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缓膨型核壳纳米微球的制备及性能

精细化工 2025年

作者：左巧林仝其雷范振忠刘庆旺乔三原郑弘扬东北石油大学提高油气采收率教育部重点实验室东北石油大学环渤海能源研究院东北石油大学秦皇岛分校

为解决油田用聚合物微球尺寸较大，并且前期膨胀过快而难以注入的问题，以丙烯酰胺（AM）、丙烯酸（AA）和甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵（DMC）为聚合单体，采用反向乳液二次聚合法，首先制备了阴离子核体微球，通过加入带有阳离子单体... 详细信息

为解决油田用聚合物微球尺寸较大，并且前期膨胀过快而难以注入的问题，以丙烯酰胺（AM）、丙烯酸（AA）和甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵（DMC）为聚合单体，采用反向乳液二次聚合法，首先制备了阴离子核体微球，通过加入带有阳离子单体DMC的壳体材料和阳离子引发剂（AIBA），利用阴阳离子的相互作用及阳离子引发机制，制备了核壳纳米微球（PAE微球）。采用FTIR、TGA、1HNMR、SEM和TEM对其进行了表征，通过盐溶液溶解实验和界面张力测定，评价了PAE微球的化学稳定性、界面张力和润湿能力。通过吸水膨胀实验和模拟填砂管实验，评估了PAE微球的吸水膨胀性能和调驱性能。结果表明，PAE微球乳液具有较好的分散性和稳定性，3 min内可以快速分散并且24 h不分层；质量分数0.5%的PAE微球乳液可将界面张力从70.1 mN/m降至1.12 mN/m。在65 ℃下，PAE微球可缓膨35 d，膨胀倍数可达13.51。PAE微球的驱油率为72.34%，采收率增幅可达18.45%。

关键词：反向乳液法核壳纳米微球油田调驱提高采收率缓膨性能二次聚合油田化学品

准确定位生物质应用方向——生物质调峰、消纳、储能，耦合发电和生物质化工

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科技导报 2025年

作者：程序颉二旺中国农业大学农学院生物质工程中心新木生物科技集团

随着风、光伏发电在中国的快速发展，其调峰、消纳和储能问题日益尖锐。综述了调峰离不开煤电，而煤电的低碳化改造被证实最终只能主要依靠生物质能；提出了当前的物理和电化学储能方式远不能满足风、光伏发电大容量、长时段储能的需要... 详细信息

随着风、光伏发电在中国的快速发展，其调峰、消纳和储能问题日益尖锐。综述了调峰离不开煤电，而煤电的低碳化改造被证实最终只能主要依靠生物质能；提出了当前的物理和电化学储能方式远不能满足风、光伏发电大容量、长时段储能的需要，而生物质是天然的物质化储能物。依靠电能，可以通过气化与合成转化出可长时段储存和方便长距离运输的各种气、液态生物质能；又能在需要为风、光伏发电调峰和调频时，随时驱动蒸气轮机发电。是就地、就近消纳风、光伏发电和长时储能的理想途径。此外，生物质气化技术的突破，又为发展类似现代煤化工和石油化工，但碳排放为零的“生物质化工”提供前提，能生产出多种化石基化学品的替代物。可再生能源和合成材料是生物质新的重要利用方向，准确定位的生物质应用将在中国的能源转型中起到越来越重要的作用。

关键词：功能定位生物质与煤耦合发电生物质长时储能调峰煤化生物质生物质气化合成生物质化工

“寒门贵子”是“补偿”还是“选拔”出来的?——对两所精英大学2018—2023年高校专项计划招生的追踪研究

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华东师范大学学报（教育科学版） 2025年第1期43卷 113-126页

作者：金文旺柳夕浪北京师范大学中国教育与社会发展研究院北京100875 山东师范大学教育学部济南250014

高校专项计划是我国促进高质量教育公平、破解农村学生上好大学难而出台的一项入学机会补偿政策。综合运用描述性统计方法,本研究对两所精英大学2018—2023年间高校专项计划的选录情况进行了持续追踪研究。从初审、降分、录取人数的总... 详细信息

高校专项计划是我国促进高质量教育公平、破解农村学生上好大学难而出台的一项入学机会补偿政策。综合运用描述性统计方法,本研究对两所精英大学2018—2023年间高校专项计划的选录情况进行了持续追踪研究。从初审、降分、录取人数的总体规模及变化趋势看,近几年高校专项计划政策力度不断加大,越来越多的寒门子弟进入精英高校。同时,精英大学高校专项计划实际招生呈现“补偿不均,选拔有余”的鲜明特点,经济欠发达、教育发展水平薄弱省域的农村学生和学校在该计划中并未获得更多优质高校入学机会的补偿,一个重要原因在于他们在高校自主选拔和高考选拔中处于劣势。为此,应调整高校专项计划招生办法及相关政策,确立“补偿为主,兼顾选拔”的价值导向并切实付诸实践,推进“实质的公平”。

关键词：高校专项计划补偿选拔教育公平精英大学

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跨视图对比的时空位置感知推荐方法

太原理工大学学报 2025年

作者：闫宿瑞郝晓丽郑飞虎张泽华太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

随着位置感知的社交网络(Location-based Social Networks，LBSN)不断完善，POI(Point-of-Interest)推荐得到发展，为用户推荐下一地点缓解面对各类场所时选择困难问题，被广泛应用在各种商业服务当中。然而LBSN中用户-POI交互数据稀疏... 详细信息

随着位置感知的社交网络(Location-based Social Networks，LBSN)不断完善，POI(Point-of-Interest)推荐得到发展，为用户推荐下一地点缓解面对各类场所时选择困难问题，被广泛应用在各种商业服务当中。然而LBSN中用户-POI交互数据稀疏，严重影响推荐精度。现有研究将空间位置信息整合到时序关系中提升推荐性能，但忽略用户兴趣会随时空信息动态变化，同时空间位置信息与真实路径不符会造成距离偏差。为缓解以上问题，提出一种基于跨视图对比学习的动态时空兴趣点推荐模型（DSTR）。首先，引入不同类型的用户和POI数据，从异质推理视角获取打卡点间加权位置信息，缓解了空间位置混淆造成POI推荐不一致的问题。其次，将GNN(Graph Neural Networks)与Hawkes attention结合，根据衰减因子调整POI的动态时空权重，考虑用户行为的随机性从而提升推荐性能。最后，将不同视图下的推荐行为进行对比学习，调整各视图下的用户兴趣权重实现最终推荐。该模型首次实现动态时空信息与异质推理关系的结合，在公开数据集上的评测结果表明DSTR性能已达到SOTA。

关键词：位置感知距离偏差对比学习异质推理动态时空权重