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超高金属负载量NiMoW/SiO2催化剂的制备及其柴油加氢性能

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石油化工 2025年

作者：孙利民李宇航李若愚何砺锋刘宾柴永明中国石油石油化工研究院兰州化工研究中心中国石油大学(华东)化学化工学院

采用等体积浸渍法制备了超高金属负载量的NiMoW/SiO2催化剂，利用N2吸附-脱附、XRD、XPS、HRTEM等方法对催化剂的结构进行表征，考察了金属负载量对催化剂柴油深度加氢性能的影响。实验结果表明，随金属负载量的增加，催化剂活性组分的... 详细信息

采用等体积浸渍法制备了超高金属负载量的NiMoW/SiO2催化剂，利用N2吸附-脱附、XRD、XPS、HRTEM等方法对催化剂的结构进行表征，考察了金属负载量对催化剂柴油深度加氢性能的影响。实验结果表明，随金属负载量的增加，催化剂活性组分的分散度逐渐降低，金属硫化物的晶片长度和堆垛层数均增加。当金属负载量为50%（w）时，催化剂具有较好的活性相结构和分布，表现出最优的柴油加氢性能，反应后催化裂化柴油的硫氮脱除率均达99.5%以上，具有良好的工业应用前景。

关键词：高负载量加氢脱硫催化剂柴油

甲苯磺酸瑞马唑仑与依托咪酯麻醉诱导对老年衰弱患者血流动力学影响的比较

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解放军医学杂志 2025年

作者：陶晓玉官双双代晨旭王秋锋李慧慧马行军蔡宁阜阳市人民医院麻醉科

目的　比较甲苯磺酸瑞马唑仑与依托咪酯麻醉诱导对老年衰弱患者血流动力学的影响。方法　本研究为单中心、前瞻性、随机、单盲试验。招募2024年1－4月在阜阳市人民医院接受择期手术的96例老年衰弱患者，剔除6例（3例拒绝参与，1例气管... 详细信息

目的　比较甲苯磺酸瑞马唑仑与依托咪酯麻醉诱导对老年衰弱患者血流动力学的影响。方法　本研究为单中心、前瞻性、随机、单盲试验。招募2024年1－4月在阜阳市人民医院接受择期手术的96例老年衰弱患者，剔除6例（3例拒绝参与，1例气管插管时间>30 s，2例数据缺失），最终纳入90例患者，采用随机数字表法将其分为甲苯磺酸瑞马唑仑组（静脉注射甲苯磺酸瑞马唑仑0.2 mg/kg进行麻醉诱导，n=45）与依托咪酯组（静脉注射依托咪酯0.3 mg/kg进行麻醉诱导，n=45）。比较两组麻醉诱导开始后10 min内平均动脉压（MAP）低于或高于基础值的曲线下面积(AUCMAP-、AUCMAP+)、心率（HR）低于或高于基础值10%的曲线下的面积(AUCHR-、AUCHR+)，意识丧失时间，麻醉诱导开始至脑电双频指数（BIS）0.05）。结论　与依托咪酯相比，甲苯磺酸瑞马唑仑应用于老年衰弱患者麻醉诱导期可提供更稳定的血流动力学状态，且不良反应较少。

关键词：衰弱老年人甲苯磺酸瑞马唑仑依托咪酯血流动力学

PLBI/PDBI薄膜的立构复合结晶对其热学性能、力学性能和阻隔性能的影响

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高分子材料科学与工程 2025年

作者：杜佳慧孙滔郭久实吴怡锋任思颖云雪艳董同力嘎内蒙古农业大学食品科学与工程学院

将聚（衣康酸丁二醇酯）共聚物（PBI）分别引入到聚（L-乳酸）（PLLA）和聚（D-乳酸）（PDLA）主链中，合成出等分子量的聚（乳酸-衣康酸丁二酯）共聚物——PLBI和PDBI，将两者共混制备成不同比例的PLBI/PDBI薄膜。随着PLBI与PDBI共... 详细信息

将聚（衣康酸丁二醇酯）共聚物（PBI）分别引入到聚（L-乳酸）（PLLA）和聚（D-乳酸）（PDLA）主链中，合成出等分子量的聚（乳酸-衣康酸丁二酯）共聚物——PLBI和PDBI，将两者共混制备成不同比例的PLBI/PDBI薄膜。随着PLBI与PDBI共混比例的增加，总结晶度 (Xtotal) 呈现先增长后下降趋势，PLBI/PDBI50%能形成完全的立构复合晶体（SC）结构，Xtotal最高为32.44%，熔点高达189 ℃，热学性能大幅度提高。断裂伸长率先下降后增长，PLBI/PDBI共混薄膜在拉伸强度不变的情况下，断裂伸长率最高增大14倍为185%；PLBI/PDBI50%的拉伸强度为36.5 MPa，杨氏模量达1014 MPa，表现为脆性断裂。阻隔性能先增强后减弱，PLBI/PDBI50%薄膜的O2透过量降低至102 cm3/(m2·d)，紫外线的透射率降低至11.39%，O2透过量和紫外线透过率降低为PLBI或PDBI薄膜的50%，显著改善PLLA的阻隔性能。

关键词：聚乳酸立构复合结晶聚衣康酸丁二醇酯热学性能力学性能阻隔性能

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千标方级碱性水电解制氢系统氧中氢杂质分析

化工学报 2025年

作者：赵鹏飞戚若玫郭新锋方虎徐庐飞李潇林今中石化新星新能源研究院新型电力系统运行与控制全国重点实验室清华大学电机工程与应用电子技术系中石化新星新疆绿氢新能源有限公司清华四川能源互联网研究院

针对大型碱性水电解制氢系统的气体交叉问题，分析了氧气中杂质氢气的引入机制，建立了氧中氢（HTO）计算模型，采用千标方级制氢装置验证了模型的准确性，通过模型量化了各引入机制对HTO的贡献比例，研究了操作参数对HTO的影响规律，... 详细信息

针对大型碱性水电解制氢系统的气体交叉问题，分析了氧气中杂质氢气的引入机制，建立了氧中氢（HTO）计算模型，采用千标方级制氢装置验证了模型的准确性，通过模型量化了各引入机制对HTO的贡献比例，研究了操作参数对HTO的影响规律，提出了氧中氢控制措施。结果表明：模型对HTO的预测精度较高，可有效反映低负载工况下系统氧中氢特性；碱液循环混合、氢气跨膜浓差扩散是形成HTO的主要机制，旁路电流电解、压差对流对HTO影响较小，但旁路电流对系统低负载时的产氧量影响较大，间接导致了HTO升高；可采取优化制氢装置操作参数、提高低负载时氧气流量等措施对氧中氢进行控制。研究结果能够为大型可再生能源耦合碱水制氢系统的设计和项目运行提供参考。

关键词：电解制氢气体交叉氧中氢旁路电流实验验证负载操作下限

损失自适应的高感知质量生成对抗超分辨率网络

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福州大学学报(自然科学版) 2025年

作者：林旭锋吴丽君陈志聪林培杰程树英福州大学物理与信息工程学院

为解决生成对抗网络训练过程中因损失简单加权导致的图像感知质量下降问题,提出损失自适应调整的生成对抗超分辨率网络(LA-GAN).首先,该方法设计通过计算角点分布的相关强度大小,区分规则纹理区域与不规则纹理区域.其次,基于不同区域,... 详细信息

为解决生成对抗网络训练过程中因损失简单加权导致的图像感知质量下降问题,提出损失自适应调整的生成对抗超分辨率网络(LA-GAN).首先,该方法设计通过计算角点分布的相关强度大小,区分规则纹理区域与不规则纹理区域.其次,基于不同区域,设计了区域自适应生成对抗学习框架.在该框架中,网络只在不规则纹理区域中进行对抗学习,提高感知质量.此外,基于下采样图像和图像块相似性的重组图像取代训练集中的高分辨率图像,实现平均绝对损失在不规则纹理区域弱约束网络,在规则纹理区域强约束网络,保证图像信号保真度.最后,通过实验证明经过优化的网络在信号保真度和感知质量方面皆有提升.

关键词：超分辨率生成对抗网络损失函数区域自适应

基于信息物理融合的智能配电网台区报文攻击检测方法

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华北电力大学学报(自然科学版) 2025年

作者：苏海锋孙明皓刘云鹏龚钢军周喻霖陈少卿新能源国家重点实验室(华北电力大学)

随着信息技术在配电网运行监控中的广泛应用，配电网正逐步发展为信息-物理高度耦合的新型电力信息物理系统(CPS)，虚假报文攻击通过信息侧影响物理侧，严重威胁电力CPS的安全。基于此，提出了一种信息物理融合的配电网台区遥控报文检... 详细信息

随着信息技术在配电网运行监控中的广泛应用，配电网正逐步发展为信息-物理高度耦合的新型电力信息物理系统(CPS)，虚假报文攻击通过信息侧影响物理侧，严重威胁电力CPS的安全。基于此，提出了一种信息物理融合的配电网台区遥控报文检测方法。首先，在信息侧和物理侧分别构建遥控数据特征模型和业务逻辑模型，在信息侧对控制权限、信息特征、通信行为进行校验，在物理侧依据行为特征对储能、光伏、负荷等的虚假攻击信息进行识别，从而计算得到信息侧联络层和物理侧应用层的遥控报文风险值。然后，设计了基于双侧特征的电力异常报文检测方法，能够结合时间、功率等风险因素进行综合评价。最后，在半实物仿真平台下对所提模型和算法进行了实验验证，结果表明，与单侧检测方法相比，所提方法具有更全面、准确率高和误报率低的优势。

关键词：电力信息物理系统遥控报文检测网络攻击电力网络安全智能配电网台区

基于光谱学习法研究基态一氧化碳分子1-0带的光谱参数

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原子与分子物理学报 2025年 13-18页

作者：徐志豪杨俊锋石晋豪范志祥樊群超西华大学理学院高性能科学计算省高校重点实验室

本研究提出了一种基于贪婪算法的光谱学习法,用于预测一氧化碳基态1-0跃迁带的跃迁谱线、谱线强度和爱因斯坦A系数.利用贪婪算法和实验上测量得到的跃迁谱线数据集,来确定包含最优分子光谱常数的变分光谱能量模型,以达到精确预测光谱参... 详细信息

本研究提出了一种基于贪婪算法的光谱学习法,用于预测一氧化碳基态1-0跃迁带的跃迁谱线、谱线强度和爱因斯坦A系数.利用贪婪算法和实验上测量得到的跃迁谱线数据集,来确定包含最优分子光谱常数的变分光谱能量模型,以达到精确预测光谱参数的目的.在此基础上,将爱因斯坦A系数和谱线强度纳入数据集,可达到数据增强以提高预测精度.将本文结果与其他研究小组数据进行对比,结果表明,一氧化碳基态1-0跃迁带光谱参数与最新版本HITRAN数据库的结果吻合良好,光谱学习法在光谱参数的准确预测方面表现良好,可为光谱数据库的扩展与使用提供参考.

关键词：一氧化碳 1-0跃迁带爱因斯坦A系数谱线强度光谱学习法

基于证据深度学习的不确定性感知无监督医学图像配准模型

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计算机应用 2025年

作者：王一铭李世源廖南清陈庆锋广西大学计算机与电子信息学院广西大学医学院

医学图像配准中的不确定性量化，对医师在实际临床应用中评估风险至关重要。目前，基于深度无监督学习的医学图像配准模型虽然已经具备不错的效果，但仍缺乏在配准时估计外观不确定性的方法，这将影响配准的精度和可信度。此外，在实时... 详细信息

医学图像配准中的不确定性量化，对医师在实际临床应用中评估风险至关重要。目前，基于深度无监督学习的医学图像配准模型虽然已经具备不错的效果，但仍缺乏在配准时估计外观不确定性的方法，这将影响配准的精度和可信度。此外，在实时性应用场景中，医学图像配准模型不但需要具备较高的配准精度，还需要有较低的推理时耗。针对上述问题，提出EvidentialMorph模型，将证据深度学习（EDL）应用于无监督医学图像配准。证据深度学习是一种新兴的不确定性量化方法，无需额外的计算开销。EvidentialMorph首先通过U-Net架构的配准主干网络模块学习得到形变向量场（DVF），再通过一种改进的空间变换网络模块（STN）——证据STN模块学习配准图像的正态逆伽马分布，从而能够直接计算出配准图像及其外观不确定性。在多个核磁共振成像（MRI）医学图像数据集上进行了实验，与CLMorph模型相比，在配准精度上，EvidentialMorph在Dice相似性系数（DSC）提升了20个百分点，在NCC归一化交叉系数（NCC）提升了25个百分点；在推理时耗上，EvidentialMorph降低了85毫秒。实验结果表明，与基准模型CLMorph相比，EvidentialMorph能够快速地得到有效的不确定性量化结果，并提升配准精度，这将为实时性医学图像配准场景提供不确定性量化的可能，改善配准效果。

关键词：医学图像配准无监督学习不确定性估计证据深度学习可信机器学习

基于特征博弈预处理的多径抑制与高精度测角方法

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雷达学报 2025年

作者：项厚宏王永良李雨曦陈毓锋王凤玉曾小路合肥工业大学计算机与信息学院空军预警学院西安电子科技大学杭州研究院北京邮电大学人工智能学院北京理工大学信息与电子学院

米波雷达波束较宽，探测低仰角目标时多径信号严重影响直达信号的显著性，低仰角测角性能较差。针对此问题，该文提出了一种信号级特征博弈的多径抑制与高精度测角方法，构建一组直达信号提取器和直达信号特征检验器，直达信号提取器挖... 详细信息

米波雷达波束较宽，探测低仰角目标时多径信号严重影响直达信号的显著性，低仰角测角性能较差。针对此问题，该文提出了一种信号级特征博弈的多径抑制与高精度测角方法，构建一组直达信号提取器和直达信号特征检验器，直达信号提取器挖掘出多径信号湮没的直达信号，直达信号特征检验器用于鉴别、分析提取的直达信号的有效性，直达信号提取器和直达信号特征检验器相互博弈、优化，有效实现直达信号增强和多径信号抑制的效果，并利用已有的超分辨算法进行波达方向估计(DOA)估计。计算机仿真结果表明，所提算法不依赖于严格的目标角度信息，能够有效抑制多径信号，经典的超分辨算法在多种场景下的估计性能显著提升，且较已有的有监督学习模型而言，所提算法对未知的信号参数及多径分布模型具有更好的泛化性。

关键词：米波雷达多径信号直达信号提取直达信号特征鉴别角度测量