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京杭运河上游河段磷污染时空分布特征及污染源解析

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环境工程技术学报 2024年第1期14卷 43-51页

作者：金梦兰亚琼丁淼嵇春红刘锐浙江省水质科学与技术重点实验室浙江清华长三角研究院生态环境研究所嘉兴市桐乡生态环境监测站

为揭示京杭运河上游桐乡段总磷浓度不能稳定达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的原因,在桐乡段干流布设24个采样点,入河支流布设18个采样点,开展水质加密监测,研究磷污染发生的时空变化规律;基于水质常规指标的主成分分... 详细信息

为揭示京杭运河上游桐乡段总磷浓度不能稳定达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的原因,在桐乡段干流布设24个采样点,入河支流布设18个采样点,开展水质加密监测,研究磷污染发生的时空变化规律;基于水质常规指标的主成分分析,以及各主成分因子中强载荷指标与三维荧光组分的相关性分析,对重点河段磷的主要污染源进行解析;并基于绝对主成分—多元线性回归模型,定量评价主要磷污染源的贡献率。结果表明:1)京杭运河上游桐乡段干流入境水总磷浓度为0.14~0.20 mg/L,沿程监测点5~7、9和21~24有明显变差趋势,最高浓度达0.40 mg/L;部分入河支流水质较差,总磷浓度达到0.44 mg/L。2)主成分分析得到3个主因子,因子1以氨氮、溶解态磷为主要载荷,与类蛋白质组分显著相关,代表生产生活污染;因子2以高锰酸盐指数、溶解态磷、颗粒态氮为主要载荷,与类腐殖质组分显著相关,代表农业源;因子3以颗粒态磷、颗粒态氮为主要载荷,与浊度显著相关,代表码头污染与底泥源。3)运河上游河段的磷污染主要发生在干流监测点5~7和9,主要为码头污染与底泥源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为65.9%和31.8%;监测点21~24主要为农业源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为34.0%和32.1%;此外,生产生活污染在丰水期也有较大影响,其对监测点5~7和9、21~24的贡献率分别为42.6%、31.8%。

关键词：磷污染主成分分析(PCA) 绝对主成分—多元线性回归(APCS-MLR) 污染源解析平原河网

基于光谱和色谱特征数据融合的化工园区地表水污染源识别技术

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环境科学 2024年

作者：赵远殷新育刘小凤金梦兰亚琼刘锐常州大学环境科学与工程学院浙江清华长三角研究院生态环境研究所浙江省水质科学与技术重点实验室中环清科(嘉兴)环境技术研究院有限公司

化工园区内工业企业多，且各企业排水组分复杂，很多企业之间排水组成具有相似性.因此，当园区内地表水发生污染时，快速识别污染源的难度很大.为此，以嘉兴市某国家级化工园区为研究对象，收集该园区内7家重点企业10个批次的排水样本... 详细信息

化工园区内工业企业多，且各企业排水组分复杂，很多企业之间排水组成具有相似性.因此，当园区内地表水发生污染时，快速识别污染源的难度很大.为此，以嘉兴市某国家级化工园区为研究对象，收集该园区内7家重点企业10个批次的排水样本，并对其进行三维荧光光谱（EEMS）和气相色谱-质谱（GC-MS）分析.利用平行因子法从同一企业不同批次排水的EEMS图谱中提取共有组分，并构建EEMS特征数据矩阵.同时，从企业排水的GC-MS数据中筛选出具有高检出率或能够有效区分不同企业排水的特征物质，并构建GC-MS特征数据矩阵.比较研究基于不同数据矩阵以及不同模型的污染源识别效果.结果表明，无论是基于EEMS原始数据矩阵、EEMS特征数据矩阵还是GC-MS特征数据矩阵，BP神经网络模型对污染源的识别准确率都不高，分别仅为71.43%、76.19%和71.43%，略高于支持向量机模型（76.19%、76.19%和57.14%）.当使用EEMS与GC-MS特征数据融合矩阵时，污染源识别性能显著提升.支持向量机模型对7家企业排水的识别准确率、宏精确率、宏召回率以及宏调和平均值分别为95.24%、96.43%、95.24%和95.10%，而BP神经网络模型的识别性能更佳，四项指标均接近100%.研究结果为化工园区等地表水污染源识别提供了一种有效方法.

关键词：化工园区三维荧光光谱(EEMS) 气相色谱-质谱(GC-MS) BP神经网络(BPNN) 支持向量机(SVM) 污染源识别

基于主成分分析和宽度学习系统的土壤铅镉重金属元素定量分析

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1852-1857页

作者：吕树彬杨婉琪李福生电子科技大学自动化工程学院四川成都611731 电子科技大学长三角研究院(湖州) 浙江湖州313001

在土壤重金属元素定量分析研究中,X射线荧光分析(XRF)是一种有效的无损分析技术。由于受到矩阵效应以及元素干扰的影响,已有的机器学习方法在利用土壤XRF光谱预测铅(Pb)元素、镉(Cd)元素浓度时存在性能不足和不稳定的问题。该工作提出... 详细信息

在土壤重金属元素定量分析研究中,X射线荧光分析(XRF)是一种有效的无损分析技术。由于受到矩阵效应以及元素干扰的影响,已有的机器学习方法在利用土壤XRF光谱预测铅(Pb)元素、镉(Cd)元素浓度时存在性能不足和不稳定的问题。该工作提出了基于主成分分析(PCA)结合宽度学习系统(BLS)的XRF土壤重金属元素定量分析方法(PCA-BLS),用于精确、高效、稳定测定土壤中Pb元素和Cd元素的浓度。使用PCA对56个标准土壤数据进行特征降维,并选取Pb和Cd的前3个主成分作为特征。将最优主成分特征输入宽度学习系统进行校正和测试,并使用网格搜索算法确定最佳网络结构。其中Pb元素和Cd元素对应的BLS的三个最优参数值分别为2,11,11和3,19,15。使用支持向量回归(SVR)、BP神经网络和原始BLS三种模型与PCA-BLS方法进行对比。PCA-BLS在测定Pb对应的决定系数R^(2)、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE三个指标上取得了0.954、1.433、1.014的结果,在定量Cd实验中取得R^(2)为0.982、RMSE为1.215和MAPE为1.059的精度。网格搜索可视化表明PCA-BLS在预测两种重金属元素时具有稳定的性能。实验结果表明,PCA-BLS可以有效校正土壤XRF光谱中的矩阵效应和干扰,在准确预测Pb和Cd元素浓度的同时保持模型稳定性,是一种具有潜力的XRF光谱定量分析方法。

关键词：土壤重金属 XRF定量分析宽度学习系统主成分分析

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空气耦合超声检测复合材料研究综述

应用声学 2024年第1期43卷 223-236页

作者：郭占玲沈斌赵志钢刘瑶浙江清华长三角研究院海纳精密加工中心嘉兴314000 中北大学机械工程学院太原030051

复合材料普遍具有高比强度、高比刚度、高模量、耐腐蚀等优异性能,广泛应用于飞机机翼、导弹外壳、航空发动机壳体等部位。制造和服役过程中各类缺陷影响复合材料的力学性能和服役性能,必须采用有效的方法准确检测和评估复合材料中各类... 详细信息

复合材料普遍具有高比强度、高比刚度、高模量、耐腐蚀等优异性能,广泛应用于飞机机翼、导弹外壳、航空发动机壳体等部位。制造和服役过程中各类缺陷影响复合材料的力学性能和服役性能,必须采用有效的方法准确检测和评估复合材料中各类缺陷。空气耦合式超声检测具有完全非接触、非侵入、无损伤和无需耦合剂的特点,能够很好地运用于复合材料的在线和在位检测。该文就近年来空气耦合超声检测技术的研究现状进行了系统综述,简明扼要地分析和介绍了当前空气耦合超声检测的研究热点及进展,重点介绍了1-3型压电复合材料换能器、信号处理技术、相控聚焦式空气耦合超声检测、超声在复合材料的传播特性及其与缺陷交互作用的研究现状,探讨了空气耦合超声无损检测技术与仪器的发展方向,总结了目前空气耦合超声检测的研究热点问题,最后展望了空气耦合超声检测的发展趋势和应用前景。

关键词：空气耦合超声检测复合材料检测换能器信号处理相控阵

深度学习在基于序列的蛋白质互作预测中的应用进展

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合成生物学 2024年第1期5卷 88-106页

作者：朱景勇李钧翔李旭辉张瑾毋文静浙江理工大学生命科学与医药学院浙江杭州310018 嘉兴学院生物与化学工程学院浙江嘉兴314000 浙江清华长三角研究院衰老科学创新研发中心浙江嘉兴341001 禾美生物科技(浙江)有限公司浙江嘉兴341001 浙江清华长三角研究院浙江省应用酶学重点实验室浙江嘉兴314006

蛋白质-蛋白质相互作用在细胞信号转导、基因表达和代谢调控等生物过程中发挥重要作用,鉴定蛋白质间的相互作用对于理解复杂生物过程至关重要。预测蛋白质间的相互作用可以为药物发现、蛋白质功能研究和设计等领域提供帮助。近年来,随... 详细信息

蛋白质-蛋白质相互作用在细胞信号转导、基因表达和代谢调控等生物过程中发挥重要作用,鉴定蛋白质间的相互作用对于理解复杂生物过程至关重要。预测蛋白质间的相互作用可以为药物发现、蛋白质功能研究和设计等领域提供帮助。近年来,随着人工智能技术的蓬勃发展,深度学习技术在预测蛋白质互作领域做出巨大贡献,其中基于序列的深度学习模型通过学习蛋白质序列信息的深层特征进行互作预测。本文综述了深度学习在基于序列的蛋白质互作预测中的应用,按照算法框架和时间线对该领域进展进行分类归纳,介绍了数据处理、序列编码方法、算法架构以及模型的评估指标等内容,并分析了当前面临的问题以及未来的发展方向。随着深度学习技术的发展,预测蛋白质互作的效率大幅提高,未来需要发展泛化能力更强的预测模型,助力蛋白质互作的预测。

关键词：蛋白质互作深度学习人工智能序列编码神经网络

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血栓模拟物机械性能及切削破碎效果研究

中国机械工程 2024年

作者：洪丽吴重军李景文陈令文沈斌丁庆伟东华大学机械工程学院浙江清华长三角研究院上海交通大学医学院附属第一人民医院

人体血栓形成后极易堵塞血管，引起血液流速下降甚至阻断血流，造成组织与细胞坏死。当前，机械血栓清除术已逐步成为新兴的微创治疗方法。在机械血栓清除器械的设计和测试过程中，体外血栓模拟物的制备对血栓去除装置的开发具有重要的... 详细信息

人体血栓形成后极易堵塞血管，引起血液流速下降甚至阻断血流，造成组织与细胞坏死。当前，机械血栓清除术已逐步成为新兴的微创治疗方法。在机械血栓清除器械的设计和测试过程中，体外血栓模拟物的制备对血栓去除装置的开发具有重要的作用。本研究主要对血栓模拟物中红细胞比容进行分析，研究血栓模拟物的机械性能及切削效果。本文中制备了不同红细胞比容的体外血栓模拟物，通过压缩试验研究其机械性能，并结合血栓切削实验装置研究切削速度对其切削效果的影响。研究发现，模拟物的刚度会随着红细胞比容及储存时间的增加而降低；同时，以血清为储存介质保存10天时，刚度会下降超过50%，而以生理盐水为储存介质保存相同时间，刚度降幅约为30%左右；另外，10%～20%红细胞比容模拟物与人体深静脉血栓样本刚度相近。实验也表明，切削速度在一定范围内提高时有助于对模拟物进行充分破碎，而当切削速度过大时破碎效果几乎不再变化。本研究为血栓清除器械的设计与优化提供了重要参考。

关键词：血栓机械性能血栓切削机械血栓清除术

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协同仿真算法研究综述

机械工程学报 2024年

作者：李浦逯代兴上海应用技术大学机械工程学院浙江清华长三角研究院智能制造工业软件研究中心西安交通大学能源与动力工程学院

协同仿真算法近年来广泛用于数字孪生多物理域耦合分析以及复杂大规模动力学系统并行计算。相比传统强耦合分析，具有模块化、智能化和非侵入高效计算等优点。随着智能制造发展和工业互联网深度融合，基于协同仿真算法的数据接口和计算... 详细信息

协同仿真算法近年来广泛用于数字孪生多物理域耦合分析以及复杂大规模动力学系统并行计算。相比传统强耦合分析，具有模块化、智能化和非侵入高效计算等优点。随着智能制造发展和工业互联网深度融合，基于协同仿真算法的数据接口和计算平台迅速发展。由于多物理域模型刚度、精度需求和数值特性的差异，协同仿真算法数值稳定性一直是制约其应用的瓶颈问题。首先，介绍了协同仿真算法的基本概念、分类和耦合模型。然后，分别讨论了界面变量插值引入的数值稳定性问题，并汇总了协同仿真增稳技术、局部误差分析和宏观时间步长控制方法。其次，总结了协同仿真算法在综合能源系统、动力学系统和数字孪生技术中的应用和算法平台。最后，面向未来高效高稳定性协同仿真算法，对协同仿真算法研究和应用方面进行了总结和展望。

关键词：协同仿真算法数值特性弱耦合算法平台

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南昌高新区工业碳排放预测及减排路径研究

环境科学与技术 2024年第8期47卷 197-204页

作者：刘芳涛孙玉恒付航李远航冯正源刘广鑫石磊南昌大学资源与环境学院江西南昌330031 南昌大学流域碳中和教育部工程研究中心江西南昌330031 浙江清华长三角研究院浙江嘉兴314000

工业园区作为中国工业活动重要的载体,是中国工业部门实现低碳减排和落实双碳目标的关键抓手。该文以南昌高新技术产业开发区(南昌高新区)为研究对象,首先基于园区工业终端能源消费数据,对园区2016-2022年工业及不同行业的碳排放现状进... 详细信息

工业园区作为中国工业活动重要的载体,是中国工业部门实现低碳减排和落实双碳目标的关键抓手。该文以南昌高新技术产业开发区(南昌高新区)为研究对象,首先基于园区工业终端能源消费数据,对园区2016-2022年工业及不同行业的碳排放现状进行分析;其次构建Kaya扩展模型,结合情景分析法预测园区工业碳排放总量和达峰状态;最后根据预测结果和园区发展特点提出合理的低碳发展建议。结果表明:(1)从碳排放特征来看,南昌高新区工业碳排放总量呈现逐年上升趋势,但碳排放强度在逐年下降,电力消费碳排放占比最大且份额在逐年增加,计算机、通信和其他电子设备制造业碳排放量在各行业中占据主导地位;(2)从情景预测分析来看,多要素优化情景下的减排效果最理想,可在2025年达到峰值,经济水平情景、能源强度情景和碳排放因子情景可在2030年达到峰值,其中经济水平对南昌高新区未来碳达峰状态的影响最大,基准情景和能源结构情景在2030年前未出现峰值;(3)从减排路径分析来看,未来园区减排路径主要从电力部门脱碳、重点行业绿色转型升级、推动经济健康高质量发展等方面入手。该研究可为中国工业园区减排策略的制定和双碳目标的实现提供参考。

关键词：工业园区碳排放预测 Kaya扩展模型情景分析减排路径

土壤-水稻前茬离散元仿真参数标定及其旋耕轨迹分析

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农业工程学报 2024年第7期40卷 72-82页

作者：赵智豪吴明亮谢双鹏罗海峰黎鹏程曾熠蒋啸虎湖南农业大学机电工程学院长沙410128 湖南省现代农业装备工程技术研究中心长沙410128

在进行稻油轮作区域水稻收获后旋耕作业中的前茬运动、受力仿真分析时,由于缺乏可靠的离散元仿真参数难以准确计算土壤-水稻前茬运动规律和相互间受力。该研究采用EDEM软件对土壤-水稻前茬混合物内部各物质的物理与接触参数进行离散元... 详细信息

在进行稻油轮作区域水稻收获后旋耕作业中的前茬运动、受力仿真分析时,由于缺乏可靠的离散元仿真参数难以准确计算土壤-水稻前茬运动规律和相互间受力。该研究采用EDEM软件对土壤-水稻前茬混合物内部各物质的物理与接触参数进行离散元仿真标定。首先测定了土壤-水稻前茬混合物内各物质物理与相互间接触参数,以堆积角作为评价指标,利用仿真试验进行了显著因素筛选、最优水平取值范围确定及二阶回归模型下最佳参数寻优,对参数进行了标定,得到土壤-水稻前茬混合物模型极显著参数的最优组合为土壤-土壤恢复系数0.407、土壤-土壤动摩擦系数0.123、土壤-水稻前茬静摩擦系数0.596、土壤表面能1.860 J,此时与试验堆积角误差为0.58%。并进行了土壤-水稻前茬间的直剪试验与仿真,得到了稳定后不同垂直应力下试验与仿真的直剪切应力误差分别为:5.4%(50 kPa),4.1%(100 kPa),3.1%(150 kPa)。最后在最优参数组合下,开展了基于MBD-DEM的旋耕土壤-水稻前茬轨迹分析试验,前茬跟随旋耕刀及直接被掩埋两种埋覆场景下仿真与土槽试验轨迹的Spearman秩相关系数分别为0.91、0.84,验证了仿真模型标定参数的准确性。研究结果可为水稻前茬旋耕轨迹调控过程的离散元仿真分析提供可靠的接触参数。

关键词：离散元直剪试验堆积角水稻前茬接触参数旋耕轨迹