地震是极具破坏性与不确定性的自然现象,在人们毫无察觉的情况下地震发生在人口稠密区时,将严重危害人们生命财产安全。人们不断努力了解地震的物理特征和物理危害与环境之间的相互作用,以便在地震发生前发出适当的警报。可靠的地震预...地震是极具破坏性与不确定性的自然现象,在人们毫无察觉的情况下地震发生在人口稠密区时,将严重危害人们生命财产安全。人们不断努力了解地震的物理特征和物理危害与环境之间的相互作用,以便在地震发生前发出适当的警报。可靠的地震预测应包含对地震信号的分析,但是这些信号在地震发生前不明显;因此使用数据驱动机器学习的方法来分析这些信号与地震的联系并预测地震。通过建立观测台网连续监测与地震发生相关的各种物理量或化学量,据此获取的地震前兆信息是地震预测的研究基础。地震发生前,地球物理场发生显著变化,伴随电磁和地声等多种前兆信号,其中电磁和地声信号具有临震特性,是开展地震临震观测预测研究的重要数据来源;因此对地下的电磁扰动和地声信号进行实时监测,获取长期观测数据用于数据驱动机器学习方法预测地震。该文基于AETA数据的临震模型预报,针对多分量地震监测预测系统(Acoustic and Electromagnetic Testing All in one system,AETA)在川滇地区记录的电磁和地声数据,提取时域和频域特征,采用基于随机森林算法、轻量级梯度提升决策树和极度随机树的集成学习方法共同预测该区域的发震情况,选取发震概率最大的子区域中心位置作为震中预测结果,进一步训练LightGBM回归模型以预测此子区域的震级,按周对地震三要素进行预测。实验结果表明,该方法在川滇地区地震风险预测上,准确率可达0.64,震级预测的平均误差为0.38,最小误差为0.00,具有良好的预测效果。展开更多
以钠金属为对电极的纽扣半电池通常被用来评价钠离子电池电极材料的电化学性能。本工作揭示了在低温环境下,钠金属半电池在商业化酯类电解液中用于评价电极材料电化学性能存在局限性,这是因为钠金属电极在低温下具有高界面和电荷转移电...以钠金属为对电极的纽扣半电池通常被用来评价钠离子电池电极材料的电化学性能。本工作揭示了在低温环境下,钠金属半电池在商业化酯类电解液中用于评价电极材料电化学性能存在局限性,这是因为钠金属电极在低温下具有高界面和电荷转移电阻导致了大的Na+的沉积/剥离过电势,干扰了半电池对电极材料低温电化学性能的评价。Na||硬碳(HC)半电池在-20℃以0.2C (1C=300 m A/g)的倍率充放电时,钠金属电极的电位变化高达0.94 V,HC电极材料仅表现出21.1 m Ah/g比容量,存在对HC低温电化学性能不准确评价的可能性。针对此,本文提出了一种可以取代钠金属的Na15Sn4@Na复合电极用于钠离子电池电极材料的低温电化学性能评价。研究表明,Na15Sn4@Na电极有着与钠金属相同的电极电位。在-20℃的低温工况下,Na15Sn4@Na||Na15Sn4@Na对电池在0.1 m A/cm^(2)电流密度下的沉积/剥离过电势仅为0.09 V,远远小于钠金属电极0.96 V的沉积/剥离过电势。使用HC作为研究对象,所制备的Na15Sn4@Na||HC半电池在-20℃下,在HC析钠前,展现出高达100.8 m Ah/g的比容量,远高于以钠金属为对电极的半电池所展示的比容量(21.1 m Ah/g),说明基于Na15Sn4@Na对电极的半电池更能准确地表征材料本征的低温电化学性能。该工作为钠离子电池电极材料低温电化学性能的准确评价提供了实验依据。展开更多
文摘地震是极具破坏性与不确定性的自然现象,在人们毫无察觉的情况下地震发生在人口稠密区时,将严重危害人们生命财产安全。人们不断努力了解地震的物理特征和物理危害与环境之间的相互作用,以便在地震发生前发出适当的警报。可靠的地震预测应包含对地震信号的分析,但是这些信号在地震发生前不明显;因此使用数据驱动机器学习的方法来分析这些信号与地震的联系并预测地震。通过建立观测台网连续监测与地震发生相关的各种物理量或化学量,据此获取的地震前兆信息是地震预测的研究基础。地震发生前,地球物理场发生显著变化,伴随电磁和地声等多种前兆信号,其中电磁和地声信号具有临震特性,是开展地震临震观测预测研究的重要数据来源;因此对地下的电磁扰动和地声信号进行实时监测,获取长期观测数据用于数据驱动机器学习方法预测地震。该文基于AETA数据的临震模型预报,针对多分量地震监测预测系统(Acoustic and Electromagnetic Testing All in one system,AETA)在川滇地区记录的电磁和地声数据,提取时域和频域特征,采用基于随机森林算法、轻量级梯度提升决策树和极度随机树的集成学习方法共同预测该区域的发震情况,选取发震概率最大的子区域中心位置作为震中预测结果,进一步训练LightGBM回归模型以预测此子区域的震级,按周对地震三要素进行预测。实验结果表明,该方法在川滇地区地震风险预测上,准确率可达0.64,震级预测的平均误差为0.38,最小误差为0.00,具有良好的预测效果。
文摘以钠金属为对电极的纽扣半电池通常被用来评价钠离子电池电极材料的电化学性能。本工作揭示了在低温环境下,钠金属半电池在商业化酯类电解液中用于评价电极材料电化学性能存在局限性,这是因为钠金属电极在低温下具有高界面和电荷转移电阻导致了大的Na+的沉积/剥离过电势,干扰了半电池对电极材料低温电化学性能的评价。Na||硬碳(HC)半电池在-20℃以0.2C (1C=300 m A/g)的倍率充放电时,钠金属电极的电位变化高达0.94 V,HC电极材料仅表现出21.1 m Ah/g比容量,存在对HC低温电化学性能不准确评价的可能性。针对此,本文提出了一种可以取代钠金属的Na15Sn4@Na复合电极用于钠离子电池电极材料的低温电化学性能评价。研究表明,Na15Sn4@Na电极有着与钠金属相同的电极电位。在-20℃的低温工况下,Na15Sn4@Na||Na15Sn4@Na对电池在0.1 m A/cm^(2)电流密度下的沉积/剥离过电势仅为0.09 V,远远小于钠金属电极0.96 V的沉积/剥离过电势。使用HC作为研究对象,所制备的Na15Sn4@Na||HC半电池在-20℃下,在HC析钠前,展现出高达100.8 m Ah/g的比容量,远高于以钠金属为对电极的半电池所展示的比容量(21.1 m Ah/g),说明基于Na15Sn4@Na对电极的半电池更能准确地表征材料本征的低温电化学性能。该工作为钠离子电池电极材料低温电化学性能的准确评价提供了实验依据。
