液态金属脱合金反应及其应用的研究进展

液态金属脱合金反应(Liquid Metal Dealloying,LMD)是一种基于熔融金属液中合金各组分与金属液反应性不同(混合焓正负关系)而产生的一种选择性溶解反应,是一种新型的多孔材料及复合材料的制备手段。本文首先从液态金属脱合金反应的概念和原理入手,详细介绍了此反应应用于纳米多孔材料与金属基复合材料的制备案例。在多孔材料制备方面,液态金属脱合金反应不仅可满足贱金属类纳米多孔材料的高效生产需求,还可通过脱合金反应条件调控孔隙结构。在复合材料制备方面,脱合金反应可使得析出相尺寸更加细小,分布更加均匀弥散,从而提高复合材料的综合力学性能。最后,本文对液态金属脱合金反应的最新应用与机理研究进行了概述,并对此类反应的未来应用进行了展望。

基于可控带内网络遥测的全业务网络可视化方案研究

随着传送网络在数智化时代向云网融合和智能化运维的演进,运营商对网络在面向新一代全业务承载的运维需求越来越高,传统的网络监测和运维管理方式已经难以满足需求。因此,智能化运维正在被广泛应用于运营商网络演进和价值挖掘,以提高网络的效率和性能,实现基于感知网络的数智化运维。文章旨在探讨在IPv6+应用感知网络等面向未来的全业务场景下,如何建设可控网络感知的可视化网络监测系统,以实现新一代网络的用户业务感知,为网络提供更加可靠、稳定和智能的运维保障。

Nonlinear Absorption and Low-threshold Two-photon Pumped Amplified Stimulated Emission from FAPbBr_(3) Nanocrystals

Formamidinium lead bromide(FAPbBr_(3))nanocrystals(NCs)have been considered to be a good optoelectronic material due to their pure green emission,excellent stability and superior carrier transport characteristics.However,two-photon pumped amplified spontaneous emission(ASE)and the corresponding nonlinear optical properties of FAPbBr_(3) NCs are scarcely revealed.Herein,we synthesized colloidal FAPbBr_(3) NCs with different sizes by changing the molar ratio of FABr/PbBr_(2) in the precursor solution,using ligand assisted precipitation(LARP)technology at room temperature.Photoluminescence(PL)and time resolved photoluminescence(TRPL)spectroscopy were measured to characterize their ASE properties.And their nonlinear optical properties were studied through the Zscan technique and the two-photon excited fluorescence method.The stimulated emission properties including oneand two-photon pumped ASE have been realized from FAPbBr_(3) NCs.With large two-photon absorption coefficient(0.27 cm/GW)and high non-linear absorption cross-section(7.52×10^(5) GM),ASE with threshold as low as 9.8μJ/cm^(2) and 487μJ/cm^(2) have been obtained from colloidal FAPbBr_(3) NCs using one-and two-photon excitations.These results indicate that as a new possible green-emitting frequency-upconversion material with low thresholds,FAPbBr_(3) NCs hold great potential in the development of high-performance two-photon pump lasers.

氧化石墨烯薄膜电阻式湿度传感器研究

为研制一种高灵敏、快响应的湿度传感器,选用单层氧化石墨烯分散液为原料,将其滴涂于μm级宽度的电极沟道上,自然干燥成膜后,制得了基于氧化石墨烯薄膜的电阻式湿度传感器。研究了单层氧化石墨烯分散液浓度、电极沟道宽度这2个关键参数对传感器性能的影响规律并得出最优参数。最优传感器的响应时间和恢复时间都达到0.3 s左右,灵敏度最高达399%,相对湿度检测范围为5%~90%。使用最优传感器演示了对人体呼吸的监测和对人体手指的非接触式响应。

部分预混耦合EGR对天然气直喷发动机的影响

以一台四冲程高压直喷天然气发动机为研究对象,模拟研究了5种天然气预喷量耦合5种废气再循环(EGR)率对部分预喷天然气发动机的燃烧和排放特性的影响。结果表明,相比于高压直喷模式,部分预喷模式有着更高的缸内峰值压力、峰值热释放率和最大压力升高率。预喷比例的增加会提前发动机燃烧相位、缩短燃烧持续期,进而降低发动机的指示燃料消耗率,但是EGR的加入会削弱这种效果。较高的预喷量耦合中等比例EGR能够削弱NOx-soot的“trade-off”关系;30%EGR率耦合40%预喷量能够使发动机具有较低的指示燃油消耗率,产生较低的甲烷、未燃HC和CO排放,以及优于非预喷方案的NOx和soot排放特性。

考虑网络攻击影响的源网荷储系统风险评估

随着能源互联网技术的发展,电网调度正向“源网荷储”协同优化运行模式转变,系统利用能源优化配置、多能互补控制、大数据分析等先进技术,实现清洁能源高效利用、系统资源交互共享、电力需求响应等特性,由于物理设备与信息系统的深度耦合,针对其信息系统的网络攻击可能会导致物理故障。为了评估网络攻击对源网荷储系统的影响,从攻击者角度出发分析网络攻击的影响并建立改进的攻击图,采用频繁模式增长(FP-Growth)关联规则分析方法确定攻击路径;根据漏洞评估与贝叶斯定理确定攻击目标被成功攻击的概率,将源网荷储遭受网络攻击产生故障的概率乘以负荷损失量作为风险评估指标。分别对源网荷储系统中配电网断路器与分布式电源遭受网络攻击的场景进行风险定量评估,验证了所提方法的可行性与有效性。

基于知识图谱与大数据的基建领域对话信息挖掘算法

对基建项目对话信息的有效挖掘是基建领域发展的必然趋势,也是实现基建项目高质量发展的必要手段,基于知识图谱与大数据研究基建领域对话信息挖掘算法,以全生命周期理论对应基建项目建设全过程,按照需求分析设计基建项目对话信息数据库,针对数据库应用逻辑定义对话信息数据流图谱。通过数据流图谱的展现形式,选择知识图谱算法标记对话信息类型标签,以可扩展模式确定基建领域内对话信息的具体关系。为保证确定对话信息关系具有关联性,通过大数据技术中相似评估方式,在对应信息关系之间计算两者相似度,通过相似度合并计算数据关联概率,实现全局领域内的对话信息挖掘,完成算法设计。实验结果表明,按照基建工程中不同的对话信息类型进行挖掘验证,新算法可以实现不同信息元素的精准挖掘,具有一定应用价值。

基于模型驱动双向主动测量协议的IP网络遥测系统研究与实现

IP层的OAM技术中,双向主动测量协议(TWAMP)通过主动向网络注入测量报文,并根据对测量报文进行采集分析来实现任意2个具备IP可达性网络节点之间的网络层性能监测。文章首先分析了TWAMP测量方案在实际运营部署时存在的主要问题和挑战,然后针对网络的运维管理日益智能化的网络发展趋势下,需要对网络运行状况进行连续实时主动监测的新需求进行了相关分析。基于此,文章提出了一种面向互联网遥测架构的硬探针TWAMP网络监控系统,以此实现IP传送网的性能监测改进,为实现更实时可靠的智能运营提供有力支撑。

基于RMR系统的气侵工况下井底压力控制

为了更有效地控制钻井过程中的井底压力,确保钻井安全,以气液两相流理论为基础,建立了无隔水管海底泵举升(riserless mud recovery,RMR)系统在气侵工况下的井底压力计算模型。提出了3种流量调节方法,对流量调节后的井底压力变化过程进行了动态模拟。结果表明:调节循环流量为30、40、50 L/s时,15 min时刻井底压力下降幅度分别为0.62、1.37、1.70 MPa;调节海底泵出口流量至17、20、23 L/s时,地层压力分别在10、11、14 min时刻得到平衡;增大钻井泵出口流量至32 L/s,调节海底泵出口流量为26、27 L/s时,地层压力分别在13.1、14.0 min时刻得到平衡。通过对数据进行拟合,得到了循环流量和海底泵出口流量与井底压力之间的关系方程,并形成了RMR系统在气侵工况下控制井底压力时的流量调节方法。

新型电力AMI系统中基于Neural Prophet模型的电力负荷预测与修补研究

针对新型电力系统高级量测体系(AMI)系统中电力负荷异常值与空值的修补问题,提出一种基于Neural Prophet模型的电力负荷预测方法,用预测值修补AMI系统中出现的负荷异常值与空值。通过Neural Prophet模型的趋势模块、季节性模块、自回归模块3个模块组合进行电力负荷精准预测,可解决AMI系统的负荷数据修补问题。在电力负荷数据集上进行实验,结果表明所提方法与负荷预测经典算法相比具有较优的准确性且具有参数可解释的优势。所提方法可对AMI系统中有问题的电力负荷异常数据进行有效修改,对缺失的电力负荷数据进行填补。

负泊松比内凹蜂窝圆柱壳水下抗冲击响应研究

基于Abaqus声固耦合法对水下爆炸工况下,负泊松比内凹蜂窝圆柱壳的抗冲击性能进行研究。主要分析双层圆柱壳外壳、内壳和肋板的最大变形、等效塑性应变、动能和内能结果,讨论了不同肋板间距工况对双层圆柱壳抗冲击响应的影响。结果表明,在肋板总重一定条件下,增大肋板间距、增大肋板宽度、减少肋板数量,外壳最大变形、等效塑性应变、动能、内能呈增大趋势;内壳和肋板最大变形、等效塑性应变、动能、内能呈减小趋势。

正念行为训练结合亲情护理对肺癌放疗患者心理弹性和应对方式的影响

目的研究分析正念行为训练结合亲情护理对肺癌放疗患者心理弹性和应对方式的影响。方法选择2022年1月至2022年12月在我院接受放疗的肺癌患者300例,根据随机数表法将患者均分为两组,组别为对照组与研究组,每组患者均为150例。对照组实施常规护理,研究组实施正念行为训练结合亲情护理,观察两组患者的心理弹性、应对方式、不良反应发生情况、护理满意度、生活质量,之后统计对比两组观察结果。结果与对照组比较,研究组护理后心理弹性量表(CD-RISC)中乐观、韧性、力量分值更高(P<0.05)。相较于对照组,研究组护理后医学应对方式问卷(MCMQ)中面对分值更高,屈服、回避分值更低(P<0.05)。与对照组相比,研究组不良反应发生率更低,护理满意度更高(P<0.05)。相比于对照组,研究组护理后简明健康状况调查表(SF-36)中各指标分值更高(P<0.05)。结论肺癌放疗患者应用正念行为训练结合亲情护理后,不仅能够改善患者心理弹性,让患者积极面对疾病,还可以降低不良发应发生率,提高护理满意度及生活质量。

西秦岭白龙江地区志留系迭部组岩石地球化学特征及碎屑锆石原位U-Pb年代学研究

白龙江地区志留系迭部组浅变质碎屑岩微量元素地球化学指示其物源主要来自上地壳长英质岩浆岩,源区与活动大陆边缘背景密切有关。迭部组LA–ICP–MS碎屑锆石U–Pb年代学显示年龄值跨度较大,最小年龄为440 Ma,指示其沉积时代不早于早志留世,结合区域化石资料限定迭部组为早志留世。碎屑锆石U–Pb年龄可分出440~680 Ma、798~876 Ma、1012~1291 Ma、1590~1990 Ma、2113~2455 Ma等5个峰值年龄区间,显示区内沉积物源具有多源多时代地质体的贡献特征。其中,最高峰值440~680 Ma(占总有效数据76.9%)的年龄谱图与北秦岭微地块吻合度高,显示迭部组沉积物源主要来自北秦岭微地块,而其他组少量峰值碎屑锆石年龄则显示南秦岭微地块、扬子地块,北祁连东段可能参与了部分物源供给。

水下爆炸载荷特性数值计算方法

为了更好地研究水下爆炸冲击载荷,通过数值模拟的方式模拟水下爆炸过程中产生的爆炸冲击波和气泡脉动2种原生载荷。运用有限元软件AUTODYN建立一维炸药-水域模型模拟炸药爆炸产生的爆炸载荷,通过对比经验公式对有限元模型可靠性进行验证,计算结果与经验公式误差不超过15%。同时研究了爆距、炸药当量和水深等变量对水下爆炸冲击波以及气泡脉动的影响。

早产儿血清mi R-125b,LncRNA MALAT1表达水平与支气管肺发育不良的相关性研究

目的 探讨早产儿血清微小核糖核酸(micro RNA,mi R)-125b,长链非编码RNA(long non-coding RNA,Lnc RNA)转移相关肺腺癌转录本-1(metastasis associated lung adenocarcinoma transcript 1,MALAT1)水平与支气管肺发育不良(broncho-pulmonary dysplasia,BPD)的关系。方法 选取2020年4月~2021年4月入住潍坊市妇幼保健院新生儿重症监护室(neonatal intensive care unit,NICU)的227例早产儿作为研究对象。采用实时荧光定量聚合酶链式反应(real-time quantitative polymerase chain reaction,RQ-PCR)检测血清mi R-125b和Lnc RNA MALAT1的表达水平;绘制血清mi R-125b和Lnc RNA MALAT1预测早产儿BPD发生的ROC曲线;多因素Logistic回归分析影响早产儿BPD的有关因素。结果 BPD组早产儿给氧时间34.54±9.21天,机械通气时间23.97±1.30h长于非BPD组(17.28±5.22天,4.71±2.26h),差异具有统计学意义(t=17.387,60.047,均P<0.05)。进入NICU后第10和14天,BPD组早产儿血清mi R-125b水平(0.70±0.18,0.48±0.16)均低于无BPD组(0.99±0.12,1.02±0.16),差异具有统计学意义(t=13.683,21.787,均P<0.05);血清Lnc RNAMALAT1水平(1.52±0.41,2.02±0.61)均高于无BPD组(1.03±0.15,1.02±0.11),差异具有统计学意义(t=13.198,20.569,均P<0.05);血清mi R-125b水平在轻度BPD组、中度BPD组和重度BPD组中依次降低(0.60±0.16,0.47±0.12,0.36±0.10),血清Lnc RNA MALAT1水平在轻度BPD组、中度BPD组和重度BPD组中依次升高(1.54±0.42,1.99±0.51,2.45±0.62),差异具有统计学意义(F=15.872,14.084,均P<0.05)。ROC分析结果显示,血清mi R-125b预测早产儿BPD的曲线下面积(AUC)为0.820(0.765~0.875),最佳诊断截点为0.59,Lnc RNA MALAT1预测早产儿BPD的AUC为0.773(0.685~0.861),最佳诊断截点为1.71,两个指标联合预测的价值最高,AUC为0.902(0.855~0.948)。多因素Logistic回归分析结果显示,给氧时间(OR:2.135,95%CI:1.241~3.674,P=0.006)、机械通气时间(OR:2.187,95%CI:1.132~4.225,P=0.020)和Lnc RNA MALAT1(OR:2.016,95%CI:1.190~3.416,P=0.009)是早产儿BPD的独立危险因素,mi R-125b(OR:0.699,95%CI:0.552~0.884,P=0.003)是早产儿BPD的独立保护因素。结论 血清mi R-125b水平降低及Lnc RNA MALAT1水平升高与早产儿BPD及严重程度有相关,检测早产儿血清mi R-125b,Lnc RNA MALAT1可为临床早期诊断治疗BPD提供理论依据。

MSCT三期增强扫描在结直肠癌诊断及分期中的价值

目的 探讨MSCT增强扫描在结直肠癌诊断及分期中的应用价值。方法 选取结直肠癌患者102例,与病理活检结果比较,评估诊断及分期的灵敏度、特异度和准确度。结果 MSCT增强扫描显示59例癌变部位肠壁明显不规则增厚,肠壁半环形或者环形增厚,43例显示肠壁因增厚和肠腔内肿块引起肠管狭窄,甚至梗阻。MSCT增强扫描结果显示,增厚的肠壁呈现强化,63例肿块密度略高于正常肠壁,39例肿块密度等于正常肠壁。MSCT三期增强扫描T1~T2、T3、T4灵敏度90.00%、特异度93.02%和准确度97.06%。结论 MSCT对结直肠癌术前T分期有较高的准确性,对于结直肠癌术前评估及治疗有重要意义。

近红外技术在氯碱工业盐水浓度检测中的应用

基于近红外光谱技术,提出了一种对原料粗盐水和中间产物之一的出槽盐水的浓度检测方法。通过分析近红外光的吸收特性,可以获得盐水的浓度信息。试验结果表明:所提出的方法具有速度快、成本低、易操作等优势,可以满足氯碱生产过程中的检测要求,为盐水浓度的在线检测及浓度控制提供有力的数据支撑。

基于移动互联的计算机专业混合式教学模式的研究与实现——以服装试穿系统开发为例

随着移动设备和互联网技术的普及,混合式教学模式成为现代教学中的一种重要模式。以计算机专业服装试穿系统为例,文章首先介绍了混合式教学模式的定义和特点,其次基于该模式设计了一种基于移动互联的服装试穿系统,该系统结合虚拟现实技术和移动互联网技术实现了学生在移动设备上进行服装试穿和计算机编程的功能,最后对该系统进行了实验测试和评估,验证了其实用性和有效性。

非移位型股骨颈骨折股骨头后倾角测量及对预后影响的研究进展

非移位型股骨颈骨折的治疗及预后等多方面仍存在有许多未解决的问题,如骨折不愈合、股骨头缺血坏死等。为了降低非移位型股骨颈骨折术后各类并发症发生的风险,股骨颈骨折后倾角及其对预后的影响引起了越来越多的关注。大量学者研究发现,当后倾角>20°后,内固定治疗失败的风险显著增加。基于这一理念,根据患者后倾角的不同,可选择使用初次人工关节置换来替代3枚螺钉内固定,以减少患者术后并发症的发生率。同时分析发现,股骨颈后段粉碎会导致后倾角增大。本文是探究股骨颈骨折后倾角与手术预后之间的关系,并介绍一种测量股骨颈后倾角大小的新方法。

基于迁移学习和卷积视觉转换器的农作物病害识别研究

农作物病虫害对粮食生产和质量都有很大影响。针对当前传统的农作物病害识别过程中主要依赖人工特征提取,且真实环境下采集的病害图像样本数目较少,识别方法鲁棒性差、分类准确率偏低等问题,基于迁移学习提出了以卷积操作预处理图像子块的视觉转换器(Vision Transformer,ViT)模型用于农作物病害识别。在ViT模型结构的基础上引入卷积操作对输入图像进行预处理,卷积操作能提高获取底层特征的丰富度,进而在ViT学习过程中通过多头注意力机制,加大有用特征的权重,削弱噪声等无用信息的影响,达到模型提高特征学习能力并增强鲁棒性的目的。试验结果表明,利用迁移学习方法在ibean数据集上能够提升模型的识别准确率10%以上;模型最终在ibean数据集上识别准确率为98.12%,约有2%的提高,在PlantVillage数据集识别准确率为99.91%,都达到了当前最佳识别水平。提出的识别方法在复杂背景干扰下具有较高的识别准确率和鲁棒性,可以满足自然条件下的农作物病害识别的要求。