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中国露天煤矿70年成就回顾及高质量发展架构体系

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煤炭学报 2024年第1期49卷 235-260页

作者：才庆祥陈彦龙中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学深地工程智能建造与健康运维全国重点实验室江苏徐州221116

露天煤矿作为我国煤炭工业的重要组成部分,具有生产能力大、开采成本低、安全条件好等优势,近年来在建设规模、生产总量、开采工艺及技术装备等多方面均取得了跨越式的发展,有力保障了煤炭作为国家能源安全稳定供应的“压舱石”地位。... 详细信息

露天煤矿作为我国煤炭工业的重要组成部分,具有生产能力大、开采成本低、安全条件好等优势,近年来在建设规模、生产总量、开采工艺及技术装备等多方面均取得了跨越式的发展,有力保障了煤炭作为国家能源安全稳定供应的“压舱石”地位。首先回顾了新中国成立后我国露天煤矿70年来的发展历程,将其划分为起步恢复阶段(1949—1979年)、快速发展阶段(1980—1999年)、综合发展阶段(2000—2020年)和智能化初级发展阶段(2021年以后)4个时期;系统总结了每个时期的产量与数量规模、开采理论与技术、开采工艺与装备、资源开发与环境保护方面取得的突出成就。然后,探讨了现阶段露天煤矿发展面临的4个方面的主要问题,包括发展布局不均衡、可持续发展面临瓶颈、关键技术难题需深入攻关、人才短缺培养机制不完善。最后,提出构建以“安全、高效、绿色、低碳、智能”为总体目标的全链条、全周期、全要素露天煤矿高质量发展架构体系,其内涵特征包括以时效边坡理论、开采扰动指数理论、绿色开采理论、生态型开采理论、零碳负碳开采理论、智能化开采理论6种学术思想为理论基础,以灾害安全监测防控、复杂条件协同保障、生态源头减损开采、节能减污清洁利用、数字-自动-智能同建5类技术体系为核心支撑,以透明地质模型动态重构、边坡蠕滑全程精准预测、深大孔低扰动控制爆破、采空区超前探测与处置、粉尘抑制及煤自燃防治等30项关键技术为重点突破,以设计理念先进化、安全保障标准化、建设规模大型化、生产工艺综合化、开采装备智能化、核心制造国产化、矿区生态绿色化、煤炭利用清洁化、组织管理科学化、人才队伍国际化的“十化型”露天矿山为建设任务;同时给出了以规划引领为基础,以科技创新为驱动,以人才培育为保障的露天煤矿高质量发展实现路径。最终为推动我国露天煤矿向持续健康高质量方向发展提供指导。

关键词：露天煤矿建设历程高质量发展煤炭工业架构体系实现路径

基于Transformer的乳腺组织病理图像自监督分类方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：丁维龙刘津龙朱峰龙浙江工业大学计算机科学与技术学院

基于自监督学习的乳腺组织病理图像分类可以辅助病理医生对乳腺癌患者进行筛查. 当前的自监督学习方法通过构造辅助任务学习图像的特征表示，但这种方式提取到的特征偏向于解决辅助任务，难以挖掘病理图像自身的特征信息，影响模型... 详细信息

基于自监督学习的乳腺组织病理图像分类可以辅助病理医生对乳腺癌患者进行筛查. 当前的自监督学习方法通过构造辅助任务学习图像的特征表示，但这种方式提取到的特征偏向于解决辅助任务，难以挖掘病理图像自身的特征信息，影响模型在下游任务中的性能表现. 为此，提出一种基于Transformer的乳腺组织病理图像自监督分类方法. 首先借助卷积神经网络和视觉Transformer，对病理图像的局部和全局信息的感知能力设计DenseSwinNet特征提取网络; 然后构建一种基于聚类和自注意力的分类器CSA-MIL，用于将乳腺组织病理图像的局部和全局特征进行聚合，预测其是否发生癌变. 在面向乳腺组织病理图像分类任务的公开数据集Camelyon16上的实验结果表明，所提方法的准确率、F1-Score和AUC分别达到0.901 6， 0.857和0.924 7，证明该方法可有效地提升分类性能; 此外，通过对模型关注区域进行可视化分析，证明了模型具有良好的可解释性.

关键词：对比学习自监督学习组织病理图像

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量子多体系统中的拓扑序与分数化激发

物理学报 2024年第7期73卷 1-7页

作者：顾昭龙李建新南京大学物理学院固体微结构物理国家重点实验室南京210093 南京大学人工微结构科学与技术协同创新中心南京210093

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类... 详细信息

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类新的量子态,比如分数量子霍尔态和量子自旋液体,其性质超越了朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论.拓扑序及其所具有的长程多体量子纠缠和分数化激发成为我们理解这些奇异量子态的关键概念.在量子材料和量子模拟系统中设计并寻找具有拓扑序的物态、探测并操控其分数化激发是当代凝聚态物理重要的研究方向.近期,在里德伯原子体系、超导量子处理器和二维摩尔超晶格等具有高度可调控性的量子实验平台中,拓扑序的量子模拟和操控得到了快速发展并取得了重要成果.本文将简要论述拓扑序在传统凝聚态材料体系和量子模拟体系中最近的研究进展和挑战,并对该领域未来可能的发展方向做出展望.

关键词：拓扑序长程多体量子纠缠分数化激发

深度学习图像识别辅助原子力显微镜单细胞力学特性精准高效探测

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生物化学与生物物理进展 2024年第2期51卷 468-480页

作者：吕晓龙李密中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实... 详细信息

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实验技术存在着依赖人工、效率低下等不足,严重制约了其在生命科学领域的实际应用。本文通过将光学显微成像自动目标识别技术与AFM压痕技术结合,建立了单个游离态细胞及聚团生长细胞的力学特性精准高效测量方法。方法利用YOLO深度学习算法识别出光学图像中细胞的中心部位,并通过嵌入视觉转换器(ViT)模块的双UNet神经网络模型对细胞边缘部位进行精确分割,同时采用模板匹配算法对光学图像中AFM微球探针进行定位,在此基础上自动确定AFM探针上的微球针尖与细胞不同部位之间的空间位置关系,进而对细胞中心部位和边缘部位的力学特性进行快速测量。选取HEK 293(人胚胎肾细胞)和HGC-27(人未分化胃癌细胞)两种细胞进行验证实验,并利用Hertz模型对获取的力曲线进行分析以得到细胞杨氏模量。结果在深度学习光学图像自动识别导引下可将AFM探针准确移动至细胞不同部位(中心和边缘)进行力学特性测量,同时实验结果表明,本文提出的方法不仅可对单个游离态细胞进行可靠测量,也适用于聚团生长的细胞。结论深度学习图像识别在辅助AFM单细胞力学特性精准高效探测方面具有巨大潜力,将深度学习图像识别与AFM结合有助于发展面向生物医学应用的高通量单细胞力学特性测量方法。

关键词：原子力显微镜细胞力学特性光学图像深度学习杨氏模量微球探针

利用自适应融合和混合锚检测器的遥感图像小目标检测算法

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2942-2951页

作者：王坤丁麒龙中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对遥感图像背景噪声多,小目标多且密集排列,以及目标尺度分布广导致的遥感图像小目标难以检测的问题,该文提出一种根据不同尺度的特征信息自适应融合的混合锚检测器AEM-YOLO。首先,提出了一种结合目标宽高信息以及尺度宽高比信息的二... 详细信息

针对遥感图像背景噪声多,小目标多且密集排列,以及目标尺度分布广导致的遥感图像小目标难以检测的问题,该文提出一种根据不同尺度的特征信息自适应融合的混合锚检测器AEM-YOLO。首先,提出了一种结合目标宽高信息以及尺度宽高比信息的二坐标系k-means聚类算法,生成与遥感图像数据集匹配度较高的锚框。其次,设计了自适应增强模块,用于解决不同尺度特征之间的直接融合导致的信息冲突,并引入更低特征层沿自底向上的路径传播小目标细节信息。通过混合解耦检测头的多任务学习以及引入尺度引导因子,可以有效提高对宽高比大的目标召回率。最后,在DIOR数据集上进行实验表明,相较于原始模型,AEM-YOLO的AP提高了7.8%,在小中大目标的检测中分别提高了5.4%,7.2%,8.6%。

关键词：遥感图像深度学习目标检测检测头自适应融合锚框

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Al含量对含铝奥氏体不锈钢在高温超临界二氧化碳中均匀腐蚀性能的影响研究

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原子能科学技术 2024年第2期58卷 401-410页

作者：刘珠龙家琛高阳郭相龙张乐福上海交通大学上海200240

为进一步提升奥氏体不锈钢作为超临界二氧化碳核反应堆候选包壳材料的耐腐蚀性能,对比研究了3种不同Al含量的含铝奥氏体不锈钢及不含Al基材在650℃/20 MPa的超临界二氧化碳环境中的均匀腐蚀行为。结果表明,材料的腐蚀增重随Al含量增加... 详细信息

为进一步提升奥氏体不锈钢作为超临界二氧化碳核反应堆候选包壳材料的耐腐蚀性能,对比研究了3种不同Al含量的含铝奥氏体不锈钢及不含Al基材在650℃/20 MPa的超临界二氧化碳环境中的均匀腐蚀行为。结果表明,材料的腐蚀增重随Al含量增加而降低,不同Al含量材料的腐蚀增重均近似服从抛物线生长规律。Al含量低于1.5wt%时,材料表面生成双层富Fe氧化膜,保护性差,渗碳层厚度可达约12μm;Al含量高于2.5wt%时,材料表面生成保护性氧化膜,外层富Cr、内层富Al,氧化膜及基体中仍存在渗碳行为,渗碳层厚度减小至约6μm。造成差异的原因是较高Al含量能有效促进保护性富Al氧化膜的形成,抑制Fe的向外扩散和C的向内扩散,进而提升材料的耐氧化和渗碳属性。

关键词：含铝奥氏体不锈钢超临界二氧化碳均匀腐蚀 Al含量

丰水期长荡湖入湖河流微生物群落结构特征及影响因素

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环境工程学报 2024年第2期18卷 471-480页

作者：闵嵩傲徐志鹏巫丹汪金辉支亚戴宇斌丁伟江苏省环境科学研究院南京210036 昆山市巴城镇建设局苏州215300 昆山市水利设计院有限公司苏州215300 上海交通大学环境科学与工程学院上海200240 昆山市水事综合管理中心苏州215300 河海大学设计院南京210098

为探究长荡湖入湖河流微生物群落结构特征及与环境因子的响应关系,在综合考虑主要入湖河流和污染源类型等因素的基础上进行分组,分析入湖河流中溶解氧(DO)、pH、氮磷比(TN/TP)、水温(WT)、总有机碳(TOC)、总氮(TN)和总磷(TP)共7个理化... 详细信息

为探究长荡湖入湖河流微生物群落结构特征及与环境因子的响应关系,在综合考虑主要入湖河流和污染源类型等因素的基础上进行分组,分析入湖河流中溶解氧(DO)、pH、氮磷比(TN/TP)、水温(WT)、总有机碳(TOC)、总氮(TN)和总磷(TP)共7个理化因子的分布特征。基于16S rRNA高通量测序技术并结合Circos、ANOSIM和冗余分析(RDA)等方法分析微生物群落结构特征的差异以及微生物群落与理化因子的关系。结果表明:不同污染类型的长荡湖入湖河流中优势菌门、菌属种类相似,但相对丰度却有所差别。优势菌门包括变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes);优势菌属包含hgcIclade、CL500-29marinegroup、Acinetobacter、Comamonadaceae-Unclassified和Hydrogenophaga。ANOSIM分析表明长荡湖入湖河流微生物群落结构特征与污染源类型相关。冗余分析(RDA)结果显示pH、TP与长荡湖入湖河流的优势菌门呈显著相关(P<0.05);DO、pH与长荡湖入湖河流的优势菌属呈显著相关(P<0.05)。入湖河流的微生物群落在门、属分类水平上具有较高多样性且与污染源类型和理化因子相关,这为长荡湖入湖河流污染防治和生态修复提供了数据支撑。

关键词：丰水期长荡湖入湖河流微生物群落影响因素

基于近红外光谱技术的香榧蛋白质和脂肪含量无损检测方法研究

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食品工业科技 2024年第18期45卷 250-257页

作者：王雨莹戴宇佳王悦悦杨建铝项东晖杨玉泉曾松伟浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江农林大学光机电工程学院浙江杭州311300

为丰富香榧品质把控的技术手段,本研究利用近红外光谱分析技术建立了香榧存储时间及条件的定性分析模型,同时结合化学计量方法建立了香榧蛋白质和脂肪的定量分析模型。对光谱进行预处理后选取特征波长,基于遗传算法(Genetic Algorithm,... 详细信息

为丰富香榧品质把控的技术手段,本研究利用近红外光谱分析技术建立了香榧存储时间及条件的定性分析模型,同时结合化学计量方法建立了香榧蛋白质和脂肪的定量分析模型。对光谱进行预处理后选取特征波长,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)算法建立的卷积神经网络模型(Convolutional Neural Networks,CNN)模型鉴别准确率达到99.2%,能够较好区分不同存储时间条件的香榧;建立偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)、径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型,对比分析采用竞争性自适应重加权采样法(Competitive Adapative Reweighted Sampling,CARS)作为光谱特征筛选方法,蛋白质和脂肪的特征个数分别为41和56,大大提升了运算效率。实验结果显示,使用二阶导数(Second Derivative,D2)进行预处理、使用CARS方法建立的D2-CARS-PLS模型为最优模型,在香榧蛋白质和脂肪含量的预测中都取得较好效果,决定系数(Coefficient of Determination,R^(2))分别为0.977和0.984。研究结果表明,近红外光谱技术在香榧品质的快速无损检测方面具有潜力,提供了一种可靠的香榧品质分析方法。

关键词：香榧近红外光谱无损检测粗蛋白粗脂肪

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特征扩展的随机向量函数链神经网络

软件学报 2024年第6期35卷 2903-2922页

作者：龙茂森王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的... 详细信息

基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的识别精度,从而对其可解释性造成了不利影响.对此,提出一种兼顾分类性能和可解释性的模糊神经网络,将其称为特征扩展的随机向量函数链神经网络(FA-RVFLNN).在该网络中,一个以原始数据为输入的RVFLNN被作为主体结构,BL-DFIS则用作性能补充,这意味着FA-RVFLNN包含具有性能增强作用的直接链接.由于主体结构的增强节点使用Sigmoid激活函数,因此,其推理过程可借助一种模糊逻辑算子(I-OR)来解释.而且,具有明确含义的原始输入数据也有助于解释主体结构的推理规则.在直接链接的支撑下,FA-RVFLNN可利用增强节点、特征节点和模糊节点学到更丰富的有用信息.实验表明:FA-RVFLNN既减缓了主体结构RVFLNN中过多增强节点带来的“规则爆炸”问题,也提高了性能补充结构BL-DFIS的可解释性(平均模糊规则数降低了50%左右),在泛化性能和网络规模上仍具有竞争力.

关键词：宽度学习系统模糊推理系统特征扩展随机向量函数链神经网络(RVFLNN) Sigmoid激活函数可解释