有指标中的最高预测精度（R²最高达0.99），并揭示震级和距离主导速度/能量指标，而源场-场地几何和路径参数影响持续时间指标。残差分析表明模型在中小震级表现稳定，但大震级持续时间预测存在数据稀缺性带来的不确定性。研究为可解释机器学习在地震工程中的应用提供了方法学参考。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-06

• 一种具有学习-遗忘机制和绿色技术投资功能的可持续多目标经济生产数量模型

  多目标经济生产批量模型整合学习遗忘与绿色技术投资，优化成本与碳减排，采用NSGA-II、SPEA2算法及响应面法求解，TOPSIS方法选择最优方案，敏感性分析揭示关键参数。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-06

• 通过双弧调制等离子弧熔覆技术调控Inconel 718涂层的界面微观结构及力学性能

  本研究提出双弧调制策略，通过替换部分转移弧电流为非转移弧电流，减少基体热输入23.3%，同时细化熔池结构，提升表面显微硬度6.6%。基于磁流体动力学多物理场模型，结合实验验证，揭示了双弧耦合作用机制及其对热传递和凝固行为的影响。

  来源：Applied Surface Science

  时间：2026-02-06

• 扩展的㶲（exergy）会计方法在废物转化能源设施选址问题中的应用

  市政固废激增导致焚烧厂超负荷，威胁城市环境安全。本研究提出融合扩展熵会计（EEA）的混合整数线性规划（MILP）模型，综合评估热力学效率、经济成本、社会及环境影响，优化焚烧厂选址。以深圳市为例，模型使外部环境与社会熵增减少，创造额外价值产品31.06%和24.12%，有效降低运输能耗及填埋依赖，为可持续固废管理提供扩展解决方案。

  来源：Waste Management

  时间：2026-02-06

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