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- 摘要：针对电力设备智能运维中多模态证据融合困难、通用大模型运维规程约束不足，以及高风险任务输出偏好难以控制等问题，提出一种面向电力设备运维的规程约束风险感知偏好强化学习方法。该方法将任务问题、现场多模态证据、规程约束及设备与场景元信息组成结构化运维输入，建立状态判断正确性、证据一致性、规程一致性、风险保守性和建议可执行性五维偏好裁决标准，并将综合偏好得分、安全评分差距、任务复杂度和证据充分性纳入动态间隔偏好优化，使模型输出更保守、可复核且符合运维流程。所构建的数据集覆盖6种任务类别，包括输电线路感知、隔离开关状态监测、电力现场安全监测、变电站监测、电力器件识别和发电厂综合监测。研究结果表明：所提方法在电力设备运维验证集上的选择题准确率达到87.89%，相较初始策略模型准确率提升了13.56个百分点，相较近端策略优化模型提升了5.54个百分点，从而验证了所提方法在离线电力设备运维场景验证中的有效性。该研究为提升多模态大模型在高风险电力设备运维场景中的规程遵循能力与安全输出能力提供了一种可行方案。关键词：电力设备运维;偏好强化学习;规程约束;风险感知动态间隔1|0|0更新时间：2026-08-14
- 摘要：为实现对海量异构分布式资源及由其聚合而成的虚拟控制单元参与频率紧急控制时的控制性能进行评价，提出了一种分布式资源聚合参与频率紧急控制的控制性能评价方法。对于虚拟控制单元整体的控制性能评价，根据电网频率紧急控制相关要求，选取达到稳态前后两部分内实际有功功率相较要求越限导致的欠、过调节电量为评价参量，对应设计4个评价指标；对于所聚合分布式资源个体的控制性能评价，根据聚合特点和资源个体动态特性，选取调节持续、幅度、速度、延迟4个评价参量，对应设计4个指标。算例分析表明：在正常和3类不同异常场景中，所提方法均能够可靠反映虚拟控制单元与分布式资源个体的控制性能并进行正确评价；在部分场景中已有静态方法出现误判时，所提方法能够更为有效地识别异常执行情况，相比已有静态方法更为可靠；量测采样间隔和噪声情况对所提评价指标的计算存在一定影响，当采样间隔≤0.1 s、采用3点移动平均法等方法进行噪声预处理时，评价指标计算误差相对较小。关键词：控制性能评价;分布式资源;频率紧急控制;虚拟控制单元4|0|0更新时间：2026-08-14
- 摘要：面向质子交换膜燃料电池的高效热管理需求，本研究基于浴缸型扰流结构，构建电化学热流全电池多物理场耦合模型，系统研究了扰流结构长度比LT/L、间距比Pf/L和宽度比WT/W对冷却流道传热性能Nu、流动阻力f及电池内部温度场均匀性ΔT的影响规律。研究表明，各结构参数通过调控流道内涡旋结构、二次流强度和边界层扰动影响燃料电池热管理性能，其中，Nu随LT/L增加表现出先下降21.01%后上升13.91%的趋势，而f随LT/L上升单调上升11.08%；Nu随Pf/L呈现先降12.96%后升12.21%的非单调变化，f随之波动幅度小于1.5%； Nu随WT/W上升表现出先降10.84%后升4.62%的趋势，f随WT/W上升而上升20.40%。各结构参数对燃料电池内部质子交换膜及催化层交界面ΔT影响趋势与Nu趋势一致。综合传热与流动阻力分析，当LT/L位于0.3，Pf/L处于0.22、WT/W位于0.1附近时为性能最优设计区间。本研究揭示了几何扰动强化传热与流动阻力之间的协同机制，可以为兼具高效热管理与低流动阻力的下一代燃料电池冷却流道设计提供数据和方法支撑。关键词：质子交换膜燃料电池;性能提升;热管理;参数研究13|0|0更新时间：2026-08-11
- 摘要：针对复杂对抗环境下多传感器系统在任务执行与威胁规避过程中的协同决策问题，提出一种采用多智能体强化学习的异构传感器协同控制策略。首先，构建包含主传感器、次传感器、敌方导弹和固定监视目标的二维对抗场景，建立传感器机动、辐射控制、目标探测以及导弹锁定与命中机制模型，并将多传感器协同管理问题建模为多智能体部分可观测马尔可夫决策过程。在集中训练、分散执行框架下，采用多智能体近端策略优化（MAPPO）算法实现协同决策，其中主传感器通过联合优化机动、功率与波束指向完成穿越与监视任务，次传感器通过协同机动与辐射诱导分担主传感器威胁风险。针对强对抗和稀疏反馈条件，设计兼顾任务收益与生存风险的奖励函数，并采用三阶段课程学习策略提升策略训练能力。在包含1个主传感器、2个次传感器和3枚导弹的仿真场景中进行50回合对比评估，结果表明：在覆盖阈值为0.75时，所提方法任务成功率达到0.82，高于威胁感知启发式策略（0.66）、独立近端策略优化策略（0.68）和随机策略（0）；同时主传感器存活率达到0.82，平均覆盖率达到0.835。结果表明，所提方法能够有效协调监视收益与辐射暴露风险，提高复杂对抗环境下多传感器系统的任务完成能力与生存能力。关键词：多智能体强化学习;传感器管理;多智能体近端策略优化;对抗环境;多传感器协同;目标跟踪4|0|0更新时间：2026-08-11
- 摘要：针对煤矿井下液压支架因采用高压大流量高水基开关阀控制系统而普遍存在的位姿控制精度低、支护群组直线度差及启停液压冲击大等问题，发明了一款三芯随动式矿用高压大流量水基比例阀，提出了基于线性扩张状态观测器（LESO）的双闭环速度-位置复合控制方法，进而采用改进灰狼算法（IGWO）对PID参数进行离线优化。通过搭建仿真模型与试验平台，分别对开关控制、传统PID控制和所提复合控制进行对比测试。结果表明：位置跟踪最大误差由开关控制方式下的7.5 mm和传统PID控制方式下的4.51 mm降低至速度位置复合控制方式下的1.22 mm，最大位置误差降幅达83.7%；开关阀和比例阀传统PID控制方式下，液压缸启停阶段压力超调量分别为102.1%和48%，而速度位置复合控制方式下，液压缸压力无超调产生。本研究提出的新型水基比例阀及改进灰狼优化的速度位置双闭环复合控制策略，成功实现了液压支架推移缸速度与位置的连续平滑调节，消除了系统液压冲击，提升了控制精度，为煤矿智能开采中液压支架高精度姿态控制、支护群组直线度自动校正提供了有效参考。关键词：水液压;阀控缸;比例方向阀;电液控制;液压冲击3|3|0更新时间：2026-08-11
- 摘要：为缩小离心压缩机蜗壳的径向尺寸、探究内蜗壳中的流动特性并提高其气动性能，本文基于角动量守恒原理提出了一种内蜗壳气动设计方法，借助全三维数值模拟，结合熵产理论与涡量分析方法，开展了流动损失分析与损失源定位。仿真结果表明，与平均速度法相比，在设计工况下角动量守恒法设计的蜗壳出口静压恢复系数提高了21.8%，总压损失系数降低了31.6%，速度均匀度增加了174%，该蜗壳流场整体较好，蜗舌处回流区域较小，保证了下游部件工作的稳定性；在蜗壳的轮盘侧与轮盖侧有两个流动损失较大的二次涡区域，蜗壳0-90°的周向流域内有较高的熵产率；在角动量守恒法设计的蜗壳的基础上，通过截面型线优化，使气流流动通畅并抑制二次涡的形成，蜗壳内熵产率与涡量均减小，二次涡强度降低，0-90°周向流域内流动情况改善，流动损失降低；与优化前相比，在设计工况下优化后的蜗壳出口静压恢复系数增加了13.7%，总压损失系数降低了18.1%，速度均匀度基本不变，蜗壳的综合性能得到提升。研究结果可以为蜗壳的气动设计方法和离心压缩机性能优化提供重要参考。关键词：离心压缩机;内蜗壳;角动量守恒;熵产16|0|0更新时间：2026-08-11
- 摘要：为满足分布式新能源、微电网和偏远地区供电对储能装置的安全性、循环耐久性和部署灵活性的高要求，提出一种小型压缩空气储能系统。该系统以不可燃空气为介质，采用压力容器储气和机械膨胀做功，具有寿命长、使用安全和模块化部署等特点。为揭示该系统变工况下的压力—负载匹配规律，采用压力容器、气动马达、永磁发电机和电子负载构建了百瓦级实验系统，并建立了出口温度和理论等熵比功模型，开展入口温度、入口压力和负载电流变工况实验，实验结果表明：模型预测与实测出口温度趋势一致，最大相对误差为5.2%；在测试范围内，入口压力升高使轴功率提高126.5%、发电机发电效率提高6.6%；负载电流增大使转速降低、扭矩升高。当入口压力由0.30 MPa提高至0.35 MPa时，对应额定转速的负载电流由0.80 A增至1.05 A，提高31.3%。相较于已报道同类小型气动马达发电装置约75.1%的最高发电机效率，所提系统可达到91.7%～98.9%，表明其具有较高的机械能到电能转换性能。研究结果可为分布式压缩空气储能的部件匹配、工作点调节和源荷协调提供依据。关键词：压缩空气储能系统;分布式储能;变工况运行;热力性能;发电性能;负载匹配6|9|0更新时间：2026-08-04
- 摘要：针对超超临界直流锅炉在深度调峰时转为湿态运行导致机组经济性、安全性和环保性降低的问题，本文提出了基于炉侧回热的中间点抽汽回热、主蒸汽抽汽回热和炉侧储热回热三种推迟转湿态方案。建立了660 MW超超临界直流锅炉的模型并验证，明确了三种方案下最低的转态临界与干态临界负荷，分析了推迟转湿态前后工质参数与受热面温度的变化并对比了回热过程的㶲效率。结果表明：中间点抽汽回热、主蒸汽抽汽回热和炉侧储热回热可将最低转态临界负荷由25.67% THA分别推迟至19.71% THA、19.84% THA和19.77% THA，最低干态临界负荷由26.84% THA分别推迟至21.12% THA、21.26% THA和21.19% THA。中间点抽汽回热方案对主/再热蒸汽流量的影响最小，能提高蒸汽温度，有利于机组稳定运行，另外两种方案导致参数发生较大波动。炉侧储热回热的㶲效率最高（91.98%），中间点抽汽回热方案次之（89.97%）。综合考虑推迟能力、参数稳定性和回热㶲效率，中间点抽汽回热方案最优。研究结果可为优化超超临界直流锅炉深度调峰运行提供参考。关键词：超超临界直流锅炉;低负荷运行;推迟转湿态策略;炉侧回热;㶲效率9|22|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：针对光伏发电功率序列波动性强、非线性特征显著以及预测精度易受噪声干扰等问题，提出一种基于ICEEMDAN分解与级联回归残差校正SSA-LSTM的光伏发电功率预测方法。首先，采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）对原始光伏发电功率序列进行分解，得到多个固有模态函数（IMF），以提取不同频率尺度下的时序特征并削弱噪声干扰；其次，引入麻雀搜索算法（SSA）对长短期记忆网络（LSTM）模型的关键参数进行寻优，并利用优化后的LSTM模型对各IMF分量分别进行预测；最后，采用级联回归（CR）对各分量重构后的预测结果进行残差校正，进一步减小模型输出偏差，提高整体预测精度。仿真结果表明，按四季测试样本数加权平均计算，相较于传统LSTM模型，所提方法平均绝对误差（MAE）降低了69.97%，均方根误差（RMSE）降低了67.49%；相较于未校正模型，MAE降低了34.01%，RMSE降低了27.78%，决定系数R²均大于0.96。研究结果表明，该方法能够有效降低预测偏差，提高模型在不同季节条件下的稳定性和适应性，为光伏发电功率预测提供了高精度、高鲁棒性的技术手段。关键词：光伏发电功率预测;级联回归残差校正;麻雀搜索算法;改进自适应噪声完备集合经验模态分解;长短期记忆网络8|35|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：本研究旨在通过数值模拟的方法，深入探讨狭缝型槽道在前缘气膜冷却中的应用效果及其机理。对不同的狭缝下缘形状（如横槽、锯齿形槽、圆弧形槽等）以及不同吹风比(M = 0.7~1.5)对气膜冷却效率的影响，并对射流的流动结构和特征进行了分析。结果表明，与传统离散气膜孔相比，横向开缝通道借助流动约束效应显著增强了射流贴壁性，有效抑制了冷却剂法向穿透；在缝出口下游约3倍缝径范围内形成稳定连续的近壁冷却膜层，平均气膜冷却 效率 提升77.68%。吹风比敏感性分析显示，当吹风比增至1.5时，出口温度分布均匀性下降，但近壁冷却剂质量流量占比升高，总体冷却效率仍得到增强。进一步研究发现，下槽边缘几何的优化对调控流动分离具有关键作用：锯齿下缘诱导周期性二次流，增强冷却剂横向扩散，相比横向直缝平均气膜冷却效率再提高27.3%；弧形槽降低局部流动阻力，降幅达19.8%。流场特征表明，锯齿结构使射流脱离高度较常规设计降低50%以上，壁面附着性最佳，在所有吹风比下均表现出最优的气膜冷却性能。研究结果为重载涡轮叶片先进前缘冷却结构的仿生设计提供了理论依据。关键词：流动;气膜冷却;叶片前缘;开槽气膜孔0|0|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：超低场磁共振系统目前同时面临磁场结构均匀性不足与制造成本偏高的挑战。本文提出了一种基于三阶贝塞尔径向参数化的磁体几何优化方法，突破传统圆盘结构局限，通过4自由度参数控制实现磁体边界平滑延拓。通过遗传算法-有限元方法对磁体、极靴、铁轭几何结构同时优化，设计出磁场均值59.2mT，不均匀度1272ppm（较传统方案降低21%）的钐钴磁体系统。其后，本文提出了一种新型钕铁硼-钐钴双材料永磁结构，经复合优化后获得了磁场均值58.5mT，不均匀度降至556ppm（较传统方案降低66%）的双材料磁体系统。本文揭示了双极型磁体在几何范式与材料协同维度的突破潜力，为便携式磁共振成像技术早日走向临床应用提供技术支持。关键词：磁共振成像;均匀磁场;超低场;永磁体;结构参数化4|25|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：针对离网型风光氢氨耦合系统中风光波动性与化工生产稳定性的矛盾，本文提出一种考虑多状态柔性合成的两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先，通过分析实际生产中电解槽启停特性与合成氨设备多段爬坡机制，构建混合整数线性规划精细化模型，提升系统应对风光出力波动的运行灵活性；其次，耦合燃机掺氢、氨裂解与氨燃料电池构建电氢氨双向转换路径，结合多元储能与氢、氨需求响应机制，增强系统调节能力与新能源消纳水平。最后，构建数据驱动的两阶段分布鲁棒优化框架，建立风光出力不确定集及极端场景概率分布置信集，日前优化机组状态与出力计划，日内调整极端场景最恶劣分布下的机组出力，采用非精确列与约束生成算法迭代求解，在降低模型保守性的同时快速逼近最优策略。结果表明，所提模型依托精细化建模适配风光波动性，结合分布鲁棒优化基于场景样本的求解策略适配风光不确定性，日内调整成本仅为传统线性模型49.74%，新能源消纳率达到97.74%，在保障离网系统氢、氨稳定生产的前提下实现了最优经济调度。关键词：风光氢氨系统;电氢氨耦合;精细化建模;分布鲁棒优化;椭球不确定集6|33|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：为研究叶片前缘吸力面的气膜冷却及冲击冷却特性，选用完整金属叶片为研究对象，设计具有单排典型冲击/气膜复合冷却结构的叶片进行了中温条件下的流动换热性能实验。实验通过红外热成像的方法测试冷却效率，研究了吹风比及主流雷诺数在展向、型线方向上，对叶片前缘吸力面的复合冷却性能的影响。结果表明，提高吹风比可以强化冲击/气膜复合冷却，但吹风比达到1.2后，由于气膜覆盖形成的热防护已较为充分，对冷却效果的提升作用有限；由于在前缘吸力面叶表曲率较大，气膜孔后会出现展向平均综合冷却效率快速下降区域, S/L大于0.25部分占总降幅的40%；在中吹风比时，主流雷诺数1.8×105、2.8×105、3.8×105在叶片相同位置处的展向平均综合冷却效率处呈1、0.75、0.64的倍数关系；叶片整体平均综合冷却效率随吹风比的变化集中于低吹风比0.2-0.8范围内，接近线性增长，占总提升的75%；且在不同吹风比时，叶片整体平均综合冷却效率均受主流雷诺数的广泛影响。针对涡轮叶片的前缘吸力面在不同吹风比、主流雷诺数下，进行复合冷却时出现的冷却效率差异以及冷却不均问题，进行了单排冲击/气膜复合冷却结构叶片的流动换热实验。通过红外热成像法，具体研究并分析了在叶片前缘展向、流向上，吹风比和主流雷诺数两参数耦合影响下的复合冷却效果。结果表明，提高吹风比可以强化前缘的冲击/气膜复合冷却，主流雷诺数则相反；前缘展向上的冷却均匀程度主要受吹风比影响，当吹风比由0.8提升至1.6时，展向冷却峰值变化率从65.4%减小至56.6%；前缘流向上，由于叶表曲率变化，膜孔后s/L≥0.25部分出现的综合冷却效率快速下降40%的区间；而对整体平均综合冷却效率，会在吹风比0.2到0.8范围内提高线性倍增，同时随每1×105的主流雷诺数改变有近30%的变化。该研究可为后续优化叶片前缘冷却相关参数配置，以及提升复合冷却均匀性提供参考。(对应第一位审稿人的第1、2个意见，第二位审稿人的第2个意见)关键词：涡轮叶片;气膜冷却;复合冷却;冷却效率;红外热成像3|32|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：为研究罐式断路器机构室水平绝缘结构在运行工况下的自由金属微粒运动与放电特性，搭建水平电场实验平台，在0.3 MPa洁净干燥空气中以0.8 mm球形金属微粒群为对象开展交流阶梯升压试验。采用CCD连续观测，并结合放电信号测量获取微粒运动轨迹、群体迁移过程及放电现象。结果表明：微粒个体运动以沿面滚动与跃动为主，高压阶段普遍出现启–停式短程运动与频繁变向；微粒群迁移可归纳为定向漂移、局部激活和电极发射碰撞激活三类，且主导机制随电压升高呈阶段性切换。升压过程中微粒运动活性呈现波动上升的趋势，扩散呈台阶性非线性增长，约18–28 kV出现低活跃窗口，约30 kV后电极发射显著增强并诱发更强的横向扩散，电压越高微粒达到平衡态所需时间越长；交流电压下水平绝缘板表面微粒群的迁移行为本质是水平方向低阻尼状态下，电场力与库仑力在不同电场水平下个体与群体耦合作用的结果。研究结果为机构室类水平绝缘结构中微粒缺陷的演化机理认识与风险评估提供实验依据。关键词：环保GIS;机构室;金属微粒群;水平电场;交流电压;迁移机制;空气电晕;闪络2|35|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：传统微藻培养监测依赖光密度测量等成本高昂的技术手段，缺乏简便可靠的在线监测技术。本研究建立了基于pH特征的微藻生长预测模型，为实现低成本、非侵入式的培养过程智能监控提供了新的技术路径。通过分析不同初始接种浓度（0.1-1.3 OD730）、光照强度（14-181 μmol·m-2·s-1）和碳酸氢钠浓度（25-125 mM）对生长与pH动态的影响，发现生物量积累与培养液碱化过程高度同步规律，生长限制主要来自pH升高导致无机碳形态由HCO₃⁻向CO₃²⁻转化引起的可利用碳下降。基于此发现，构建了Logistic数学模型以描述生物量与pH的响应关系，15组条件下拟合优度R2值均>0.98，拐点pH稳定在9.5–9.8，且该范围对应碳源可利用性转折点。进一步建立了多因子耦合模型，并在两组独立实验中获得较好预测效果（R²pred=0.886–0.988，MAE=0.044–0.118）。营养代谢分析揭示了无机碳消耗与硝态氮消耗的显著相关性，表明了碳氮代谢的协同机制；脂质代谢研究表明，聚球藻脂质含量在13.0-18.7%范围内变化，脂肪酸组成以C16:0和C16:1为主（占75-85%）。通过多目标优化分析，得到较优条件为97 μmol·m-2·s-1光照强度、0.1-0.4初始接种密度和25-50 mM碳源浓度。本研究为基于pH在线监测的微藻培养过程预测与调控提供了模型基础。关键词：微藻培养;pH监测;生长模型;营养代谢;脂质积累6|22|0更新时间：2026-07-29
- 摘要：针对强噪声工况下高压断路器机械故障信号易受背景干扰、多源信息利用不足及小样本特征判别能力弱的问题，提出一种基于多级传感器融合网络的诊断方法。该方法从数据级、特征级和决策级三个层面构建多级融合框架，实现多源信息的协同建模与鲁棒诊断。首先，在数据级实现同构传感器信号多通道协同表征，增强原始信号中故障信息的可辨识度。其次，在特征级构建以小波卷积为核心的特征学习网络，对异构传感器信号进行联合时频建模，利用小波卷积在多尺度下抑制背景噪声干扰，保持良好的特征提取稳定性。最后，在决策级基于信息熵对多传感器诊断结果进行可信度加权融合，降低单一传感器误判对整体决策的影响，并通过时间-频率原型对比学习增强类内聚集和类间分离。研究、结果表明：相比最优特征级融合方法，精确率、召回率和 F1 值分别提高了 2.58%、4.85%和 2.70%；在 -15 dB 强噪声下， F1 值仍高于 90%；相比传统对比学习模型，3项指标分别提高了 6.52%、9.24%和 6.87%，从而验证了方法的鲁棒性与小样本诊断的有效性。该研究为实现强噪声与小样本条件下高压断路器机械故障的诊断提供了一种有效解决方法。关键词：高压断路器;故障诊断;多传感器融合;小样本;对比学习11|21|0更新时间：2026-07-28
- 摘要：为解决具身智能体在高维状态与连续动作空间中的策略可解释性问题，提出了基于强化学习的状态–动作结构因果建模框架，利用结构因果模型显式刻画状态与动作依赖，提升策略的可解释性。该框架在仿真环境中训练并冻结策略网络，然后基于经验回放，构建离线状态–动作数据集；在此基础上，采用线性因果结构学习方法，对状态–动作中的因果结构进行显式建模；为提升因果结构学习的稳定性与泛化能力，引入策略敏感度驱动的加权稀疏先验与分组约束正则项，并结合稳定性筛选机制，通过抑制噪声与偶然相关性对结构推断的干扰，提升所学因果关系的性能。在9个MuJoCo动力学仿真平台具身连续控制任务上的实验结果表明：所提方法在平均奖励性能上比软演员-评论家提高了1.58%，中位数提高了0.38%；方法能够学习到稳定的因果结构，在与主流方法的对比中，多数任务表现出具有竞争力的性能。该研究在不增加额外交互成本的前提下实现了有效的因果策略建模，可为连续控制任务中强化学习策略的状态–动作因果分析提供参考。关键词：深度强化学习;连续控制任务;结构因果模型;线性因果结构学习;策略可解释性6|35|0更新时间：2026-07-28
- 摘要：针对彩色分焦平面偏振图像全分辨率重建中，存在的颜色失真、边缘退化和偏振参数不一致问题，提出一种基于上下文双自相关注意力的偏振图像超分辨率重建网络。该网络由双路特征提取模块、上下文双自相关注意力Transformer和偏振特征重建模块组成。其中，双路特征提取模块用于增强浅层结构与纹理特征；上下文双自相关注意力Transformer通过上下文门控融合、位置感知自相关注意力机制和局部深度自相关注意力机制，建立不同偏振方向之间的空间结构关系与通道相关性；偏振特征重建模块通过特征精炼和像素重排恢复全分辨率彩色偏振图像。研究结果表明：在SunPol-Real、OL和Monno数据集上，所提网络对低分辨图像进行超分辨重建，0°、45°、90°和135°这4个方向图像的峰值信噪比的平均值分别达到38.16、39.39和40.02 dB，结构相似性的平均值分别达到0.967 6、0.965 8和0.981 5，从而验证了该网络能够改善边缘模糊、纹理缺失和偏振信息不一致的问题。该研究为彩色分焦平面偏振图像的超分辨率重建提供了一种有效的技术路径。关键词：偏振图像;超分辨率;自相关注意力;位置感知;局部深度9|43|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：针对光发酵产氢过程中电子利用率低的问题，通过调控硫前驱体构建不同界面结构的硫化非晶零价铁（SAZVI），并与荚膜红杆菌（Rhodobacter capsulatus）SB1003组装形成生物杂合体系。采用Na2S、Na2S2O4和K2S6对非晶零价铁进行硫化改性，通过调控Fe-S界面结构构建高效电子供体，并结合材料表征、电化学分析及响应面法评估其电子供给能力及产氢性能。结果表明，不同硫前驱体显著影响Fe-S界面构型及电子传递能力。其中，Na2S构建的SAZVI形成均一FeS导电层，并保留较高比例Fe0活性位点。XPS分析表明，Fe0、Fe2+和S2−物种的富集优化了界面电子结构，使材料表现出更负的腐蚀电位（-1.27 V）。基于该材料构建的杂合体系获得最佳产氢性能，累积产氢量达到2865.43 mL·L-1，最大产氢速率为60.24 mL·(L·h)-1，产氢延迟期缩短至2.78 h。响应面优化结果表明，最优条件为pH 7.53、葡萄糖浓度11 g·L-1和灯功率42 W。在该条件下，体系产氢量较对照组提高52.34%。本研究从界面工程角度阐明了硫前驱体调控Fe-S结构对电子传递的关键作用，为构建高效生物杂合产氢体系提供了参考。关键词：光发酵产氢;杂合体系;硫前驱体;界面电子传递13|41|0更新时间：2026-07-20
- 摘要：针对传统方法难以刻画小样本煤与污泥超临界水共气化实验数据中复杂非线性关系与多因素交互作用的问题，本文构建了基于机器学习的产物预测与可解释性分析框架。采用留一法交叉验证评估随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）、梯度提升回归（GBR）和支持向量回归（SVR）对H2、CH4、CO和CO2产率的预测性能，并联合网格搜索和Optuna方法对模型超参数进行调优。结果表明，XGBoost模型整体预测表现最优，经Optuna优化后进一步提升（平均R²=0.828，EMAE=0.614，ERMSE=0.839）。SHAP特征重要性分析表明温度对气体产率总体贡献最大（约45%）；偏依赖图进一步揭示了实验参数对气化产物分布的非线性影响规律及其交互作用特征。本研究构建的机器学习框架适用于小样本超临界水气化实验数据，可为煤与污泥共气化过程参数优化及产物调控提供数据驱动方法参考。关键词：煤与污泥;超临界水共气化;可解释性机器学习;留一法交叉验证;极端梯度提升5|40|0更新时间：2026-07-20
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