半导体光催化氮气还原合成氨的研究进展

光催化固氮技术以清洁的太阳能作为驱动能源,使用丰富的氮气和水作为原料,秉持绿色可持续的发展原则,是一项富有潜力的氨合成技术。然而,光催化氮气还原反应效率普遍较低,严重制约了该技术的应用与发展。本研究在介绍氮气还原过程的基础上,指出目前光催化固氮体系面临的主要挑战,围绕增强光吸收、加速光生电荷的分离与转移和促进N_(2)吸附活化方面,结合近几年文献报道的光催化固氮典型案例重点综述了半导体材料的改性策略,最后对该领域的未来发展趋势进行了分析与展望。

基于协同降噪与IGWO-SVR的高填方路基沉降预测

高填方路基沉降影响山岭重丘区重载铁路运营安全。为克服实测沉降数据掺杂随机噪声、现有预测模型适用性差的不足,提出基于协同降噪算法与IGWO-SVR模型的沉降预测方法。运用互补集合经验模态分解法(CEEMD)与小波包变换法(WPT)对含噪沉降数据进行协同降噪处理;提出基于佳点集初始化均布、非线性收敛控制与自身历史最优记忆位置更新的改进灰狼优化(IGWO)算法,并结合支持向量回归模型(SVR),构建IGWO-SVR沉降预测模型。进一步地,利用大准铁路工点及现有文献研究成果,验证IGWO-SVR模型的优越性。结果表明:协同降噪法可有效消除原数据中噪声项的干扰波动;在小样本数据集上,IGWO-SVR模型较传统沉降预测模型与现有文献所述预测模型,具有更高的预测精度与稳定性。研究成果为重载铁路高填方路基沉降预测提供了新途径。

产品预研研究回顾及展望

产品创新是提高企业绩效的重要驱动力之一,而预研阶段作为产品创新中创意产生、概念生成和项目评估的阶段,对产品创新具有重要影响。随着世界经济格局和产品研发环境的不断变化,预研成为企业提高自身核心竞争力的重要研发活动,进而也成为众多学者关注的焦点。然而,已有相关研究主要集中于预研的定义、特征、绩效以及预研活动对新产品开发产生的影响,很少涉及预研知识基础、研究热点的动态变化趋势、研究前沿、新时代背景下预研的未来研究方向等。鉴于此,利用CiteSpace可视化软件对国内外的预研文献数据进行分析,绘制预研知识领域的核心作者、研究国家和研究机构的知识图谱,关键词共现图,关键词突现分析图以及关键词时线分布图,分析预研的研究现状、研究热点和研究前沿。最后,针对已有文献的不足,提出新时代背景下未来的研究方向,以期为后续相关研究提供参考和借鉴。

基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用

为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量位移预测均值和认知误差的方差,再采用BP算法度量随机误差的方差,然后将位移预测均值、认知误差和随机误差的方差3者结合在一起,量化出一定置信水平下的预测区间。最后,基于杭绍台高铁沿线边坡的监测数据,探讨BGB模型认知不确定性的响应特征,并通过对比多种区间预测模型来验证BGB模型的优越性。结果表明:BGB模型不仅能构造清晰可靠的预测区间,还能提供高精度的点预测结果;改变模型输入特征和预测算法会导致认知不确定性的改变,而BGB模型所构造的预测区间能正确地响应不确定性的变化;对比以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为核心的区间预测模型,BGB模型的区间预测和点预测性均能更优。研究成果可为高铁边坡位移发展提供可靠的预测结果,进而为高铁边坡可靠度分析提供理论基础。

螺旋钢桩加固边坡抗滑承载特性研究

目前,针对螺旋钢桩加固边坡问题,其桩土作用机制及抗滑承载特性研究较少,限制其推广应用。因此,基于FEM和桩与边坡解耦设计分析方法,提出一种适用于螺旋钢桩加固边坡模型的简化方法,并对简化模型桩-土相互作用的模拟效果和抗滑力计算准确度进行验证,随后分别建立螺旋钢桩和等直径钢管桩有限元模型,对比分析其各项受力性能,揭示螺旋钢桩的受力模式。研究结果表明:通过该简化方法计算出的桩顶位移值与现场实测值、滑面处弯矩峰值结果相差均在10%之内,在产生相同抗滑力下,简化模型与三维桩土模型的桩顶位移差值在5%以内,说明此简化方法模拟精度可满足要求。在抗滑承载特性方面,当桩顶产生5 cm位移时,螺旋钢桩较圆型桩抗滑力提高15%;产生相同的抗滑力时,螺旋钢桩顶位移较圆型桩顶位移减少22%。螺旋钢桩在承受滑坡推力时,首先通过桩身挠曲抵抗滑坡推力,随着滑坡位移不断增大,螺旋叶片与周围土体产生的摩擦和挤压作用不断增强,处于滑动剪切区的叶片发生翘曲变形,通过形成反弯矩作用抵抗滑坡推力。平行滑动区与锚固区的叶片在轴向产生相对位移,调动螺旋叶片产生端阻力,并将其传递至滑面以增大抗滑力,由此改变桩周土体位移场与应力场的分布,增强桩土协同工作能力,并起到良好的应力扩散与传递作用。研究成果可为螺旋钢桩的承载特性计算与加固设计提供借鉴。

内蒙古阿拉善驼乳制品中乳酸菌分离鉴定及微生物多样性研究

内蒙古传统乳制品是乳酸菌的优质培养基,为保藏内蒙古阿拉善地区驼乳制品中的乳酸菌资源,并研究其中微生物多样性,本研究分别采用纯培养方法与宏基因组测序技术进行分析。宏基因组分析表明:阿拉善地区鲜驼乳微生物多样性明显高于酸驼乳,18份样品中共鉴定到157个种。鲜驼乳的优势菌种为乳酸乳球菌(13.22%)和桂林不动杆菌(10.65%);酸驼乳的优势菌种为瑞士乳杆菌(72.66%)、马乳酒样乳杆菌(8.32%)和乳酸乳球菌(4.28%)。纯培养进一步从鲜驼乳和酸驼乳中分离到121株乳酸菌,鉴定为4个属的14个种,其中鲜驼乳的优势菌株为乳酸乳球菌(62.00%),酸驼乳的优势菌株为瑞士乳杆菌(40.00%)、马乳酒样乳杆菌(19.00%),与宏基因组测序结果一致。宏基因组测序联合纯培养法可有效实现驼乳样品微生物多样性分析与乳酸菌资源挖掘,为驼乳的工业化生产与乳酸菌资源利用提供理论依据。

血5′tRF-LysCTT对急性脑梗死早期诊断及病情严重程度判定的价值

目的探究血5′tRF-LysCTT表达水平对急性脑梗死(ACI)患者早期诊断及病情严重程度判定的价值。方法收集2022年10月至2023年10月在哈尔滨医科大学附属第一医院神经内科住院急性脑梗死(ACI)患者为ACI组(n=114),选取同期健康体检者为对照组(n=112)。根据NIHSS评分将ACI患者分为轻型组(NIHSS≤5分,n=66)和中重型组(NIHSS>5分,n=48)。通过实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)技术检测两组血5′tRF-LysCTT水平。应用多因素Logistic回归分析预测ACI患者神经功能缺损程度的危险因素。ROC曲线分析5′tRF-LysCTT对区分轻型、中重型ACI的诊断价值。结果ACI患者血5′tRF-LysCTT水平明显低于对照组(1.34±0.56 vs.3.28±1.01,P<0.001)。与轻型组比较,中重型组血5′tRF-LysCTT表达明显降低(1.65±0.45 vs.0.89±0.36,P<0.001)。与5′tRF-LysCTT相对表达量与ACI神经功能缺损程度呈负相关(P<0.001)。ROC曲线分析5′tRF-LysCTT对区分ACI组与对照组的曲线下面积(AUC值)为0.956(95%CI 0.9317~0.9805),敏感度为94.6%,特异度为84.7%,截断值为2.11;区分ACI轻、中重型的AUC值为0.908(95%CI 0.8543~0.9618),敏感度为93.3%,特异度为80.2%,截断值为1.41,具有较高诊断效率。Logistic回归分析显示,5′tRF-LysCTT是预测神经功能缺损程度的独立危险因素。结论血5′tRF-LysCTT可能成为ACI患者早期诊断及病情严重程度判定的新标志物。

3C引导性反馈下情景模拟教学对本科护生批判性思维能力的影响

目的开展3C引导性反馈下情景模拟教学,以提高本科护生批判性思维能力。方法选取2022级全日制护理本科生为研究对象,以抽签法随机抽取4个班195人为对照组,4个班193人为试验组。在护理学导论第10章护理科学思维方法与决策的教学中,对照组实施传统讲授式教学模式,试验组实施3C引导性反馈下情景模拟教学。比较两组批判性思维能力、理论测试成绩及试验组对教学效果的评价。结果教学后试验组批判性思维能力总分及各维度得分、理论测试成绩显著高于对照组(均P<0.05)。试验组91.7%~94.3%的护生表示该教学模式有利于临床思维和评判性思维、分析和解决问题能力的培养等。结论护理学导论教学中实施3C引导性反馈下情景模拟教学,有利于巩固理论知识,提高护理本科生批判性思维能力,提升教学效果。

基于DS证据理论与综合赋权改进可拓法的黄土区重载铁路高填方路基服役性能评价

为有效评价黄土区重载铁路高填方路基的变形与稳定状态,在重载铁路高填方路基服役性能初选评价指标库基础上,通过基于证据可信度的DS证据理论融合指标的重要度、独立度与区分度3项特征值,构建重载铁路高填方路基服役性能优选指标体系;基于综合赋权改进可拓评价法,建立针对重载铁路高填方路基服役性能的多层次综合评价模型,并利用该模型对大准及巴准铁路两段高填方路基服役性能进行评价。研究结果表明,上述两段高填方路基服役性能等级评价结果依次为差与良,并均通过了有效性检验;本文研究所提方法较云模型更能准确评价高填方路基服役性能,且比《铁路路基大维修规则》更能全面客观地反映高填方路基服役性能所处状态。研究结果可为黄土区重载铁路高填方路基服役性能状态评价提供参考。

基于ML预测不确定性的边坡失稳时空概率评估方法与应用研究

为解决机器学习(Machine Learning,ML)边坡位移预测中的不确定性及预测信息挖掘深度不够等问题,提出基于ML预测不确定性的边坡失稳时空概率评估方法。首先,基于Bootstrap算法度量ML边坡位移预测中的不确定性,利用GRU算法预测边坡单一点位的位移时间特征、Kriging算法插值边坡位移空间分布,建立Bootstrap-GRU-Kriging边坡位移时空不确定性预测模型;接着,利用可靠度理论挖掘位移时空不确定性预测结果,建立边坡失稳时空概率评估模型,基于最不利原则提出边坡全断面位移-失稳概率二元耦合分析指标DP;最后,依托杭绍台铁路硅藻土边坡试验段验证模型的有效性。结果表明:边坡位移时空不确定性预测模型兼具ML边坡位移预测不确定性量化和时空分布预测功能,边坡失稳时空概率评估模型不仅能得到边坡失稳概率空间分布及时变特性,还能实现边坡整体安全的高效评价;所提方法构造的预测区间清晰可靠,各测点预测区间覆盖率PICP均值高于96%,DP指标可响应边坡变形过程中外界所造成的影响。研究成果可为边坡位移预测及超前评估理论研究提供参考。

Lewis酸碱调控镧掺杂氧化锌催化CO_(2)转化制碳酸乙烯酯

本研究以CO_(2)和乙二醇(EG)合成碳酸乙烯酯(EC)为目标,设计合成一系列La掺杂ZnO催化剂,可对ZnO表面Lewis酸碱性位点调控,并在无助剂条件下研究了催化剂活性。La-ZnO-1%-550℃具有最好的催化活性,在130℃、4 MPa CO_(2)、1 h条件下,EG的转化率为0.54%,EC的时空收率和选择性分别为7.326 mmol/(h·g)和99%,并具有良好的稳定性。结合对催化剂的晶体结构、形貌和表面酸碱性等分析,结果显示,La均匀分布在ZnO中空纳米片中,经过550℃煅烧的La掺杂ZnO的表面具有最多的Lewis酸碱性位点,催化剂的催化活性随中强Lewis酸碱性位点增多而升高。

基于Routh判据+主导极点法在高阶系统中的稳定性研究

构建了全向机器人在斜坡上运动的受力模型,计算出模型系统函数,分析了载重、坡度θ、惯性等干扰对系统的影响,提出采用Routh判据为该高阶系统稳定条件,用根轨迹主导极点法获得相似2阶系统,观测系统性能指标,获得最优解方案。仿真验证说明,载重K=3.25kg时,全向机器人在斜坡运动系统自校正效果较好,表明采用Routh判据+主导极点法研究高阶系统的稳定性可行有效,为后续研究变值θ扰动下更高阶系统校正提供了一定参考。

中医护理质量评价指标相关文献范围综述

目的:对中医护理质量评价指标相关文献进行范围综述,明确中医护理质量评价指标的类别、名称及内容。方法:以范围综述方法学为指导,系统检索PubMed、Cochrane Library、CINAHL、Web of Science、中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库。检索时限为建库到2023年2月26日;对纳入文献进行汇总和分析。结果:纳入26篇文献,根据三维质量结构模型对评价指标进行归类,各项评价指标累计出现521次,其中结构质量相关指标168次(32.25%)、过程质量相关指标138次(26.49%)、结果质量相关指标215次(41.27%)。出现频次排名前5的二级指标为护士培训与考核、中医护理操作不良事件、满意度、中医护理人力资源、中医护理组织管理。出现频次排名前5的三级指标为中医护理操作意外与差错、患者对中医护理满意度、护士中医理论与技能培训、护士中医理论与技能考核、辨证施护。各研究较关注护士培训与考核、中医护理临床实践和中医护理操作不良事件等指标,对政策支持条件、延续护理及护理风险等指标关注较少。结论:目前,国内中医护理质量评价指标有待完善,建议在规范和完善评价指标名称和内容的基础上,兼顾科学性验证及临床应用,以保证其科学性和可行性。

职业教育赋能建筑业绿色转型发展研究——以智能建造为例

建筑业是住房城乡建设行业的两大支柱性产业之一,对于推动经济社会发展、保障人民美好生活,具有重要作用,当前正处于工业化、数字化、智能化、绿色化转型升级阶段。智能建造是促进建筑业绿色转型、赋能住房城乡建设行业高质量发展的重要手段。基于国家战略、行业发展需求,分析职业教育培养智能建造技术技能人才的重要意义,从提高智能建造人才供给匹配度和培养质量两个方面提出系列举措,以解决职业教育赋能建筑业绿色化转型的现实困境,进一步推动住房城乡建设行业高素质技术技能人才培养,助力实现建设世界建造强国目标。

液氢固空生长数值模拟及可视化实验

固空已成为制约液氢推进剂大规模安全应用的关键因素之一,但目前对于固空特性的了解仍有待深入。采用数值模拟和低温可视化实验来探究液氢固空的氧氮分布规律和生长特性。结果表明,相场模型可以准确模拟纯扩散和强制对流工况下的固空生长及二次分枝过程。多晶核竞争生长时,固空会相互融合形成多晶共生体,二次枝晶还会增加融合点数量,而强制对流增加了液氢固空的危险性,富氧含量最高可达到53.3%。低温可视化实验装置能够有效观测液氢固空的全周期生长过程,当模拟气中的氧浓度为15%时,固空中的氧相对浓度可达到33.8%,证明了固空的氧富集特性。研究结果可为液氢推进剂安全使用体系的构建提供支撑。

军用车辆太阳辐射热效应模拟试验室设计

通过研究太阳辐射国内外相关试验测试标准,对比了不同标准中太阳辐射热效应试验温度、辐照度等指标要求,作为太阳辐射热效应模拟试验室的设计输入条件。针对军用车辆的特点,设计了太阳辐射热效应模拟试验室,该试验室可满足大尺寸军用车辆五面照射的试验需要,通过灯阵设计仿真与验证,试验室辐照度均匀度在10%以内。结合温度控制和太阳模拟系统联合控制,实现了太阳辐射日循环环境模拟,并结合A1干热地区指标要求进行了试验验证。通过试验测试表明,太阳辐射热效应模拟试验室均匀度和允差范围满足GJB 150.7A的设备要求,对军用车辆的太阳辐射热效应试验室设计具有参考价值。

基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法

石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,建立了流型识别超声测试仿真模型。采用超声透射衰减技术和反射回波技术研究水平管道油气水三相段塞流超声响应特性,提取透射衰减信号区分段塞流液膜区、气泡夹带区和稳定液塞区。利用反射信号时间序列数据中的回波能量等统计特征,通过RBF神经网络对油气水段塞流进行流型识别。结果表明,基于超声传播机理以及RBF神经网络三相段塞流流型识别率为95.7%。基于RBF神经网络的流型识别算法研究为超声技术实现水平管油气水段塞流流型识别提供了理论基础。

长双歧杆菌婴儿亚种利用母乳低聚糖的分子机制及益生作用研究进展

母乳是婴儿早期最主要的营养来源,它可以满足婴儿出生后6个月内的所有营养需求。母乳还含有许多生物活性物质,能够调节肠道菌群,促进免疫系统发育,增强肠道屏障。母乳低聚糖(human milk oligosaccharides,HMOs)是母乳中的活性物质之一,它们无法被婴儿直接消化吸收,但可以作为一种益生元刺激肠道菌群的建立与进化。长双歧杆菌婴儿亚种(Bifidobacterium longum subsp. infantis)是母乳喂养婴儿肠道中的优势微生物,几乎拥有代谢主要HMOs所需的所有基因簇,其与HMOs的互作对早期婴儿肠道健康起着关键作用。本文综述了HMOs的组成和结构,描述了B. longum subsp. infantis对HMOs的利用方式,并总结了B. longum subsp. infantis代谢HMOs对婴儿产生的益生作用,以期为探究HMOs与肠道菌群的互作机制以及该机制对婴儿肠道发育和成熟的作用奠定基础。

油气水三相流相含率超声测试模型优化

油气水多相流广泛存在于油气工业过程。针对现有油气水多相流相含率模型对超声换能器测量信息利用有限这一问题,提出了一种水基分散分层流相含率超声测试模型的优化方法。利用最大粒径模型,研究了水基分散分层流中分散相粒径变化规律,确定粒径-波长比的范围处于中波长区。根据超声脉冲回波法,采用“一发三收”超声换能器测试系统,提出了水基分散分层流中超声扩散衰减的测试方法。在此基础上,结合Faran弹性散射理论,建立了油水分散流含油率超声测试模型。利用换能器渡越时间测量信息,提出了声程波动修正参数,改进了油水分散流中混合声速测试模型,并进一步优化了含气率测试模型。仿真结果表明,水基分散分层流含气率预测平均相对误差和均方根误差分别为0.43%和0.23%,含油率预测平均相对误差和均方根误差分别为3.30%和0.28%,验证了所提出的基于混合声速的相含率测试优化模型的有效性和准确性,为油气水多相流超声测试方法提供理论依据。

叙事结构理论视角下数据故事模型构建研究

[目的/意义]数据故事是数据与故事的结合,具有叙事性和结构性,从叙事结构理论视角可以厘清数据故事的结构要素,进而构建数据故事模型,指导数据故事创作。[方法/过程]首先,基于叙事结构理论从故事点、叙事意图、叙事逻辑、视觉效果4个层次剖析数据故事结构,得到数据故事模型框架;其次,从原料层、目标层、结构层和呈现层4个层次构建数据故事模型,对数据故事构建的生命周期进行阐释;最后,通过制作山东省农业碳排放数据故事对构建的数据故事模型进行实例分析。[结果/结论]该模型能够指导数据故事的生成和结构要素的呈现,对于提升数据的可读性、可理解性和逻辑性具有一定的理论与实践意义。