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关键词： 天然气水合物   含水合物沉积物   分子模拟   分子力场   势函数  

摘要： 针对天然气水合物开采中沉积体系分子模拟的技术瓶颈,梳理含水合物沉积物体系分子模拟势函数研究进展,分析单相体系势函数优化、多相界面参数修正及机器学习融合方法的演进,揭示了势函数参数化策略对水合物沉积物多物理场模拟精度的调控机制。当前势函数在极端温压条件适应性、多相参数兼容性、计算效率与精度平衡及实验验证等方面仍存在挑战。未来应聚焦开发极端环境适配的多相势函数体系,构建传统力场与机器学习势融合的多物理场耦合模型,建立实验-模拟协同验证框架,为水合物的安全开采提供从原子机制到储层响应的多尺度理论支撑。

关键词： 光谱学   激光诱导击穿光谱   偏振   连续背景扣除   土壤  

摘要： 为了提高土壤激光诱导击穿光谱(LIBS)定量分析效果,采用偏振分辨LIBS结合连续背景扣除算法(CBSA)来抑制连续背景辐射。与LIBS原始光谱(无偏振)相比,CBSA的应用使得4条特征谱线FeⅠ:404.581 nm、PbⅠ:405.78 nm、CaⅠ:422.67 nm以及MgⅠ:518.361 nm的光谱信背比(SBR)分别提高4.0、8.6、14.4和5.5倍,平均提高8.1倍;而偏振分辨LIBS结合CBSA则使得4条特征谱线的光谱SBR分别提高12.5、18.6、22.5和8.6倍,平均提高15.6倍。CBSA使得4条特征谱线的光谱相对标准偏差(RSD)分别下降0.8%、0.3%、2.1%和0.6%,平均下降1.0%;偏振分辨LIBS结合CBSA则使得4条特征谱线的光谱RSD分别下降3.5%、2.8%、3.7%和1.4%,平均下降2.9%。偏振分辨LIBS结合CBSA使得Cr元素的校准方均根误差(RMSEC)由0.088减小到0.053,减小了40%。这些结果表明,偏振分辨LIBS结合CBSA能够有效提高土壤LIBS定量分析精度。

关键词： 电石炉   温度预测   极限学习机(ELM)   自适应粒子群优化(APSO)  

摘要： 为提高电石炉温度预测的准确性与稳定性,提出了一种基于改进极限学习机(EAPSO-ELM)的温度预测模型。首先,利用COMSOL Multiphysics构建电石生产过程的热化学模型,结合有限元法模拟炉内温度分布,并基于仿真与现场数据构建数据集。在构建预测模型时,引入了自适应粒子群优化算法(APSO)对极限学习机(ELM)的输入权重与偏置参数进行优化,同时结合集成学习机制,以进一步提升模型的泛化能力与预测准确性。实验在MATLAB平台上完成,并与BP,SVM,RBF及原始ELM等模型进行了对比分析。结果表明,EAPSO-ELM模型在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)及命中率(HR)等指标上均表现最优,能够满足工业现场对电石炉温度预测的精度与实时性要求,为实现智能化控制提供了有效支持。

关键词： 丙烯羰基化   催化剂   连续供给系统   无氧控制   水相分离  

摘要： 本文针对丙烯羰基化生产丁辛醇工艺中催化剂连续供给、无氧控制及异常工况下水相分离的技术需求,设计了一种丙烯羰基化催化剂连续供给系统。该系统由催化剂配制罐和带隔板的催化剂储罐组成,通过溶剂与新催化剂的配制混合、循环回收催化剂的导入、氮气鼓泡与真空泵协同作用及隔板分离机制,实现催化剂的连续稳定供给。实验验证表明,该系统可有效脱除催化剂溶液中的溶解氧,分离过量水相,保持催化剂活性,提升丙烯羰基化反应的安全性与工艺稳定性。该系统结构紧凑、操作简便,适用于工业化丁辛醇生产装置。

关键词： 高中数学教材   指数函数   对数函数   习题难度   比较研究  

摘要： 以内地人教版与香港朗文版、牛津版教科书中的“指数函数”“对数函数”内容为研究对象,采用定量研究和定性研究相结合的方法,从习题数量、类型、难度三个角度出发,并基于综合难度模型对习题难度的五个影响因素进行比较分析.结果显示三版教材习题综合难度差异较小,习题背景难度较低,人教版的习题强调学生数学运算能力的培养,朗文版和牛津版的习题则更注重学生数学认知和推理能力的发展.

关键词： 互联网+医疗健康   原发性高血压   综合防控模式  

摘要： 目的探讨“互联网+医疗健康”的连续性主动性综合防控模式在原发性高血压患者中的应用价值。方法选取2024年10月至2025年3月银川市第二人民医院下属5所社区卫生服务机构管理的600例原发性高血压患者,以随机数字表法将其分为对照组与试验组,各300例。对照组采用常规慢病管理方案,试验组采用“互联网+医疗健康”的连续性主动性综合防控模式。比较两组的血压控制情况、治疗依从性、自我效能、疾病应对方式、疾病负担情况及满意度。结果管理后,试验组的24 h平均收缩压(mSBP)、平均舒张压(mDBP)低于对照组(P<0.05)。管理后,试验组的4条目Morisky用药依从性问卷(MMAS-4)及自我效能量表评分显著高于对照组(P<0.05)。管理后,试验组的屈服、回避评分低于对照组,面对评分高于对照组(P<0.05)。管理后,试验组的高血压病近两周医疗费用、近1个月因高血压就诊次数低于对照组,门诊接诊平均耗时短于对照组(P<0.05)。试验组的满意度显著高于对照组(P<0.05)。结论“互联网+医疗健康”的连续性主动性综合防控模式可有效提升原发性高血压患者的综合管理效果。

关键词： 逻辑推理   勾股定理   相似   函数关系   动态几何问题  

摘要： 在初中动态几何问题中,寻求几何变量之间的函数关系并确定自变量取值范围,是考查学生逻辑推理、空间想象与综合运用能力的重要载体.笔者在教学实践中发现,绝大多数学生能够根据相似、勾股定理等知识建立起正确的函数解析式,却在自变量取值范围的求解上功亏一篑.其根本原因在于,学生未能深刻洞察到在复杂的图形运动中,多个动点是相互关联、相互制约的,任何一个动点脱离其预设的几何位置(如从线段上运动到延长线上),都将导致整个图形结构发生变化,从而使函数关系失效.为解决这一教学痛点,本文提出一套系统化的求解策略,并结合典型案例进行深入分析.

关键词： 连续学习   稀疏化   在线学习   参数掩码   计算效率  

摘要： 无边界在线连续学习是一种任务无关的自主高效机器学习方法,通过连续适应新数据和抑制遗忘实现模型的动态更新。现有在线连续学习方法通常追求模型准确率而牺牲计算效率,这使得在高速数据流场景中,模型因训练速度滞后,难以及时响应数据流的变化。针对以上问题,提出一种面向效率-性能协同优化的在线稀疏连续学习框架,通过构建双向稀疏自适应调控机制突破传统方法的瓶颈。首先,设计参数重要性度量的动态稀疏拓扑优化框架,融合参数敏感性分析,实现非结构化参数剪枝;其次,建立记忆-效率双目标优化模型,基于在线类别分布估计动态调节计算预算分配,实现计算资源的最优配置;最后,构建梯度解耦优化策略,采用梯度掩码方法实现新旧知识的双向优化,在加速模型更新的同时保持知识拓扑的完整性。基准测试结果表明,所提框架展现出显著优势,当内存缓冲区大小为100时,相较于基线ER(Experience Replay),在CIFAR-10数据集上,平均在线准确率(AOA)和测试准确率(TA)分别提升了4.86%和6.25%;在CIFAR-100数据集上,AOA和TA分别提升了13.77%和3.08%;在MiniImageNet数据集上,AOA和TA的提升幅度达17.83%和25.00%。可视化分析表明,所提框架在保持实时响应能力的同时,成功捕获了数据流中的潜在概念漂移模式。可见,所提框架突破了传统方法在计算效率与模型性能间的权衡困境,为开放环境下的在线连续学习系统建立了新范式。

关键词： 管道   点腐蚀   弯矩   剩余极限强度   有限元分析  

摘要： 为保证海底管道的正常运行,有必要对长期服役且存在点腐蚀现象的海底管道进行剩余极限强度评估。采用非线性有限元方法,基于有限元分析软件Abaqus,分析相对腐蚀深度、腐蚀密度、腐蚀影响区域长度和腐蚀分布对弯矩载荷作用下管道剩余极限强度的影响。结果表明:相对腐蚀深度和腐蚀密度对剩余极限强度有显著影响,这可归因于相对金属损失,且两者对剩余极限强度存在耦合影响,剩余极限强度随金属损失的增加而线性降低;腐蚀影响区域长度对弯矩作用下管道的剩余极限强度影响相对较小;点腐蚀分布方式对管道的弯曲承载力存在影响,随机腐蚀相对于均匀腐蚀对极限强度的折减程度略大。在数值模拟的基础上,提出管道剩余极限强度的数学公式。

关键词： 自我连续性   经济行为   心理账户   收益共用账户模型  

摘要： 自我连续性影响多种类型的经济行为,现有的研究主要关注未来自我连续性和过去自我连续性的预测效果。未来自我连续性越高,人们越倾向于追求未来收益和规避未来风险;过去自我连续性越高,人们越偏爱与过去自我有关的消费品,但也越容易受沉没成本效应的负面影响。综合分析经典生命周期假说、共用账户模型和心理脱联模型发现,自我连续性对经济行为的影响,可能是通过推动收益账户间的合并实现的。根据上述发现建构的收益共用账户模型,能够较全面地解释自我连续性对经济行为的影响机制。未来应开展有针对性的系列实证研究对模型进行检验和完善。