汽油分子在线调和技术需要快速获取各种类型组分油的详细分子组成信息。开发了基于自编码器的汽油分子组成快速解析方法，该方法可由近红外光谱直接预测汽油详细单体烃的组成。构建的汽油分子组成自编码器模型可挖掘汽油组成的潜在特征，并利用潜在特征解码恢复原始分子组成。利用神经网络算法关联近红外光谱特征信息与汽油组成的潜在特征，并采用加氢汽油验证了模型的准确性。结果表明，平均绝对误差为0.033。开发的模型将自编码器算法应用在传统的石油化工过程中，对汽油分子在线调和与实时优化具有重要的指导意义。
采用直接法制备聚脲润滑脂，考察了五种添加剂对聚脲润滑脂极压抗磨性能的影响。结果表明，五种添加剂均与聚脲润滑脂具有良好的相容性，且对聚脲润滑脂的胶体安定性等基本无影响，并可增强其热稳定性；添加剂可显著强化聚脲润滑脂的极压抗磨性，含硫磷的复合多效添加剂对聚脲润滑脂极压抗磨性能的提升作用相对较好。研究结果可为聚脲润滑脂极压抗磨性能的改善提供可参考的基础，使其综合性能达到相对最优，从而增强聚脲润滑脂在高负荷、高速机械设备等苛刻工况下的实际使用性能。
有氧氧化脱硫是一种安全环保的脱硫方法，但是氧气常需要在较为苛刻的条件下才能被激活，合成高效的有氧氧化脱硫催化剂是提高脱硫活性的有效途径。以氯化钴、钼酸铵为原料，以尿素为沉淀剂和结构控制剂，采用一步水热法合成了大比表面积的花状钼酸钴(CoMoO4)。通过FT?IR、XRD、SEM、XPS和N2?吸附脱附技术确定了催化剂的形貌和结构特征；以CoMoO4为催化剂、氧气为氧化剂，氧化脱除模拟油中的二苯并噻吩，考察了温度、氧气流量、催化剂质量以及硫化物类型对氧化脱硫的影响；此外，研究了花状CoMoO4的循环使用性能。结果表明，在最适宜的反应条件下，脱硫率达到98.2%；催化剂循环使用5次后，氧化脱硫活性无明显降低，超氧自由基的形成提高了脱硫活性。
Mg2+作为一种电化学惰性的阳离子，由于其离子半径(0.072 nm)与Li+的离子半径（0.076 nm）相近，因此被广泛应用于取代富锂层状氧化物(LLOs)材料中Li+的位置。然而，Mg2+对LLOs材料晶体结构的影响还存在争议。利用溶胶凝胶法成功制备了一系列Mg2+掺杂富锂正极材料Li1.2-x Mg x Mn0.54Ni0.13Co0.13O2，通过X射线衍射仪和X射线光电子能谱等对其晶体结构和元素价态进行了系统的研究。结果表明，Mg2+掺杂导致LLOs材料晶胞参数的增加。通过与Li1.2Mn0.54Ni0.13Co0.13O2材料的电化学性能对比发现，Mg2+掺杂有效地提高了LLOs材料的电化学性能。经过优化后，Mg?0.03样品展现出最优异的电化学性能，在0.1 C倍率下的初始放电比容量为291.9 mA?h/g，首圈库伦效率为78.40%。
采用溶胶凝胶法合成一种Ruddlesden?Popper(R?P)型富钴的新型层状钙钛矿型阴极材料La1.5Ca0.5Ni0.2Co0.8O4+δ (LCNC)，并进行了电化学性能测试。结果表明，LCNC在空气中400~800 ℃下的电导率为4~58 S/cm，优于多数SOFC阴极材料；在800 ℃下测得对称电池LCNC|LSGM|LCNC的极化阻抗为0.16 Ω·cm2，该电极基于300 μm厚La0.9Sr0.1Ga0.8Mg0.2O3-δ (LSGM)支撑的单电池的最大功率密度为527 mW/cm2，且连续工作50 h后单电池性能仅略微衰减；LCNC是一种具有潜力的SOFC阴极材料。
为了弄清高温高压多孔介质中CO2的埋存机理，采用室内物理模型，对多孔介质中CO2埋存机理进行了物理模拟实验评价。结果表明，CO2溶解埋存主要受温度、压力和地层水矿化度的影响；CO2溶于地层水后与岩石中的矿物发生矿化反应，反应前后岩石矿物质量分数发生显著变化；气水交替驱可有效地延缓CO2的突破，提高CO2埋存率，从而提高原油采收率。
为研究交叉裂缝对深层页岩力学特性及破坏模式的影响，更好地了解在高温高压耦合作用下含交叉裂缝页岩的损伤演化规律，建立了15组含不同倾角交叉裂缝页岩模型，并对页岩试件的应力?应变关系、损伤演化及声发射特征进行了模拟实验。结果表明，页岩的抗压强度和弹性模量与主裂缝倾角整体呈负相关，并随次裂缝倾角的增大呈上凹的变化趋势；当页岩中存在垂直或接近垂直于加载方向的裂缝时，其抗压强度显著下降；页岩试件的破坏模式在交叉裂缝影响下主要分为“X”形破坏、斜“N”形破坏、斜“W”形破坏、倒“V”形破坏、沿主裂缝贯穿破坏、“V”形破坏与“λ”形破坏；页岩试件的分形维数与主裂缝倾角整体呈负相关，随着主裂缝倾角的减小，分形维数整体趋于增大，相应的试件破坏模式更复杂，内部损伤更剧烈。
通过碾压式搅拌头在深冷条件下对铜板进行多重旋转碾压，采用超景深显微镜、光学显微镜、摩擦磨损仪对碾压后样品的表面形貌、组织和性能进行了分析。结果表明，在深冷条件下多重旋转碾压后，样品表面成形良好，表层出现明显的超细晶区；在转速为50 r/min时，超细晶成形机制为晶粒的剪切破碎；在转速为500 r/min时，晶粒细化机制为动态再结晶和强制冷却抑制再结晶晶粒的长大；在深冷条件下多重旋转碾压制备的超细晶层可提高材料的耐磨性。
B10铜镍合金具有优异的耐蚀性能和力学性能，因此被广泛应用于海洋工程。但是，由于其服役环境复杂，B10铜镍合金易发生腐蚀而导致泄漏，造成不可挽回的损失。制备了B10铜镍合金表面防腐转化膜，以提高合金表面的耐蚀性能；进行了电化学阻抗、塔菲尔极化曲线（Tafel极化曲线）、扫描电镜与能谱分析，并通过X射线光电子谱（XPS）观察了转化膜的表面覆盖腐蚀产物。结果表明，当B10铜镍合金试样在含钼酸盐的溶液中浸泡120 min时，溶液转移电阻（Rct）和膜电阻（Rp）达到峰值，且缓蚀率高达92.5%；转化膜中含有Cu和Ni的氧化物以及氢氧化物，Mo以+4价和+6价氧化物的形式存在于转化膜中。
化工过程的数据往往含有动态时序特性，传统故障检测对动态信息的使用率较低，限制了故障诊断性能。针对这个问题，提出了一种基于注意力增强的编解码网络模型的化工过程故障诊断新方法。编码部分利用LSTM提取过程数据的特征信息，结合注意力机制，更加有效地利用过程数据间的动态信息；解码部分利用LSTM并结合注意力机制提供的上下文向量，为归一化指数的回归提供更加精准的状态信息，最后利用归一化指数回归得到各个样本数据的故障类别概率值。结果表明，注意力机制的引入，提高了模型在时域下对过程动态信息的使用效率。针对本文提出的方法，利用田纳西伊士曼过程数据进行了实验，并与标准的PCA?SVM、DBN和ResNet的结果进行了对比。结果表明，该方法诊断故障的效果更加理想。
磁层析成像管道检测方法已经被广泛应用于埋地和海底管道的无损外检测。该方法基于金属磁记忆原理，通过在管道外测量空间磁场分布中的异常情况来判别应力集中区的危险等级和位置。为了研究磁层析成像法管道检测信号在空间中的分布特征和传递规律，对磁化管道的应力集中区空间磁记忆信号的能量分布和变化规律进行了研究。利用磁偶极子场建立管道内壁应力集中区磁场模型，基于磁能理论对管道外不同提离空间磁记忆信号的磁场能量和磁能密度进行有限元计算，得出空间磁场的分布规律，分析了不同提离磁信号磁能密度之间的相关性。结果表明，管道外空气中的磁场能量随着提离值的增加而衰减，在管道外壁至提离值小于50 mm时衰减最快；管道外磁层析成像法检测的磁信号与管道内壁应力集中区信号同源。从理论上解释了磁层析成像管道检测的有效性，为从检测数据中提取有效信号提供了理论依据。
针对大倾角煤层工作面底板的不规则性和飞矸形状的多样性，利用工作面底板等高线等地理信息系统数据建立真实工作面底板三维网格模型，结合能量跟踪法（ETM）自编C++程序，模拟得到相同质量不同形状的四类典型形状飞矸在实际工作面运移的运动轨迹，以及任意时刻的线速度、角速度和能量变化曲线，分析了形状对飞矸运移规律的影响。为验证本文方法的准确性和可行性，与采用Rockyfor3D软件模拟的轨迹进行了对比。结果表明，椭球体飞矸的运移能力远大于多面体飞矸；正多面体飞矸比一般多面体飞矸运移距离更远，碰撞的能量损失更小；正多面体飞矸的棱边数与飞矸在碰撞中的能量损失量成反比，多棱边正多面体飞矸造成危险的可能性最大。
基于图像对天气现象进行识别，对天气状况的分析至关重要。针对传统的机器学习方法对各类天气特征难以准确提取且天气现象分类效果差，以及深度学习对天气现象识别的准确率不高的问题，提出了基于图像分块和多头注意力机制的天气识别模型。该模型首次将Swin Transformer引入天气识别领域中，采用了窗口多头自注意层与移位窗口多头自注意层相结合的多头注意力机制。结果表明，其区域相关特征提取能力弥补传统方法的不足，能够提取图像中复杂的天气特征。采用迁移学习对模型进行训练，将微调模型的全连接参数输入到Softmax分类器，实现了对多类别天气图像的识别，识别准确率为99.20%，优于对比的几种主流方法。因此，该方法可以作为天气识别模块应用于地面气象识别系统。
粒子群工作时系统的鲁棒性很高，有助于解决图像重建的病态问题。但是，重建图像的像素较大，导致粒子维度较大，粒子在寻优过程中很难达到最优解。为了解决这一问题，对粒子的位置加入约束条件，以Tikhonov正则化图像重建算法成像作为粒子位置参考，约束粒子在Tikhonov正则化算法重建图像的一定范围内搜索，并用罚函数求解，提高粒子搜索速度；粒子群的惯性权重采用线性递减权值，从而实现惯性权值的自适应动态调整，提高算法的灵活性；将混沌算子加入粒子群位置搜索过程中，当粒子陷入局部最优时，混沌变量在一定范围内波动，降低最优解的错失率。仿真实验结果表明，与传统的LBP算法和Tikhonov算法相比，改进的粒子群算法的电容层析成像图像重建更精确，效率更高。
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