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Accelerating the Screening of Modified MA2Z4 Catalysts for Hydrogen Evolution Reaction by Deep Learning-Based Local Geometric Analysis

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ENERGY & ENVIRONMENTAL MATERIALS 2024年第6期7卷 290-302页

作者： Zheng, Jingnan wang, shibin Deng, Shengwei Yao, Zihao Hu, Junhua wang, Jianguo Zhejiang Univ Technol Inst Ind Catalysis Coll Chem Engn State Key Lab Breeding Base Green Chem Synth Techn Hangzhou 310032 Peoples R China Zhengzhou Univ Sch Mat Sci & Engn Zhengzhou 450001 Peoples R China Zhengzhou Univ State Ctr Int Cooperat Designer Low Carbon & Envir Sch Mat Sci & Engn Zhengzhou 450001 Peoples R China

Machine learning (ML) integrated with density functional theory (DFT) calculations have recently been used to accelerate the design and discovery of single-atom catalysts (SACs) by establishing deep structure-activity relationships. The traditional ML models are always difficult to identify the structural differences among the single-atom systems with different modification methods, leading to the limitation of the potential application range. Aiming to the structural properties of several typical two-dimensional MA(2)Z(4)-based single-atom systems (bare MA(2)Z(4) and metal single-atom doped/supported MA(2)Z(4)), an improved crystal graph convolutional neural network (CGCNN) classification model was employed, instead of the traditional machine learning regression model, to address the challenge of incompatibility in the studied systems. The CGCNN model was optimized using crystal graph representation in which the geometric configuration was divided into active layer, surface layer, and bulk layer (ASB-GCNN). Through ML and DFT calculations, five potential single-atom hydrogen evolution reaction (HER) catalysts were screened from chemical space of 600 MA(2)Z(4)-based materials, especially V-1/HfSn2N4(S) with high stability and activity (Delta G(H*) is 0.06 eV). Further projected density of states (pDOS) analysis in combination with the wave function analysis of the SAC-H bond revealed that the SAC-dz(2) orbital coincided with the H-s orbital around the energy level of -2.50 eV, and orbital analysis confirmed the formation of sigma bonds. This study provides an efficient multistep screening design framework of metal single-atom catalyst for HER systems with similar two-dimensional supports but different geometric configurations.

关键词： graph convolutional neural network hydrogen evolution reaction modified MA(2)Z(4) substrate single atom catalyst MONOLAYER MACHINE

NIR-switchable local hydrogen generation by tandem bimetallic MOFs nanocomposites for enhanced chemodynamic therapy

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Regenerative Biomaterials 2024年第1期3卷 58-68页

作者： Jun Zhong Xiang Zheng Yuan Wen Yuewei Li Jianting Zhang Ranjith Kumar Kankala shibin wang Aizheng Chen Institute of Biomaterials and Tissue Engineering Huaqiao UniversityXiamen 361021China Fujian Provincial Key Laboratory of Biochemical Technology Huaqiao UniversityXiamen 361021China Fujian Provincial Key Laboratory of Biomass Low-Carbon Conversion Huaqiao UniversityXiamen 361021China

The inadequate quantity of hydrogen peroxide(H_(2)O_(2))in cancer cells promptly results in the constrained success of chemodynamic therapy(CDT).Significant efforts made throughout the years;nevertheless,researchers are still facing the great challenge of designing a CDT agent and securing H_(2)O_(2) supply within the tumor *** this study,taking advantage of H_(2)O_(2) level maintenance mechanism in cancer cells,a nanozyme-based bimetallic metal-organic frameworks(MOFs)tandem reactor is fabricated to elevate intracellular H_(2)O_(2) levels,thereby enhancing *** addition,under nearinfrared excitation,the upconversion nanoparticles(UCNPs)loaded into the MOFs can perform photocatalysis and generate hydrogen,which increases cellular susceptibility to radicals induced from H_(2)O_(2),inhibits cancer cell energy,causes DNA damages and induces tumor cell apoptosis,thus improving CDT therapeutic efficacy *** proposed nanozyme-based bimetallic MOFs-mediated CDT and UCNPs-mediated hydrogen therapy act as combined therapy with high efficacy and low toxicity.

关键词： chemodynamic therapy nanozyme bimetallic MOFs gas therapy

基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第5期62卷 1138-1144页

作者：王士斌郭嘉懿河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000

针对复杂图像中存在非均匀散射介质(如大气湍流、烟雾、雾霾等),导致光线在不同区域的传播和散射特性不同,较难准确恢复图像能见度的问题,提出一种基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法.首先,基于奇异值分解和Gamma拐点校... 详细信息

针对复杂图像中存在非均匀散射介质(如大气湍流、烟雾、雾霾等),导致光线在不同区域的传播和散射特性不同,较难准确恢复图像能见度的问题,提出一种基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法.首先,基于奇异值分解和Gamma拐点校正,设计低频特征增强方法;其次,基于Shearlet变换分解和非线性变换,得到高频特征增强方法;再次,利用软抠图精化所估计的透射率,构建透射率修正策略;最后,融合上述3种方法,根据大气光值和精化透射率,完成图像去雾,分别增强高、低频特征后,将两者叠加,获得增强的去雾图像.经去雾图像的视觉感观和客观评价指标结果验证表明,该方法的去雾效果较好,能有效恢复复杂图像的细节信息,改善图像的整体视觉质量.

关键词：低频特征增强高频特征增强透射率估计透射率精化复杂图像去雾

工科本科生数字能力生成路径研究——基于研究型大学制造类专业的fsQCA组态分析

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中国高教研究 2024年第2期 8-15页

作者：陶金虎郄海霞王世斌清华大学教育研究院、联合国教科文组织国际工程教育中心北京100084 天津大学教育学院天津300350 天津大学教务处天津300350

高水平数字能力是工程人才核心竞争力提升的关键。以自我决定理论、个人-环境匹配理论为指导,基于fsQCA模型分析了1801名学生数字能力生成路径。结果显示,高水平数字能力包括“角色压力-个体参与、工作要求-资源支持、复合条件协同、自... 详细信息

高水平数字能力是工程人才核心竞争力提升的关键。以自我决定理论、个人-环境匹配理论为指导,基于fsQCA模型分析了1801名学生数字能力生成路径。结果显示,高水平数字能力包括“角色压力-个体参与、工作要求-资源支持、复合条件协同、自我诱发驱动”四条生成路径,低水平数字能力包括“压力回避-自我冲突、压力束缚-资源抑制、感知脱敏-被动适应”三条生成路径。工具资源或教师要求投入是数字能力高水平发展的关键,内外部关键因素失调致使数字能力低水平发展,多元组态构型催发类个性化的管理模式,数字能力动态转向的核心是“扬长补短”。未来要依据个体数字能力生成路径,确保核心要素供给,平衡内外部关键因素建设,切实提供多元化发展通道。

关键词：数字能力生成研究型大学制造类专业

高校间医工交叉跨学科组织的组建机制——以哈佛-MIT健康科学与技术计划为例

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高等工程教育研究 2024年第4期 172-177页

作者：孙晶宋亚峰郄海霞王世斌天津大学发展规划处天津大学教育学院

健康中国战略引领下,医工交叉已成为高校学科布局重要方向。除自建医学院外,高校间合作是更直接也更高效的途径。哈佛-MIT健康科学与技术计划(HST)组织视角剖析发现,富有成效的组建机制,形成了卓越导向且上下同心的组织目标;多方协同高... 详细信息

健康中国战略引领下,医工交叉已成为高校学科布局重要方向。除自建医学院外,高校间合作是更直接也更高效的途径。哈佛-MIT健康科学与技术计划(HST)组织视角剖析发现,富有成效的组建机制,形成了卓越导向且上下同心的组织目标;多方协同高效合理的决策机制,整合了多样化且结构合理的组织资源;育人机制、教师激励机制、跨学科研究机制和外部保障机制,发挥了各类资源效能;开放包容、平等民主文化将全体成员凝聚一起,推动了HST高质量发展。可借鉴HST经验,探索建立符合校情的高校间跨学科组织,培养能担重任的医工交叉复合型人才。

关键词：高校间医工交叉跨学科组织组建机制

VMD-Stacking集成学习的多特征变量短期负荷预测模型

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兵器装备工程学报 2024年第2期45卷 218-224页

作者：王士彬何鑫余成波张未陈佳国网重庆市电力公司市南供电分公司重庆401336 重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 重庆市能源互联网工程技术研究中心重庆400054

针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要... 详细信息

针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要性较高的特征变量,再建立由轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)与极限梯度提升机(extreme gradient boosting, XGBoost)融合的Stacking集成学习预测模型,并比较不同天气情况下对预测模型准确度的影响。经实际算例对比验证表明:多特征的VMD-Stacking集成学习预测模型的误差较小。采用VMD算法分解历史负荷序列,分解后子模态分量的周期性体现了出来,让模型预测波动性较大的负荷时更容易;温度、天气、农历和节假日情况等影响负荷变化的关键因素有被考虑到,模型的准确度得以提高;Stacking集成学习模型对各算法取长补短,泛化能力增强,预测的准确度高于单一模型。

关键词：短期电力负荷预测变分模态分解 Stacking集成学习多特征变量轻量级梯度提升机极限梯度提升机

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用于薄层油气藏的聚丙烯酰胺全悬浮压裂液

油田化学 2024年第1期41卷 10-18页

作者：游兴鹏王历历高杨王世彬李健山赵金洲油气藏地质及开发工程全国家重点实验室(西南石油大学) 四川成都610500 中国石油长庆油田分公司油气工艺研究院陕西西安710018 中国石油集团川庆钻探工程有限公司页岩气勘探开发项目经理部四川成都610051

基于薄层油气资源开发中控制缝高和低排量的需求,以丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)、2-丙烯酰胺基乙基溴化铵(DAMAB)、烷基酚聚氧乙烯醚(NP-10)等为原料,通过水溶液自由基胶束聚合法合成聚丙烯酰胺嵌段共聚物... 详细信息

基于薄层油气资源开发中控制缝高和低排量的需求,以丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)、2-丙烯酰胺基乙基溴化铵(DAMAB)、烷基酚聚氧乙烯醚(NP-10)等为原料,通过水溶液自由基胶束聚合法合成聚丙烯酰胺嵌段共聚物(PMASD)。采用荧光分光光度计、流变仪和扫描电子显微镜研究了PMASD的临界缔合浓度、黏弹性和微观结构;同时,研究了PMASD压裂液的静态、动态携砂性能,并与聚丙烯酰胺滑溜水进行对比;最后,将PMASD压裂液进行了现场应用。结果表明,PMASD压裂液存在胶束结构,临界缔合浓度为0.127%。PMASD压裂液体系表现出较好的黏弹性,线性黏弹区范围为0.01~1.00 Pa,疏水缔合后强度大,抗剪切能力强。在低排量(20 L/min)的注入过程中,PMASD压裂液形成的网络结构呈无规则分布,具有很高的结构强度,可以有效携带支撑剂。PMASD压裂液的静态和动态携砂性能均较好。在砂液体积比为12%的实验条件下,PMASD质量分数≥0.25%(黏度为147 m Pa·s)时,在常温及80℃下均表现出较好的悬浮及携砂能力。相较于聚丙烯酰胺滑溜水,PMASD压裂液的携砂效果同比提高160%。在江苏油田X5-X井现场应用中,以2 m3/min的排量泵入PMASD压裂液,日产液由1.4 t增至6.5 t,日产油由0.6 t增至4.2 t,增产效果明显。全悬浮压裂液PMASD体系能满足薄层油气资源在低施工排量下有效携砂的压裂改造需求。

关键词：聚丙烯酰胺疏水缔合携砂性全悬浮压裂液薄层油气藏

可解释人工智能在工业智能诊断中的挑战和机遇:先验赋能

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机械工程学报 2024年第12期60卷 1-20页

作者：严如强商佐港王志颖许文纲赵志斌王诗彬陈雪峰西安交通大学机械工程学院西安710049

进入“大数据”时代,人工智能技术因其强大的数据挖掘与学习能力,成为工业智能诊断领域的重要方法,在机械装备的异常检测、故障诊断和寿命预测等方面发挥重要作用。随着机械装备日益向大型化、高速化、集成化和自动化发展,诊断方法的可... 详细信息

进入“大数据”时代,人工智能技术因其强大的数据挖掘与学习能力,成为工业智能诊断领域的重要方法,在机械装备的异常检测、故障诊断和寿命预测等方面发挥重要作用。随着机械装备日益向大型化、高速化、集成化和自动化发展,诊断方法的可信度变得至关重要。因此弱可解释性正成为人工智能技术在诊断领域实际应用的巨大障碍。为了推动人工智能技术在工业智能诊断领域的发展,对可解释人工智能方法进行综述。首先介绍可解释性技术的概念与作用原理,并对目前可解释性技术的主要观点与分类进行总结。接着,从工业诊断中常用的信号处理先验和物理知识先验角度,概述内在可解释的先验赋能可解释技术的研究现状。最后指出先验赋能可解释技术存在的挑战与机遇。

关键词：智能诊断可解释性先验赋能信号处理物理知识

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基于最优碰撞波形的某电动汽车前端结构碰撞性能改进

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汽车技术 2024年第6期 32-36页

作者：唐洪斌张君媛王士彬余雪婷中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013 吉林大学长春130022 高端汽车集成与控制全国重点实验室长春130013

为实现电动汽车正面碰撞时车身结构吸能最大化,通过分析汽车最优碰撞波形构型的特点,结合理论和经验公式对汽车前端结构进行设计,同时引入弯折等变形模式,提出基于理论最优波形构型的车身结构正面碰撞性能改进方法。结果表明,改进后车... 详细信息

为实现电动汽车正面碰撞时车身结构吸能最大化,通过分析汽车最优碰撞波形构型的特点,结合理论和经验公式对汽车前端结构进行设计,同时引入弯折等变形模式,提出基于理论最优波形构型的车身结构正面碰撞性能改进方法。结果表明,改进后车体结构的碰撞波形与最优波形构型基本一致,同时乘员胸部加速度明显下降,提高了整车安全性。

关键词：电动汽车最优碰撞波形结构改进前端结构