自愈合材料可感知损伤并通过内在机制进行修复，可解决高分子材料在服役过程中出现的性能衰减、寿命缩短等问题，是高分子材料领域重要的研究方向。自愈合技术可分为外援型和本征型两大类。外援型自愈合依赖载体-愈合剂-催化剂协同体系，虽愈合方式简便，但存在原料成本高、工艺复杂、同一损伤部位愈合次数有限等问题。本征型自愈合通过分子设计构建动态键网络，可实现多次循环愈合，克服了外援型技术的局限性。相较于橡胶与环氧树脂，聚氨酯弹性体因分子结构的高度可设计性，更易适配动态键网络，是引入自愈合功能的优选基材；同时，其兼具高弹性、高强度及优良的耐候性，广泛应用于机械装备、航空航天等领域，但却易因外力损伤而出现性能失效。采用动态键网络设计-性能调控-场景适配的系统性分析框架详细地阐述了动态键自愈合机理、协同效应、性能优化及场景适配需求，介绍了本征型自愈合聚氨酯弹性体在可穿戴电子设备、黏合剂等领域的应用，并指出性能平衡难、环境适应性差等挑战，以期为功能导向的自愈合聚氨酯弹性体研发提供一定参考。

在全球粮食安全问题日益受到关注的背景下，提升绿色环保、肥料利用效率与作物产量至关重要，因此对包膜肥料的研究日益增长。为明晰当前包膜肥料的研究方向及前沿热点，通过文献计量学的方法，借助CiteSpace对近15年来Web of Science核心数据库中包膜肥料领域的文献进行统计分析。包膜肥料领域的发文量在2010—2024年呈现增长趋势，山东农业大学、中国科学院等是该领域发文量较多的研究机构；包膜肥料研究涉及的领域较广，涵盖了农学、环境等多学科。包膜肥料当前研究重点为优化包膜材料以降低成本、提高降解性，同时研究呈现“高效-低碳-智能”的发展趋势，通过长期田间试验与模型模拟、量化其环境效益并构建区域性减排效果评估框架是下一阶段包膜肥料研究领域的关键技术和前沿方向。该研究可为包膜肥料后续发展方向提供参考。

冷凝液汽提塔作为煤化工酸性水处理系统的核心设备，其运行稳定性直接关系到装置安全与资源回收效率。针对某冷凝液汽提塔运行1年后出现的塔盘与筒体严重腐蚀问题，采用宏观和微观形貌观察、化学成分分析、物相组成测试等方法对腐蚀产物进行了表征，同时结合汽提塔回流液的物性参数，分析了塔盘腐蚀失效机理。结果表明：回流液中腐蚀介质高度富集，氰根离子浓度为1.78 mmol/L，NH₃⁃N浓度高达1 408 mmol/L；塔盘存在大面积蚀穿和密集腐蚀坑，金属表面呈现典型的冲刷沟槽形貌；腐蚀产物主要呈蓝绿色，主要组成为亚铁氰化铁（Fe₄［Fe（CN）₆］₃）。塔盘腐蚀失效的主要机理为：回流系统引起的酸性介质富集导致电化学腐蚀，同时塔内高速气液两相流对金属表面造成持续冲刷，两者的协同作用导致设备在短期内发生严重失效。基于上述结果，从工艺调控与材料防护两方面提出了针对性的防护措施，研究结果可为同类设备的防腐设计提供参考。

为满足聚醚多元醇生产领域对绿色经济反应的迫切需求，开发了一种带有水平隔板的新型搅拌反应器。通过计算流体动力学（CFD）数值模拟，研究了水平隔板孔道尺寸δ、隔板数量n及入口流量Q _A对反应器流场与停留时间分布（RTD）性能的影响。结果表明：反应器内每层桨叶均可形成独立的径向流场，各腔室的流型结构为经典的双循环流型；当δ减小、n增加时，当量反应器数N _eq逐渐增大；当Q _A由0.011 m³/h增大到5.65 m³/h时，均一化停留时间θ保持稳定，N _eq逐渐增大且增大趋势变缓；在δ=30 mm、n=3、Q _A =1.13 m³/h的优化条件下，搅拌反应器的平均停留时间为79.87 s，N _eq为4.19。

针对数字孪生场景中精馏塔严格逐板MESH模型存在的规模大、收敛性对初值敏感、在操作规定切换时需要重构方程组等问题，在改进Edmister模型（AEM）的基础上，提出一种包括冷凝器与再沸器的改进AEM全塔简捷模型（MAEM）及其配套的双层迭代柔性求解算法。MAEM模型将冷凝器、再沸器与进料板的严格MESH方程组与塔段AEM模型显式纳入同一方程组，有效减小了模型规模。在所设计的双层求解算法中，内层在给定塔板温度下更新解吸因子并求解物料衡算；外层通过调节塔板温度满足任意两项规定，提升了非标准规定下的数值鲁棒性。以芳烃分离装置、宽沸程体系及气体分馏流程级装置为典型算例，将所提出的MAEM模型与原始AEM模型、Aspen Plus软件中的RadFrac严格模型进行对比分析。结果表明：与AEM模型相比，MAEM模型可通过直接灵活设置非常规操作规定项进行塔内计算，同时保持与AEM一致的计算精度和效率；与RadFrac模型相比，MAEM模型关键操作参数的相对偏差均小于5%，计算时间降低了约31.6%~51%。MAEM模型为涉及精馏过程的数字孪生部署提供了高效、稳健的建模与求解基础，较好提升了模型数字孪生的应用水平。

传统磷系阻燃剂对高密度聚苯醚/聚苯乙烯泡沫的阻燃效果优异，但随着密度降低，炭层连续性下降，密度低于350 kg/m³的泡沫难以通过水平燃烧测试HF-1等级；此外，传统磷系阻燃剂的强塑化作用严重限制泡沫的发泡倍率。针对以上问题，基于CO₂/乙醇复合发泡技术，探讨了两种固体磷系阻燃剂的协效阻燃机制对聚苯醚/聚苯乙烯阻燃性能的影响。研究结果表明，磷系复配阻燃体系表现出显著的气相为主、凝聚相为辅的协效阻燃效应。对于未发泡样品，含复配阻燃剂的样品极限氧指数（LOI）最高为35.8%，较单一阻燃体系最高提升4.2%，热释放速率较为均衡；此外，复配阻燃剂使熔体强度保持适中，在升温发泡技术下制备的复合泡沫发泡倍率高于单一阻燃体系，复配阻燃剂添加量为12%时体系最高发泡倍率为16.8倍。对于发泡样品，密度大于150 kg/m³的复合泡沫LOI均大于25%，密度为300 kg/m³的复合泡沫可通过水平燃烧测试的HF⁃1级，同时复配阻燃剂有效地降低了复合泡沫的热释放速率从而改善了熔滴现象。

以2⁃甲基咪唑和六水合硝酸锌为原料，于室温（25 ^oC）搅拌制备2⁃甲基咪唑锌有机框架⁃8（ZIF⁃8），再经高温煅烧得到微纳米ZnO。以氙灯为辐射光源，研究了该微纳米ZnO对罗丹明B（RhB）的光催化降解性能，实验结果表明微纳米ZnO具有较好的光催化活性。进一步对微纳米ZnO进行稀土Ce掺杂以提高其光催化活性，研究发现，适量Ce的掺杂可在一定范围内窄化微纳米ZnO的禁带宽度，提升了微纳米ZnO的催化性能。此外还考察了不同Ce掺杂量、不同光源类型、不同溶液pH值及不同底物初始浓度对光降解RhB性能的影响。实验结果表明：以氙灯为光源、底物浓度（1 × 10^-5 mol/L）较低、弱碱性环境、Ce的最佳掺杂量为5%（与Zn的浓度比）时，该Ce掺杂微纳米ZnO具有最优异的光催化性能。

基于Illumina无限甲基化EPIC珠芯片（850K）检测的血液DNA甲基化数据，采用少维度、强线性位点相关位点筛选策略，利用支持向量回归（SVR）原理，建立高稳定性和准确度的血液脱氧核糖核酸（DNA）甲基化（methylation）年龄推断模型。通过文献调研进行CpG位点选择，利用SVR 进行模型构建和年龄推断。采用Matlab进行模型搭建，对标准参数进行选取后，使用网格搜索（grid search）结合交叉验证（cross validation）的方法，对SVR模型中的惩罚因子C和核函数参数 g 进行系统优化，以确定模型性能最优的参数组合。数据处理时先对甲基化水平β进行归一化并代入模型，再通过反归一化得出预测年龄。所构建的模型在血液样本年龄预测中的决定系数（R ²）为0.885 29，测试集平均绝对偏差（MAD）为2.57岁，表明模型整体预测精度较高；虽然预测误差随着年龄增长略有增大，但总体仍可接受。模型预测准确度随着年龄的增长而下降。本研究验证了仅在使用4个CpG位点的情况下，SVR模型依然能够实现高精度的年龄预测，预测误差随着年龄增长略有增加但总体稳定，表明该模型具有良好的泛化能力和实用价值。该方法可为法医学中犯罪嫌疑人生理特征刻画提供有效技术支持。

长江三角洲地区的纺织印染产业密集、排污量大，导致非法排污风险增大，对印染废水进行精准溯源已成为水环境治理与生态环境保护领域的迫切需求。水质荧光指纹技术通过将受污染水样的水质荧光指纹与数据库中已知污染源的荧光指纹进行比对来快速确定嫌疑污染的来源，在水环境监管领域中的应用潜力巨大。以长江三角洲地区两家典型印染企业的印染废水（印染废水1和2）和染料分散剂MF为研究对象，测定其水质荧光指纹图谱，并考察环境因素（pH和NO {}_{\mathrm{3}}^{-}）对水质荧光指纹特征的影响。结果显示：各样品的水质荧光指纹中均含有两个荧光峰——峰1和峰2，其位置分别位于［激发波长，发射波长］=［280，320］ nm和［230，340］ nm附近；印染废水1和2的三维荧光光谱中C1和C2组分可能来源于分散剂MF；印染废水1的峰2荧光强度受pH和NO {}_{\mathrm{3}}^{-}的影响程度大于分散剂MF，表明其可能含有对环境因素变化较为敏感的其他荧光有机物；地表水中常规水平的pH以及集中式生活饮用水地表水源地中常规浓度的NO {}_{\mathrm{3}}^{-}对荧光峰位置的影响较小，不影响污染源类型的识别；在NO {}_{\mathrm{3}}^{-}质量浓度为40 mg/L时，印染废水1和2的峰2荧光强度相比未调整NO₃ ^⁻浓度时分别下降了32.52%和24.79%，可能导致对污染程度的估算结果偏低。

随着机械装备智能化发展，轴承故障诊断面临着复杂多变的挑战。针对传统神经网络存在冗余特征、特征识别能力不足、分类效果不佳等问题，提出一种融合squeeze⁃and⁃excitation（SE）注意力机制、时序卷积网络（TCN）与支持向量机（SVM）的SE⁃TCN⁃SVM轴承故障诊断模型。通过引入SE模块自适应增强关键通道特征权重，优化TCN对振动信号长时序依赖关系的建模能力；结合SVM分类器替代Softmax，利用其结构风险最小化特性提升样本分类鲁棒性。选取凯斯西储大学和江南大学的轴承数据集进行实验验证，结果表明，SE⁃TCN⁃SVM在两个数据集上的分类准确率分别达到98.92%与96.88%，相较其他基准模型分类效果更佳，训练效率更高且对于不同轴承数据具有普适性。所提方法通过SE注意力机制强化特征选择能力，结合SVM分类器提升泛化性能，为复杂工况下的轴承故障诊断提供了高精度、高效率、高适应性的解决方案。

针对典型工业管道流致振动监测与预防控制难的问题，提出一种基于等效功率谱密度的管道疲劳损伤寿命预测方法。首先构建疲劳监测模型，并通过仿真模拟搭建管道振动实验台。随后以实验结果为例，分别计算出时域雨流计数法和频域法的寿命预测估值，并对比时域与多种频域方法的优劣。结果表明，基于等效加速度功率谱的频域方法有效减少了频谱泄漏问题，对比传统的频域方法对管道寿命的预测效果较好，预测精度平均提高了3.53%，且平均预测误差最小。研究工作实现了对工业管道的寿命预测，较其他方法能够较准确地预测出工业管道的寿命，为预测工业管道疲劳损伤提供了一种新方法。

Web测试用例自动修复技术在Web应用程序测试套件维护过程中扮演着至关重要的角色。由于Web应用程序的版本不断演化，新版本Web应用页面元素可能会发生变化，从而导致测试用例失效。现有技术存在的一个主要问题是缺乏对Web测试用例的测试意图的有效表征以及失效原因的分析，未能实现从一个宏观的角度引导和辅助测试用例修复，使得由于测试工作流变更和传递失效导致的测试用例失效无法被有效修复。通过实证分析，发现测试意图和导致测试失效的原因对测试用例修复有积极作用，为此提出一种名为LetTe（guiding LLM to fix Web UI tests based on test intent）的意图驱动Web测试用例修复方法，首先解析失效的Web测试用例的测试意图和失效原因，然后引导大语言模型（LLM）通过设计提示词和微调来修复它们。LetTe的修复逻辑是模拟人类专家的思考及修复过程，根据测试意图和失效原因“思考”可能的修复方案，然后通过相应的思维链生成修复候选。在开源网站和公开数据集中收集的7个Web应用程序上对LetTe进行了评估，结果表明，本文方法修复正确率达到75%，优于所有基线方法。

间歇过程具有多模态特性，现有的间歇过程模态划分方法忽略了模态中心与过程特性的因果关系，制约了模态划分结果准确性和合理性的提升，直接影响了质量变量预测模型的精度和泛化性。提出一种基于深度因果聚类相关向量机（deep causal clustering⁃relevance vector machine，DCC⁃RVM）的多模态间歇过程质量变量在线预测方法。首先结合密度峰值聚类，考虑间歇过程数据的强非线性特征，利用深度自编码器提取过程数据的深层特征，构建基于长短时记忆网络（long short⁃term memory，LSTM）间歇过程的过程模型，以模态中心数据样本与LSTM过程模型输出的因果关系为约束，构建间歇过程模态中心选取策略，获得合理的模态中心；然后考虑过程数据的时序特征，依据样本间的相对距离将非模态中心样本分配至对应模态，获得各个模态的切换点及数据集；最后，通过各模态RVM预测模型在线预测间歇过程质量变量。青霉素发酵过程的实验结果表明，DCC模态划分结果较合理，所建立的多模态RVM模型预测均方根误差RMSE为0.010 4，R ²为0.999 5，有效提高了质量变量的预测精度。

提出一个新的拍卖模型，该模型带有二次函数形式的佣金率。基于经典的一级价格密封拍卖和二级价格密封拍卖模式，首先求出一般分布下投标者的均衡报价策略；分别计算了两种拍卖模式下投标者和卖者的预期收益；进一步考查了佣金率系数和保留价对最低估价、均衡报价策略、投标者以及卖者预期收益的影响。研究结果表明，在经典的一价和二价拍卖模式中，佣金系数和保留价对投标者的均衡报价和卖者的期望收益有相同的影响；另外，投标者在一级价格拍卖中的期望收益大于二级价格拍卖，因此投标者更愿意选择一级价格拍卖。所提出的二次函数形式的佣金率既符合拍卖的实际要求，又突破了现有的拍卖文献对佣金率的限制，具有一定的理论研究价值。

在L ¹空间上考虑带有非光滑边界条件的Rotenberg方程，证明了方程的主算子是稠定的预解正算子，进而得到其共轭算子定义域的正锥在全共轭空间的正锥中共尾，由此证明了主算子所生成半群的谱界等于增长阶，并进而证明了方程解对边界参数的连续依赖性。