助催化剂能在氮化碳（g?C₃N₄）表面形成异质结，促进光生电子迁移，从而提升g?C₃N₄的光催化性能，因此引入助催化剂对提升g?C₃N₄光催化活性具有重要作用。常见的助催化剂主要分为三类：过渡金属基助催化剂（非贵金属助催化剂）、贵金属基助催化剂和非金属助催化剂。其中，过渡金属基助催化剂因其成本低廉、电子捕获能力强而受到广泛关注。重点讨论了各类过渡金属基助催化剂（如金属氧化物、硫化物、磷化物等）与g?C₃N₄的复合方式、作用机制及其对光催化性能的影响，旨在为设计和开发高效的g?C₃N₄基光催化剂提供全面的理论与实践指导。

以乙酰乙酸甲酯（MAA）和新戊二醇二丙烯酸酯（NPGDA）为原料，通过碱催化的迈克尔加成反应增长分子链，制备了线型聚合物聚（乙酰乙酸甲酯?新戊二醇二丙烯酸酯）（P(MAA?NPGDA)）；采用FTIR、¹H NMR、DSC、HPLC、GPC等技术对样品进行了表征和测试，考察了不同催化剂在不同温度下对反应过程中线型聚合物相对分子质量增长速率、放热速率和反应单体双键转化率的影响；以1,8?二氮杂双环[5.4.0]十一碳?7?烯（DBU）为催化剂，考察了反应温度、催化剂质量分数和n（MAA）/n（NPGDA）对线型聚合物相对分子质量增长速率的影响。结果表明，当反应温度为30~40 ℃、DBU质量分数为2%、n（MAA）/n（NPGDA）为1.00∶1.00时，P(MAA?NPGDA)的相对分子质量增长速率较为平稳，且最终能达到较高的相对分子质量水平。

采用离子交换法调控分子筛中的金属阳离子，可优化其对CO₂的吸附性能，为实现分子筛在工业领域高效捕集CO₂提供巨大的潜力。为研究金属阳离子交换时长与分子筛吸附CO₂性能的关联性，以交换时长为变量，制备了Ca?LTA?30等四种吸附剂样品，并通过织构特征分析和热稳定性测试、CO₂程序升温脱附（CO₂?TPD）及CO₂吸附性能表征，对比了其对不同CO₂/N₂混合气（体积比分别为20∶80、50∶50、80∶20）的理想吸附溶液理论（IAST）选择性。结果表明，选择合适的金属阳离子交换时长，可在增加LTA样品表面弱碱性位点数量的同时，将其对CO₂的吸附容量由5.02 mmol/g提高至6.05 mmol/g，对CO₂吸附选择性由59.7提高至118.5。此外，通过对比四种吸附模型对LTA及Ca?LTA系列样品的CO₂和N₂吸附等温线的拟合效果发现，Langmuir?Freundlich吸附模型的拟合曲线与实验数据一致性最佳，能更精准地描述Ca?LTA系列样品对CO₂的吸附行为。

以醋酸铜、硝酸锌为金属中心，以对苯二甲酸（BDC）为有机配体，采用溶剂热法成功合成了新型MOFs材料ZnCu?BDC；通过扫描电子显微镜（SEM）、X射线多晶粉末衍射（XRD）、傅里叶变换红外光谱仪（FT?IR）、氮气吸附仪（BET）及热重?差热分析仪（TG?DTA），对材料的结构、形貌、比表面积及热稳定性进行了系统表征；以萘为模拟油中芳烃的模型化合物，考察了ZnCu?BDC在含萘模拟油中的催化脱除性能。结果表明，ZnCu?BDC颗粒尺寸均一、表面光滑，热稳定性优异，450 ℃时才完全分解；材料微孔丰富，氮气吸脱附曲线呈现H3类曲线特征；在n（Cu）/n（Zn）=1.0∶2.0、反应时间为6 h、反应温度为70 ℃、pH=5的最佳反应条件下，ZnCu?BDC对模拟油中萘的脱除率可达91%。

缝洞型油藏非均质性强、流体流态复杂，高含沥青质稠油流动特征及水驱规律不明确，给油田注水开发造成极大的困难。基于可视化缝洞模型，开展不同黏度稠油流动及水驱效果实验，建立了含沥青质稠油流动阻力系数与黏度及流量的关系；结合图像识别实现不同孔洞含油饱和度动态量化，明确了高含沥青质稠油在缝洞中的水驱特征及稠油黏度、裂缝参数和注水速度对驱油效果的影响。结果表明，当稠油黏度从59 mPa·s（中黏）增加到1 090 mPa·s（特黏）时，缝洞中稠油拟启动压力梯度增大了1个数量级，流动阻力系数增加了3倍；水驱采收率降低了9.6个百分点；当稠油黏度增大时，水驱波及孔洞数量减少，剩余阁楼油、局部高部位油和壁面油增加；裂缝宽度、长度及空间位置分布对水驱稠油液流走向的影响较大，且该作用强于油水重力分异作用；注水初期适当增大注水速度，水驱在小尺度裂缝宽度中的波及、突破能力增加。

为了探讨油包水（W/O）型乳状液的微观特性及其对稳定性及积液形成规律的影响，采用搅拌乳化实验和显微观察实验，系统研究了含水率、剪切速率及CO₂过饱和处理等因素对乳状液粒径分布和稳定性的影响，并基于实验数据建立了符合MH油样的积液形成速率模型。结果表明，剪切速率显著影响乳状液的粒径分布及稳定性：中等剪切速率(6 000~9 600 s^-1)可有效增强乳状液的稳定性，并实现液滴的均匀分布；当含水率低于30%时，随着含水率的增加，液滴粒径减小，但过高的含水率可能导致分层速率下降；经CO₂饱和处理后，油水界面张力降低，乳状液的稳定性增强，但过量CO₂溢散会破坏油水界面平衡，加剧液滴聚并；合理控制剪切速率、含水率及CO₂浓度，可有效提高管道输送性能，减少底部积液，提升油田集输系统的运行稳定性。该研究成果为含CO₂驱替工艺下的集输管道积液控制提供了理论依据，对油田生产管理具有重要的工程应用价值。

金属膜片作为一种关键功能材料，广泛应用于航空航天、微电子、化工等领域。在膜片式减压阀中，膜片作为核心敏感元件，其力学性能直接影响阀门的压力调节精度、稳定性和使用寿命。系统研究了膜片的关键几何参数及材料属性对其在典型工况下力学性能的影响规律。建立膜片的数学模型，分析了膜片在平衡位置的受力情况，施加载荷和约束条件，利用波纹膜片大挠度变形理论验证了载荷与挠度的关系；采用SolidWorks软件建立膜片的精确三维参数化模型，并通过有限元分析法对膜片的性能进行了研究；利用ANSYS软件，对膜片的几何结构、参数（宽度、高度、厚度）和材料属性进行了静态结构仿真分析。结果表明，圆弧大波纹的几何结构优于正弦波纹；增大外圈波纹宽度，膜片的变形量和应力应变随之增加，灵敏度更优；增大波纹高度，膜片的弹性特性呈先减后增的趋势；膜片的厚度越小，其弹性特性越好；高弹性模量的材料会使膜片的变形减小，应力增大。研究结果可为膜片式减压阀金属膜片的结构优化设计和高性能材料选型提供重要的理论依据和设计指导。

以实现隔声、减震在工程中的应用为目标，结合简单、美观的结构要求，设计了一款基于螺旋散射体分支振子的新型四振子手性声子晶体，通过打破传统声子晶体的对称性实现了手性特性。通过有限元仿真，对原胞进行了带隙分析；采用有限周期的排列，对无限周期的带隙范围进行了验证；改变散射体的材料参数与振子数量，研究了其对带隙范围的影响。结果表明，该手性声子晶体结构在1 000 Hz以下具有高达642.12 Hz的综合带隙宽度，表现出了出色的低频隔声性能。

针对传统神经网络在变压器故障诊断中存在可解释性不足、时序特征提取能力弱等问题，提出了一种融合长短期记忆网络（LSTM）与柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov?Arnold Network，KAN）的新型诊断模型——LKAN。该模型首先利用LSTM对变压器运行时序数据进行建模，并从隐藏状态中提取关键时序特征；随后将特征输入KAN层，通过B?spline基函数实现非线性映射与函数分解，提升模型的表达能力与可解释性。在真实电力变压器数据集上的实验结果表明，LKAN模型的故障诊断准确率达到98.80%，优于LSTM、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）及单一KAN模型，同时展现出较强的泛化能力与稳定性。LKAN模型有效融合了LSTM的时序建模能力与KAN的可解释性优势，为变压器智能故障诊断提供了一种高精度、可解释性强的技术路径，具有良好的工程推广价值。

针对混凝土机器人在复杂施工环境下路径规划存在收敛速度慢、易陷入局部最优和路径冗余的问题，提出了一种基于改进蚁群算法的混凝土机器人路径规划优化方法。首先，构建新的信息素更新规则，并引入事后经验回放算法设置伪目标点，用于解决传统蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题；其次，引入了新的障碍物启发因子，以提高传统蚁群算法的避障能力；最后，针对传统蚁群算法路径冗余的问题，引入曲线平滑函数去除冗余节点以提高路径质量。仿真实验结果表明，改进的蚁群算法在最短路径长度、拐点数量和最佳迭代次数方面具有较好的有效性和稳定性。

提出一种基于ADMM的多微网系统分布式协调优化方法，构建了综合考虑发电成本、储能运行及微网间交互的优化模型，并采用二阶锥松弛技术处理了潮流非线性约束。通过优化ADMM迭代流程和参数选择，该方法显著提高了计算效率，同时通过分布式架构保护了数据隐私。算例分析结果表明，该方法仅需5次迭代即可收敛，计算效率比集中式优化提高了76.7%，优化结果相差仅0.34%；与线性规划方法相比，ADMM提升了40.0%的电压控制效果，减少了15.5%的线路损耗。该方法具有良好的可扩展性，计算复杂度随微网数量呈线性增长，适用于多种网络拓扑结构，仅需共享边界交互信息，为多微网协调优化提供了有效的技术支撑。

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。

硼酸是重要的化工原料，其片状化技术的开发对提升产品性能与拓展应用领域具有关键意义。基于树脂（LSI⁃020/010）纯化的硼酸溶液体系，创新性地引入硫酸钠（Na2SO4）和硫酸镁（MgSO4），成功诱导硼酸晶体定向生长为片状结构；采用SEM表征添加助剂后硼酸的形貌特征，联用COSMO⁃RS模型与XRD分析了弱酸性条件下MgSO4/Na2SO4的引入对硼酸溶液溶解度及晶体晶面生长的影响，借助原位拉曼光谱探究了MgSO4/Na2SO4与硼酸晶体间的相互作用及其对B-O键能的影响。结果表明，添加助剂后的硼酸呈现典型片状形貌，弱酸性条件下MgSO4/Na2SO4的引入可显著降低硼酸在溶液中的溶解度、驱动晶体沿（002）、（004）晶面择优生长，且MgSO4/Na2SO4与硼酸晶体间的弱相互作用使B-O键能降低，推动硼酸晶体向片状化方向生长。该研究不仅建立了新型的高纯硼酸晶体片状化制备技术，更从分子层面阐释了其晶体生长调控机制，为功能化晶体工程的研究与应用提供了理论支撑。

以3，3′，5，5′⁃四甲基联苯二酚（TMBP）、2⁃(氯甲基)⁃1，2⁃环氧丙烷（MECH）、氢氧化钠为原料，采用两步法合成联苯型环氧树脂（3，3′，5，5′⁃四甲基联苯双酚二甲基缩水甘油醚）；通过阴离子交换树脂对产物中残余的无机氯进行后处理，得到氯质量分数相对较低的联苯型环氧树脂；采用FTIR、1H NMR、DSC、HPLC及旋转流变仪，对样品的结构与性能进行了表征与测试，并通过正交实验考察了原料配比、反应温度、反应时间等因素对产物收率的影响。结果表明，在筛选的实验范围内，较优的工艺条件为：原料配比为n(TMBP)/n(MECH）=1.0∶10.0，第一阶段反应温度为90 ℃，第二阶段反应温度为80 ℃，n(NaOH)/n(TMBP)=2.1∶1.0，两个阶段的反应时间均为4 h；在较优的工艺条件下，所得样品中有效物质量分数达85%以上，实测环氧值为0.5 eq/(100 g)，与理论值较为接近；纯化后的联苯型环氧树脂在150 ℃温度下的熔融黏度仅为0.12 Pa·s，有望在环氧封装等应用领域得到实际应用。

采用甲基丙烯酸缩水甘油酯（GMA）对聚己二酸⁃对苯二甲酸丁二醇酯（PBAT）进行接枝改性制备PBAT⁃GMA，将其与PBAT和聚乳酸（PLA）共混挤出并吹塑成膜；系统研究了PBAT⁃GMA质量分数对PBAT/PBAT⁃GMA/PLA薄膜的力学性能、微观形态、阻隔性能及降解性能的影响。结果表明，随着PBAT⁃GMA质量分数的增加，PBAT/PBAT⁃GMA/PLA薄膜的力学性能得到明显的提升；当PBAT⁃GMA质量分数为15%时，与未添加PBAT⁃GMA的共混物相比，PBAT/PBAT⁃GMA/PLA薄膜的拉伸强度由15.28 MPa（纵向）和12.51 MPa（横向）分别提高至25.61 MPa（纵向）和19.59 MPa（横向），断裂伸长率由109.23%（纵向）和141.32%（横向）提高至217.63%（纵向）和311.22%（横向），表明PBAT⁃GMA的加入有效改善了PBAT与PLA的相容性，提高了薄膜的力学性能；随着PBAT⁃GMA质量分数的增加，PBAT/PBAT⁃GMA/PLA薄膜的阻隔性能也得到了明显提升，而其降解速率随着PBAT⁃GMA质量分数的增加略有降低，说明材料的耐久性有所改善。

电磁波吸收材料可通过将电磁能转化为热能实现能量的耗散，因此广泛应用于通信和军事等领域。由于化学合成复合材料存在环境污染和成本高等问题，生物质碳材料的研究成为热点。碳具有天然吸附功能，因此以生物质椰子壳为原料，通过原位生长⁃高温还原法，掺杂不同质量分数的氧化镍，成功合成了碳/镍复合吸波材料（CE/Ni⁃x，其中x表示浸泡时间为x h）；采用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、矢量网络分析仪，对复合吸波材料进行了表征及测试。结果表明，CE/Ni⁃7在双频带（高频/低频）均表现出吸收特性，最小反射损耗（RLmin）可达－30.05 dB；通过调控浸渍时间，可在2.7～18.0 GHz频段实现有效吸收（反射损耗低于－10 dB）。本研究可为双频段（低频/高频）电磁波吸收材料的低成本可控合成提供参考。

以省级行政单元为基础，综合区域消费强度、储备容量、管网连通性等关键参数，构建了覆盖“储备⁃管网⁃炼化”全链条的区域原油供应模型。在进口渠道完全中断的背景下，依据国内原油储备，对“抗扰⁃暴露⁃恢复⁃崩溃”全过程的供需满足率进行了模拟；基于模拟结果，绘制“供需满足率⁃时间”性能曲线，并从中提取了暴露期长度、恢复速度、最低性能水平等韧性指标；通过性能曲线对比分析，解析了全国各省原油供应系统韧性的区域差异特征。结果表明，全国各省原油供应系统韧性差异显著，主要呈现稳定运行型、脉冲恢复型、暴露恢复型、前期稳定⁃后期崩溃型、短期恢复⁃后期崩溃型等5种响应模式；系统韧性主要受原油消费总量与储备能力的协同影响，管网在原油再分配中发挥关键调节作用。区域原油供应模型能够有效反映系统在进口中断下的动态演化特征，突破传统静态指标体系的局限性，揭示我国原油供应系统的显著区域差异，为构建差异化应急响应机制、优化储备布局与管网结构提供指导性建议，对提升原油安全保障能力具有重要意义。

针对旋转机械轴承故障诊断中振动信号噪声干扰强、特征提取依赖人工设计等导致的故障诊断不准确问题，提出了一种融合轴承动力学机理与Kolmogorov⁃Arnold网络（KAN）的物理注意力Transformer模型。首先，基于Hertz接触理论推导轴承内圈、外圈及滚动体故障特征频率方程，构建频域掩码引导注意力机制聚焦故障敏感频带；其次，设计KAN⁃Transformer架构，通过KAN的多尺度分解能力自适应解析振动信号的时频特征，结合Transformer的全局注意力实现长程依赖建模；最后，在凯斯西储大学（CWRU）轴承数据集上验证了模型的性能。结果表明，该模型的准确率达99.75%，显著优于传统模型。研究结果为旋转机械轴承故障诊断提供了一种高精度、高鲁棒性且物理可解释的解决方案。

为了减少计算资源消耗并缩短计算时间，获得压缩机转子叶片在周期性非定常气动干涉作用下的叶片表面动应力，创新性地采用剖面边界条件，结合参数设计语言的方法，基于叶片气动载荷的完整映射分布进行了谐响应快速分析，并研究了不同压比、转速下的转子叶片表面动应力。结果表明，通过谐响应快速分析法能准确获取转子叶片表面动应力，叶片表面动应力波动峰值的主导频率为动静干涉频率的倍频，其中以1、2、3倍频为主要频率；随着压比的增加，叶片表面动应力逐渐减小，但主导频率基本不变；随着转速的升高，叶片表面动应力逐渐增大，其主导频率也相应提高。研究结果可为轴流式压缩机在受到周期性动静干涉作用下的转子叶片表面动应力分析提供支持与参考。

为解决CO2加氢制甲醇催化剂开发效率低的问题，构建并验证一种基于大语言模型 (Large Language Model,LLM)与深度学习的性能智能预测模型。首先，利用LLM设计结构化指令，实现了从大量文献中半自动化、高效率地提取多维催化剂数据；采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN⁃GP）对稀疏的原始数据集进行高质量增强，有效克服了数据量不足的瓶颈；在此基础上，经数据清洗、特征工程与降维处理后，采用超参数优化的多层感知机（Multi⁃layer Perceptron，MLP）构建了预测模型。结果表明，优化后的MLP模型在独立测试集上对CO2转化率与甲醇选择性的预测决定系数（R2）分别高达0.972 3和0.969 3。基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)的特征分析结果表明，BET(Brunauer⁃Emmett⁃Teller)比表面积和铜基催化剂是影响催化性能的主导因素，且铟（In）基催化剂对金属质量分数具有独特依赖性。整合LLM与WGAN⁃GP的数据驱动模型可为新型催化剂的快速筛选与理性设计提供有力工具，展现了人工智能(Artificial Intelligence,AI)在催化研究中的巨大应用潜力。

导航与避障是无人机顺利完成任务的关键环节。然而，传统自主飞行系统在复杂环境中存在局限性，促使研究人员不断探索深度强化学习（DRL）等替代框架。因此，提出了一种基于深度强化学习的新型无人机自主控制算法；为验证所提算法在复杂环境下的性能提升效果，在加泽博（Gazebo）仿真平台的三维（3D）环境中进行了仿真实验。结果表明，该算法不仅融合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的优势，而且实现了对最优比例⁃积分⁃微分（PID）控制器的自学习；该算法在动态环境中的表现优于多种现有算法，具体体现在稳定性提升、响应速度加快及任务成功率提高等方面。