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X射线光电子能谱法(XPS)是最重要且使用最广泛的表面分析技术。较为全面地介绍了X射线能谱法，内容涵盖原理、分析方法、应用及技术进展。原理介绍基于理工科大学本科层级的知识，阐述了XPS的科学原理以及仪器原理；分析方法部分概述了分析的关键步骤及要点；应用部分以热门研究的材料类型分类(催化剂、生物材料、碳材料、高分子材料等)进行介绍，介绍的同时兼顾介绍了X射线光电子能谱法的一些常用技术以及在各种材料中的应用特点。本文旨在帮助该领域的初学者，包括尚未完全熟悉该技术的研究人员、研究生和X射线光电子能谱从业人员，使他们能够全面了解X射线光电子能谱技术。
具有微孔的多孔平板表面曝气是制备微气泡的重要手段之一。采用非侵入式数字图像识别法对金属多孔平板表面生成的微气泡特性进行实验研究，考察了平板上方液相流速、表观气速、液相黏度、表面张力和平板平均孔径对生成气泡平均直径(dav)的影响。结果表明：dav随着液相流速的增大而减小，随表观气速的增大和表面张力的减小而减小；液相黏度则对dav有双重影响，随着黏度的增加dav先减小后增大，且在黏度为1.32 mPa·s时最小。最后，提出了描述气泡平均直径与液相雷诺数、毛细管数和气液比之间关系的经验关联式。
针对氮氧化物(NOx)在核设施尾气排放过程中存在的偶发性浓集问题，提出了一种将NOx尾气管道排放口布置于排风烟囱内的实施方案，并采用数值模拟方法研究了载带过程中NOx在排风烟囱内的流动扩散过程，探讨了尾气管道的排放高度和布置方位对NOx流动扩散效果的影响。结果表明：在烟囱内存在一个顺时针螺旋上升的NOx浓集区域，在烟囱高度约70 m以上，NOx以相似的质量浓度分布云图排出烟囱；当尾气管道位于烟囱中心时，烟囱出口处NOx的局部最大质量浓度和质量浓度变异系数随尾气出口高度(10~60 m)的升高而增大，但人员工作区的NOx局部最大质量浓度和截面平均质量浓度随尾气出口高度(10~30 m)的升高而显著下降；当NOx在低水平位置排放时，20 m的尾气排放高度和+90°的方位为较优的布置方案；当NOx在较高位置排放时，应尽量将尾气出口布置在烟囱中心位置。
以团簇FePS3为局域模型，在B3LYP/def2-tzvp水平下采用Gaussian 09程序对团簇FePS3进行结构优化及虚频验证，获得12种稳态构型，分析了这12种构型的原子电荷量、电子自旋密度及反应活性。结果表明：团簇FePS3中S原子为电子受体，Fe、P原子为电子供体，Fe比P原子更容易失去电子，团簇FePS3整体的电子流向为从Fe、P原子流入S原子；Fe、P原子间和Fe、S原子间的过剩电子主要为自旋向下的β成单电子，P、S原子间和S、S原子间的过剩电子主要为自旋向上的α成单电子；构型4(4)、2(2)、1(2)、2(4)、1(4)和4(2)的电子自旋密度的对称性最好，稳定性最高，因此这6种构型可能为团簇FePS3的优势构型；构型6(2)的前线轨道(HOMO-LUMO)能隙差最小，最容易发生电子跃迁，反应活性最高；构型2(4)的HOMO-LUMO轨道能隙差最大，反应活性最低。
使用硅烷偶联剂KH570对片状锌粉进行表面包覆改性，同时使用正硅酸乙酯(TEOS)、乙烯基三异丙氧基硅烷(VIPOS)和丙烯酸(AA)对片状铝粉进行单层和复合包覆改性，以改性的锌粉和铝粉作为基础组成部分制备了无铬达克罗涂层，测定了改性锌铝涂层在3.5% NaCl溶液中的动电位极化曲线。结果表明：所制备的TEOS/VIPOS改性铝粉涂层的表面平整光滑，没有明显颗粒，涂料的分散性和稳定性较好；与未改性锌铝涂层相比，TEOS/VIPOS和TEOS/VIPOS/AA改性铝粉涂层的腐蚀速率明显下降，TEOS/VIPOS改性铝粉涂层具有较小的腐蚀电流密度(1.01μA/cm2)和腐蚀速率(0.011mm/a)。在20%硝酸铵溶液中浸泡2h后，TEOS/VIPOS改性铝粉涂层的表面平整光滑，耐蚀性较好。
具有二维片状结构的银纳米片表现出优异的电学、光学和化学性质，广泛应用于电子、催化、生物等领域。化学还原法制备的银纳米片直径通常小于1 μm，且产量低。为了解决上述问题，以鸟嘌呤为结构诱导剂，硝酸银为银源，通过化学还原法制备了大尺寸银纳米片，并得到优化的制备条件：在0 ℃下，滴加速度为1.0~1.3 mL/min，搅拌速度为300 r/min，B液中鸟嘌呤浓度为16.56 mmol/L、AgNO3浓度为0.50 mol/L，在最优条件下制得10~20 μm的大尺寸银纳米片，单位体积反应液中银纳米片产量高达15 g/L。X射线衍射(XRD)和Raman光谱测试结果表明，银纳米片的生长机理为鸟嘌呤分子的羰基氧原子选择性吸附于银晶体的(111)晶面，形成包覆，还原生长的银原子沉积于(110)和(100)晶面，横向生长形成银纳米片。以最优条件下制备的大尺寸银纳米片作为填料，分别以二乙二醇单丁醚和乙醇为溶剂制得导电胶，其渗流阈值低至30%~40%(质量分数)。
层状高镍三元材料LiNi0.85Co0.11Mn0.04O2(NCM85)是一种很有前途的高性能锂离子电池正极材料。然而，正极材料在高温煅烧过程中极有可能出现Li损失和阳离子混排现象，导致正极颗粒表面形成无序的岩盐相。提出了一种用H3PO4处理制备等离子体修饰NCM85的方法，在NCM85表面原位形成一层均匀的Li3PO4包覆层，有效地提高了NCM85的电化学性能，稳定了正极-电解质界面。与本体NCM85电极相比，适量Li3PO4包覆层修饰的正极(Li3PO4@NCM85)展现出优异的电化学性能，在2.75~4.3 V电压范围内0.5 C (200 mA/g)倍率循环200圈后，放电比容量为169.2(mA·h/g)，容量保持率高达84%，Li3PO4包覆层生成的过程中消耗了材料表面的残锂，减少了Li+/Ni2+的混排，增强了结构的稳定性。此外，Li3PO4包覆层可以提高离子电导率，加快Li+扩散速率，抑制相变、阳离子混合和体积收缩。研究了LPO表面修饰对材料界面机制的影响，对下一代高能锂离子电池正极材料的开发具有一定借鉴意义。
为研究棒材表面螺纹牙型高度对淬冷沸腾的影响，在冷却剂受迫流动条件下，于不同过冷度下对表面具有不同螺纹牙型高度的不锈钢棒材进行淬冷沸腾可视化实验探究。根据测量所得温度数据，结合可视化图像结果，分析螺纹牙型高度与过冷度对淬冷沸腾过程中气膜演变及沸腾传热特性的影响。结果表明，随着螺纹牙型高度增加，气膜坍塌时间缩短，最小膜态沸腾温度提高，膜态沸腾时间减少，临界热流密度增加，过渡与核态沸腾阶段换热性能有所提升；随着过冷度增加，棒材表面冷却速率加快，最小膜态沸腾温度升高，淬冷沸腾时间缩短，但过冷度的增加使得螺纹表面形貌对膜态沸腾时间的影响相对减弱。最终，将实验所得最小膜态沸腾温度与文献拟合经验公式计算结果进行对比，验证了实验的可靠性。
推行双重预防机制是解决安全生产领域“认不清”和“想不到”等突出问题的重要手段，但在企业实行风险分级管控与隐患排查治理过程中存在数据信息化滞后、数据信息缺失和数据真实性难以考证等问题，严重影响了双重预防机制的建设与运行。基于增强现实(augmented reality，AR)技术，结合Web应用开发、Android应用开发与WebRTC技术，以风险分级管控与隐患排查治理的双重预防机制为主要依据，搭建了包含网页端与AR眼镜端应用的实时信息化平台。经企业初步验证使用表明，该平台能够及时有效地激活双重预防机制的运行，提高企业对安全风险的分析决策效能以及落实安全主体责任。
相变温度是衡量相变薄膜材料性能的关键参数，对相变存储器的数据保持力、热稳定性和功耗有着巨大的影响，因此相变温度的准确测量非常重要。目前，国内外测量薄膜材料相变温度的主要方法有变温X射线衍射法和差示扫描量热法，前者测量精度有限，后者是破坏性测量。本文根据薄膜材料相变前后光学性质会发生较大改变的特性，首先设计了薄膜材料相变温度测量仪的硬件部分，主要包含高温加热炉、样品台、光路模块等；其次探究了高温加热炉腔的温场均匀性及温度模块的控制能力，结果表明均符合实验要求；最后，利用此装置测量了典型硫系材料GeTe和Ge2Sb2Te5薄膜的相变温度，10次测量平均值分别为212.7℃和145.4℃，标准偏差分别为1.70和2.32，测量结果稳定性良好，达到实验预期。
随着分布式电源技术和新能源技术快速发展，参与电力交易的电动汽车和新能源发电用户数量不断增多。由于电动汽车和新能源具有随机性和不确定性，现有交易模式无法支撑交易需求。区块链具有去中心化、不可篡改等特点，可以有效解决车网互联系统(vehicle-to-grid，V2G)电力交易遇到的挑战。首先，基于区块链技术，提出基于组合拍卖和滚动撮合交易的交易规则，设计了滚动撮合交易模型。随后，基于组合拍卖和滚动撮合交易机制规则，设计了V2G的电力交易智能合约。最后，为验证所提方案的可行性，将智能合约发布到趣链区块链平台上，进行模拟实验。实验结果表明，本文所提方法能够有效提高交易成功率。
国内能源生产装置规模大型化发展趋势明显，与其配套的旋转机械设备发生故障导致的非计划停机将会造成严重的经济损失与重大安全问题。转子不平衡贯穿了旋转机械设备的整个生命周期，服役转子的状态诊断格外重要。针对大型旋转机械振动测点较多，振动信号具有非平稳特征等问题，提出基于多源域数据提取与机器学习算法的转子不平衡故障诊断模型。首先以多源振动监测数据为驱动，根据互相关系数提取故障信息丰富的振动信号，融合时域、频域、时频域等多域特征构建高维混合特征空间；其次利用基于t分布的随机邻域嵌入方法揭示高维空间的特征信息，反映为可视化的三维空间；最终通过最邻近节点算法进行故障分类，判断转子的不平衡质量与相位。本文提出利用互相关系数表征多源数据的故障信息丰富程度，并结合机器学习手段判断转子不平衡类型。通过设计不同附加质量的转子在多转速下不平衡状态实验，验证了所提模型的有效性，解决了转子在线诊断和现场动平衡问题。
基于深度学习的识别模型是目前解决煤岩显微组分组识别问题的主要手段，但这些模型在计算过程中参数不断堆叠，导致模型的算力需求增加，影响模型的训练效率。针对上述问题，构建了一种基于空洞卷积自注意力(DCSA)机制的改进Swin-Transformer模型——DA-ViT。首先，为了在加强煤岩显微组分组图像的局部特征信息的同时保留其二维空间信息，提出了DCSA机制，通过对煤岩显微图像的大尺寸卷积核进行多尺度分解，加强了煤岩显微图像不同区域像素之间的联系，显著降低了图像注意力的参数量，降低率为81.18%。然后，为了加强煤岩显微组分组图像间的形态特征关联性，将DCSA和改进的Swin-Transformer框架相结合，提出了DA-ViT识别模型。实验验证结果表明，与现有的其他识别模型相比，DA-ViT模型在提高预测结果准确率的同时，可显著降低模型的算力需求，其像素准确率(PA)和平均交并比(mIoU)的最大值分别为92.14%和63.18%，模型参数总量(Params)和浮点运算次数(FLOPs)的最小值分别为4.95×106和8.99×109。
研究了种群模型中恐惧效应对分支动态的影响，从理论上严格证明了恐惧效应能够激发系统产生多种局部分支。通过进一步的数值计算发现，由恐惧效应产生的局部分支可导致种群出现双稳态共存、周期性振荡以及种群灭绝等复杂的动态，从而揭示了恐惧效应是保持种群系统稳定性的重要因素。
