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基于室内供暖温度调控的数学建模研究

科学技术创新 2022年第17期 81-84页

作者：王嗣淇邓睿翔颜志雄佟东霖南京信息工程大学人工智能学院江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044

冬季北方部分地区采取热水供热的供暖方式,研究如何控制进水流量使得室内温度维持在一个相对稳定的范围具有实际意义。针对空间温度分布问题,本文将三维空间节点化,建立了空间节点控制模型,将空间节点分为热源节点与非热源节点,分别基... 详细信息

冬季北方部分地区采取热水供热的供暖方式,研究如何控制进水流量使得室内温度维持在一个相对稳定的范围具有实际意义。针对空间温度分布问题,本文将三维空间节点化,建立了空间节点控制模型,将空间节点分为热源节点与非热源节点,分别基于热传导方程与非热源节点由雅可比迭代法进行求解,得到该房间各高度所在平面的温度分布图可知,从南北方向来看,每个高度的分布图都呈现靠近南、北墙两端温度相对较高、中间相对较低分布;而从东西方向来看,则呈现中间温度相对较高、两端温度相对较低的分布。另外,高度越高,热量分布相对越均匀。针对当水流量变化的问题,我们对暖气片产热量进行修正,以0.1m^(3)/h为间隔求解不同进水流量的出水温度,然后利用空间节点控制模型求解房间的动态温度分布,得到平均温度随水流量的变化趋势:随着进水口流量每增加温度提高的幅度逐渐变小。对于最小耗水量问题,本文以最小累计耗水量为单一目标,在约束条件下进行求解。并在室内平均温度为21℃、标准差为1.5℃、进水口流量在0.1-1.0m^(3)/h的约束条件利用lingo求解得到最小进水量为13.59m^(3)。

关键词：温度分布傅里叶热传导定律能量守恒定律雅克比迭代单一目标规划

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考虑碳排放多级利用的综合能源系统两阶段混合博弈共赢策略

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电力系统自动化 2025年

作者：万屹侯慧戈翔迪王晓晖卢艳超汪颖翔武汉理工大学自动化学院国网湖北省电力有限公司襄阳市襄州区供电公司国网经济技术研究院有限公司国网湖北省电力有限公司经济技术研究院

针对多个综合能源系统(IES)参与碳交易市场与绿证交易市场，提出一种考虑碳排放多级利用的IES两阶段混合博弈共赢策略。构建包含碳捕集与碳封存、碳转移与碳利用、阶梯式碳交易及绿证-碳抵消机制的多级碳排放管理策略。同时，考虑不同IE... 详细信息

针对多个综合能源系统(IES)参与碳交易市场与绿证交易市场，提出一种考虑碳排放多级利用的IES两阶段混合博弈共赢策略。构建包含碳捕集与碳封存、碳转移与碳利用、阶梯式碳交易及绿证-碳抵消机制的多级碳排放管理策略。同时，考虑不同IES间的能源需求与交易策略不同，提出一种基于基于Stackelberg博弈-非对称纳什合作博弈的IES交易方法。微网运营商(MGO)与各IES间交易形成Stackelberg博弈，IES间通过非对称纳什合作博弈实现能源共享与碳排放多级利用。最后，以某工业园区为例进行验证。结果表明，IES间的碳排放多级利用机制能够显著降低各IES的碳排放成本，提高系统运行灵活性，且MGO针对不同IES的能耗需求进行差别定价可提高MGO的收益。IES联盟通过非对称纳什议价确定能源共享价格，以减少对MGO的依赖，实现联盟效益最大化。

关键词：综合能源系统碳排放多级利用能源共享混合博弈碳交易市场绿证交易市场

华中地区家庭医生团队内部互动网络对工作满意度的影响

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中国全科医学 2025年

作者：陈怡翔唐尚锋南阳市中心医院组织人事科华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院

背景家庭医生签约服务是转变基层医疗卫生服务模式的重要途径，也是实现分级诊疗的关键和突破口。如何加强家庭医生团队建设，进而提高工作满意度成为亟待解决的问题。目的从团队层面探究家庭医生团队内部互动网络结构特征与工作满意... 详细信息

背景家庭医生签约服务是转变基层医疗卫生服务模式的重要途径，也是实现分级诊疗的关键和突破口。如何加强家庭医生团队建设，进而提高工作满意度成为亟待解决的问题。目的从团队层面探究家庭医生团队内部互动网络结构特征与工作满意度的关系，为加强家庭医生团队建设提供参考。方法于2021年10月—2023年12月采用便利抽样法和整群随机抽样法对湖北省潜江市、湖南省长沙县和河南省南阳市的家庭医生团队开展实地调研，使用家庭医生团队成员基本情况调查表、家庭医生团队内部互动网络调查表和家庭医生团队工作满意度量表收集数据，并采用层次线性回归分析验证家庭医生团队内部互动网络密度和网络中心势对工作满意度的影响。结果家庭医生团队转化过程呈现出明显的低密度（0.29±0.11）、高中心势（0.88±0.19）的网络结构特征；家庭医生团队工作满意度平均得分为（20.30±2.42）分，呈中等偏上水平；层次线性回归分析结果显示，转化过程网络中心势正向影响工作满意度（β=0.576,t=7.091,P<0.001）；转化过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.228,t=2.478,P<0.05）；执行过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.324,t=2.624,P<0.01）；人际过程网络密度正向影响工作满意度（β=0.368,t=3.549,P<0.001）。结论华中地区家庭医生团队内部互动存在优化空间，家庭医生团队内部互动网络密度和网络中心势对工作满意度具有积极作用。建议完善家庭医生团队内部协作机制、优化集权网络结构。

关键词：家庭医学家庭医生团队过程社会网络满意度

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基于U-net的多尺度特征融合去雾网络

激光与光电子学进展 2025年

作者：董倩瑜杨秋翔赵印中北大学软件学院

为了解决复杂场景下，因处理雾霾过程中细节信息丢失导致清晰度下降的问题，本文提出一种基于U-net的多尺度特征融合去雾网络。在编码器部分，采用动态加权机制的大核卷积（DLKC）增强对全局信息的提取能力，通过动态加权机制自适应调... 详细信息

为了解决复杂场景下，因处理雾霾过程中细节信息丢失导致清晰度下降的问题，本文提出一种基于U-net的多尺度特征融合去雾网络。在编码器部分，采用动态加权机制的大核卷积（DLKC）增强对全局信息的提取能力，通过动态加权机制自适应调整不同特征的权重，提升模型对复杂场景的适应能力。同时引入平行特征注意力模块（PA1）捕捉图像中的细节和颜色信息，有效防止在去雾过程中丢失重要特征。针对雾天存在光照变化复杂且雾霾不均匀问题，在解码器部分的平行特征注意力模块（PA2）中引入坐标注意力，将空间信息与通道信息结合，更全面地捕捉特征图中的关键信息。实验结果显示，本文提出的网络模型在多种数据集上表现出优异的去雾效果，与FFA-Net、AOD-Net等经典去雾网络相比，本文提出的网络模型在图像去雾效果等方面表现出更优越的性能，有效改善细节丢失等问题。

关键词：图像去雾多尺度特征融合自适应权重注意力机制并行分支结构

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大数据环境下隐私保护边缘计算架构的研究

山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：马海昕白鹤翔山西财贸职业技术学院山西大学计算机与信息技术学院

随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已全面到来。边缘计算通过将计算和存储资源部署在网络边缘，逐渐成为解决数据处理瓶颈的关键技术。然而，现有边缘计算方案在隐私保护方面仍存在用户管理机制缺失、底层密码原语依赖和适用场景固化... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已全面到来。边缘计算通过将计算和存储资源部署在网络边缘，逐渐成为解决数据处理瓶颈的关键技术。然而，现有边缘计算方案在隐私保护方面仍存在用户管理机制缺失、底层密码原语依赖和适用场景固化等问题。为解决这些挑战，本文提出了一种新型隐私保护边缘计算架构，结合了区块链审计机制和可自定义的密码原语特性。该架构通过引入区块链技术加强用户管理和防范恶意行为，同时允许底层密码原语的自定义，以适应多种应用场景。文章以Paillier密码系统为例，详细描述了架构的设计和工作流程，并提供了形式化的安全证明。此外，本文对新架构进行了性能分析，通过在三种数据集上对Paillier、ElGamal和CKKS加密算法进行仿真测试。结果表明，本文设计的新隐私保护边缘计算架构符合多场景的工业应用标准，且具有较高的实用性和安全性。

关键词：同态加密 CKKS 云计算 Paillier 区块链

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基于BIM和大语言模型的施工进度更新方法

清华大学学报(自然科学版) 2025年第1期 35-44页

作者：金新翔林啸俞欣汝郭红领清华大学建设管理系

进度管理是施工管理的重要组成部分，包含监控实际施工进度并与施工计划进行比较。传统的施工进度更新方法依赖施工人员的手动记录，滞后性高，更新频率慢且易出错。为解决该问题，该文提出了一种基于建筑信息模型(BIM)和大语言模型的... 详细信息

进度管理是施工管理的重要组成部分，包含监控实际施工进度并与施工计划进行比较。传统的施工进度更新方法依赖施工人员的手动记录，滞后性高，更新频率慢且易出错。为解决该问题，该文提出了一种基于建筑信息模型(BIM)和大语言模型的施工进度更新方法，使施工人员能够通过口头上报施工进度的方式来更新建筑三维模型。通过解析工业基础类(IFC)格式的BIM文件和施工计划，从中提取并关联构件的ID、位置信息及计划施工时间等内容，进而建立建筑构件数据库；通过对大语言模型进行提示词微调，使其能够根据自然语言输入在数据库中检索构件信息和判断进度状态，并指导Blender中的模型进行动态更新。测试结果显示：经过提示词微调后，大语言模型在进度判断和更新指令生成方面的平均准确率达到96%,一致性达到87%,验证了所提出的更新方法的有效性和可行性。

关键词：施工进度进度更新大语言模型建筑信息模型(BIM)

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甘肃省黄河干支流水质差异及其影响因素分析

中国环境科学 2025年

作者：张晋博陆志翔罗艳冯起中国科学院西北生态环境资源研究院干旱区生态安全与可持续发展重点实验室中国科学院大学

河流水质对流域的水资源安全和生态建设至关重要。以黄河流域甘肃段为研究对象，基于DEM数据、土地利用数据、水质监测数据和社会经济数据，采用Fragstats 3.3软件和Pearson相关分析方法，计算河道缓冲区景观格局指数，分析水质指标与... 详细信息

河流水质对流域的水资源安全和生态建设至关重要。以黄河流域甘肃段为研究对象，基于DEM数据、土地利用数据、水质监测数据和社会经济数据，采用Fragstats 3.3软件和Pearson相关分析方法，计算河道缓冲区景观格局指数，分析水质指标与景观格局的相关性，探讨影响甘肃省黄河干支流水质的因素。结果表明:(1)2018—2021年，除洮河水质指标浓度总体趋于增长外，甘肃省黄河干流和其他支流水质整体好转，但超过80%的监测点的总氮(TN)指标处于Ⅴ类以上，且渭河、泾河和庄浪河氮源污染水平仍然较高；总氮(TN)和氨氮(NH4+-N)高值区主要分布在流域中部和东部局部地区，大部分地区的总磷(TP)很高，化学需氧量(COD)值空间差异大，且高值区主要集中在兰州市、临夏回族自治州中部的局部地区。(2)景观格局与水质指标存在显著相关性，景观斑块聚集度和连通性越强，水质越好；景观斑块破碎化程度和离散程度越高，水质污染风险越高；(3)水质指标具有较强的空间差异，水质驱动因素结果表明氨氮(NH4+-N)、总磷(TP)、高锰酸钾指数和化学需氧量(COD)指标主要受农村生活和农业生产影响，总氮和溶解氧指标主要受城镇生活和工业生产影响。研究结果为黄河流域甘肃段下一步的水质防治提供了依据。

关键词：景观格局河流水质驱动因素甘肃省黄河

地表水-地下水交互对典型PFAS迁移转化的影响

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水文地质工程地质 2025年

作者：郭芷琳赵东伟彭展翔翟许辰南方科技大学环境科学与工程学院

全氟和多氟烷基物质（Per- and polyfluoroalkyl substances，PFAS）作为一种广泛存在、难降解，容易对饮用水和人体造成长期影响的污染物，引起人们广泛关注。有关PFAS在土壤中的运移过程在近十年已取得大量进展，但复杂水动力条件下P... 详细信息

全氟和多氟烷基物质（Per- and polyfluoroalkyl substances，PFAS）作为一种广泛存在、难降解，容易对饮用水和人体造成长期影响的污染物，引起人们广泛关注。有关PFAS在土壤中的运移过程在近十年已取得大量进展，但复杂水动力条件下PFAS在地下水中迁移转化的定量研究还较少。基于此，从变饱和流动条件下PFAS的迁移转化规律出发，选取全氟己基磺酸（perfluorohexane sulfonate， PFHxS）为研究对象，探究地层非均质性和水位波动条件对PFHxS在地下水中迁移转化的影响。通过模拟液相、固相吸附和空气-水界面吸附的PFHxS的迁移转化过程，探究河岸带区域地表水-地下水交互条件下的PFHxS迁移转化行为规律。研究表明：（1）非均质地层的局部高渗透区域产生了流动和运输的优先通道，加快了PFHxS向河岸带迁移的过程；（2）降雨引发的地表水-地下水交互作用过程导致了PFHxS污染羽的空间重新分配，并使得PFHxS污染区的覆盖范围得到了扩展；（3）非均质优先通道的存在加快了PFHxS在地表水-地下水相互作用中的响应速度。研究成果将有助于提高在类似复杂环境中预测污染范围扩展的准确性，优化监测和提出应对措施，为污染应急响应提供科学依据。

关键词：全氟和多氟烷基物质水位波动非均质性迁移转化数值模拟

基于不同机器学习方法的典型冬小麦-夏玉米农田CO2通量模拟研究

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农业资源与环境学报 2025年

作者：唐欢叶剑殷华高振翔王锦杰李成宿迁市气象局扬州大学植物保护学院

为探究典型冬小麦-夏玉米农田CO2通量的影响因素及不同机器学习模型对其模拟能力，选取中国生态系统研究网络禹城综合试验站冬小麦-夏玉米农田为研究对象，基于气象、土壤和作物生长等数据，通过类别型特征提升（CATBoost）、极限梯度... 详细信息

为探究典型冬小麦-夏玉米农田CO2通量的影响因素及不同机器学习模型对其模拟能力，选取中国生态系统研究网络禹城综合试验站冬小麦-夏玉米农田为研究对象，基于气象、土壤和作物生长等数据，通过类别型特征提升（CATBoost）、极限梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和K近邻法（KNN）六种机器学习算法，分析其对逐日净生态系统碳交换量（NEE）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（Re）模拟的准确性。结果表明：对不同机器学习模型而言，CATBoost模型对农田NEE、GPP和Re模拟的准确性都优于其他模型，XGBoost模型次之。对不同输入变量组合而言，当包含气象变量、土壤变量和作物变量时各机器学习模型的模拟效果最佳，其次是包含气象变量和作物变量，而包含气象变量和土壤变量的模拟效果相对较弱。对不同农田类型而言，六种机器学习模型在不同输入变量组合下表现出冬小麦田NEE、GPP和Re的模拟效果分别优于对应的夏玉米田。其中冬小麦田GPP和Re的模拟准确性相近，且优于NEE；而夏玉米田NEE和GPP的模拟准确性相近，且优于Re。

关键词： CO 通量机器学习模型影响因素模拟能力冬小麦夏玉米农田