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碳纤维是关乎国家安全必须自主保障的关键战略材料，必然变成复合材料才能实现其高性能和高附加值。从碳纤维、树脂基体及二者之间的界面3个要素出发，简述了碳纤维树脂基复合材料国内外研究进展，介绍了北京化工大学先进复合材料研究中心（ACC）在碳纤维树脂基复合材料方面的高性能化研究工作，其中包括新型界面相构筑及界面相容新机制、高性能树脂基体的关键制备技术。并重点介绍了北京化工大学“碳纤维”录取通知书的制备工艺和流程，包括环氧树脂合成制备、碳纤维预浸料制备、预浸料铺层设计、复合材料板材成型以及表面印刷等。最后展望了碳纤维树脂基复合材料的未来发展方向。
皮肤损伤修复是一个复杂的生物学过程，研究促进慢性和难愈合皮肤创伤的自我修复方法具有重要的临床应用价值。外泌体是细胞分泌产生的一类胞外囊泡，是介导细胞间通讯的关键介质。其中干细胞外泌体具有调控免疫反应和炎症反应、促进伤口血管生成、加速皮肤细胞增殖和再上皮化、抑制瘢痕增生的作用，在皮肤损伤修复领域具有极大的应用潜力。本文综述了干细胞外泌体在皮肤损伤修复过程中的调节作用和分子机制，总结了干细胞外泌体在治疗慢性和难愈合皮肤创伤中的临床应用，并展望了其未来的发展方向。
低温甲醇洗作为脱除酸性气体、提纯氢气的工艺方法被广泛采用，但该工艺存在能耗大、操作成本高等问题，这在低温甲醇洗装置的脱酸气吸收剂回收系统上尤为突出。为此，以脱酸气吸收剂回收系统作为研究对象，采用Aspen Plus对该系统进行流程建模，在80%焦+20%煤炭的进料条件下，关键参数的模拟结果与工厂实际数据间的相对误差均小于5%，验证了模型的可靠性。选取热再生塔质量回流比、热再生塔塔顶采出量和甲醇水分离塔塔顶采出量作为优化变量，年总公用工程费用和循环甲醇中H2S含量为优化目标，建立了Python与Aspen Plus联用的多目标优化框架，并采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对脱酸气吸收剂回收系统进行多目标优化。采用本文的方法对3种进料配比的工况（100%焦、80%焦+20%煤炭、100%煤炭）进行优化，结果表明，随着进料中焦占比减小，原料中H2S含量减少，操作条件中热再生塔质量回流比增大，热再生塔塔顶采出量减小，甲醇水分离塔塔顶采出量先变大后减小，年总公用工程费用和循环甲醇中H2S含量均降低。研究结果可为进料配比变化情况下脱酸气吸收剂回收系统的操作参数变更提供决策依据。
针对传统变压精馏分离碳酸二甲酯/甲醇共沸物存在的高能耗问题，采用Aspen Plus软件对变压精馏工艺的常规热集成工艺、中间再沸器式热泵精馏与常规热集成的耦合工艺、常规热泵精馏、常规热泵精馏与中间再沸器的耦合工艺进行了模拟计算，并以年度总成本（TAC）和二氧化碳排放量为指标评价了不同工艺的改进效果。结果显示，当设备折旧年限为3年时，在第16块塔板增加中间再沸器的热集成耦合工艺最具经济效益，TAC为22.73×106元/a，相比原变压精馏工艺降低了43.06%；当设备折旧年限为5年时，采用二级压缩常规热泵精馏与中间再沸器耦合的工艺具有最佳的经济效益，TAC为21.02×106元/a，相比原变压精馏工艺降低了47.34%，二氧化碳排放量为3.01 t/h，相比原变压精馏工艺降低了76.13%；当设备折旧年限为8年时，二级压缩常规热泵精馏与中间再沸器耦合工艺的TAC最小（17.50×106元/a），相比原变压精馏工艺降低了56.16%。
通过4，5‑二氯咪唑（DcIM）部分取代ZIF⁃8的配体2‑甲基咪唑（HmIM）制备了ZIF⁃8⁃71杂化配体晶体，采用X射线衍射（XRD）、傅里叶红外光谱（FT-IR）、扫描电子显微镜（SEM）对其进行了表征。将ZIF⁃8⁃71作为晶种通过晶体二次生长法在α‑Al2O3陶瓷管载体的内表面诱导制备了ZIF⁃8膜，并考察了晶种液浓度和膜生长液流速对ZIF⁃8膜层微观形貌和气体分离性能的影响。结果表明：当配体取代率为50％时，ZIF⁃8⁃71晶体的粒径分布均匀，可填充在大孔载体表面，修补载体的表面缺陷，形成致密的晶种层；随着ZIF⁃8⁃71晶种液浓度升高，形成的ZIF⁃8膜层厚度增大，当晶种液的质量分数为0.1％时，膜层均匀致密，表面平整光滑；膜生长液流速过低或过高时均难以生成连续、光滑的膜层，在0.333 mL/min的流速下生成的ZIF⁃8膜层呈现良好的致密性与连续性；在优化条件下以ZIF⁃8⁃71作为晶种制备的ZIF⁃8膜层的H2渗透量为4.73×10-6 mol/（Pa·s·m2），H2/CO2、H2/N2、H2/CH4的理想选择系数分别为6.32、8.75、12.12，其气体分离性能优于以ZIF⁃8为晶种制备的ZIF⁃8膜层。
基于卡利普索结构预测程序和密度泛函理论，系统地研究了Mg3B n 0/ - （n=1~8）团簇的几何结构、稳定性和特性。首先，基于CCSD（T）/aug-cc-pvdz//B3LYP/6-311+G（d）下单点能的计算，Mg3B3 - 和Mg3B4 -团簇全局极小结构具有平面二维结构，其他团簇均呈现三维结构。当n=3、6、8时，中性和阴性团簇分别具有相同的对称性结构。其次，基于平均键能、二阶能量差分和HOMO-LUMO 能隙分析，Mg3B6和Mg3B7 - 团簇在各自体系中具有相对高的稳定性。电荷和键级分析表明，电荷由镁原子向硼原子转移，B-B之间作用均为共价键，硼原子的加入削弱了镁原子之间的作用力。基于Multiwfn软件，拟合出了体系的光电子能谱、红外和拉曼光谱。最后，通过对Mg3B6和Mg3B7 - 团簇的热力学特性分析发现，随着温度升高，定容热容和标准熵随之增大，温度和两者之间分别存在近似二次函数关系。
工程质量直接影响和制约着大型已建石化装置“安、稳、长、满、优”运行，但现有评估技术的精度较低，难以保障其连续平稳化生产和效益最大化产出。为此，提出了一种基于遗漏-贝叶斯推理的石化装置工程质量定量评估方法。首先，筛选所评估装置的各层级工程质量指标，重点对指标层和准则层进行系统化分析，以获取相应的指标水平；其次，将评估指标体系转化为贝叶斯网络（BN）模型，进而引入Leaky Noisy‑or Gate（LNoG）理论，构建遗漏-贝叶斯推理模型；然后，根据准则层的指标分析及权重分配结果，确定推理模型的节点和条件概率；最后，利用贝叶斯公式对石化装置工程质量进行定量评估。以某环氧丙烷装置泄漏爆炸事故、乙二醇装置爆炸事故和原料油缓冲罐燃爆事故为实际案例，对遗漏-贝叶斯推理模型进行验证，结果显示这些工程均属于危险性工程，与事故评定结果相符。比较了模型综合评价法、灰色关联度评价法、传统贝叶斯推理模型和遗漏-贝叶斯推理模型对某环氧丙烷装置泄漏爆炸事故的评价效果，结果表明，与其他方法相比，基于遗漏-贝叶斯推理的石化装置工程质量评估方法具有更高的有效性、合理性和准确性。
混炼型聚氨酯（MPU）凭借其分子结构可设计性、宽温域模量稳定性及阻尼温域/性能可调节性成为优异阻尼材料，现有研究多聚焦于软硬段种类与比例调控，但基于硫化配方优化的阻尼性能调控研究仍显不足。以3-甲基四氢呋喃/四氢呋喃共聚醚二醇（3MPTMG）、二苯基甲烷二异氰酸酯（MDI）和三羟甲基丙烷单烯丙基醚（TME）为原料，合成了3MPTMG-MPU生胶，并设计了不同硫磺用量的硫化配方制备的3MPTMG-MPU阻尼材料。采用傅里叶变换红外光谱、热重分析、差示扫描量热、动态力学分析和拉伸试验对该材料性能进行了评价。实验结果表明：当硫磺用量从2.5份/百份橡胶减少到0.5份/百份橡胶时，该材料的玻璃化转变温度从-39 ℃降低到-51 ℃，最大损耗因子由0.82提高至1.02，增幅达24.4%。本研究为高性能MPU阻尼材料的设计和制备提供了新的思路。
采用1，3‑亚苯基‑二噁唑啉（PBO）和均苯四甲酸酐（PMDA）联用，对聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）进行反应性挤出改性。改变两种扩链剂的配比，监测扩链反应过程中转矩流变仪的转矩变化，并结合动态流变测试、结晶性能测试和力学性能测试，分析了扩链改性对PET分子链结构以及力学性能的影响。结果表明，PBO/PMDA扩链改性PET样条最大的冲击强度可达到73.42 kJ/m2，相比于PMDA扩链改性PET增大103.1%，为工业化发泡用PET的挤出改性提供一定的参考作用。
腐蚀问题极易引发炼化装置的安全隐患，甚至是严重的安全事故，因此开展针对炼化设备的快速、精准的腐蚀状态预测技术研究具有重要意义。针对多数研究基于理想实验数据以及虚拟生成数据进行腐蚀预测而忽略实际情况的问题，通过收集621组酸性水汽提装置设备腐蚀检测数据，采用一种结合合成少数类过采样与基于最近邻规则欠采样（synthetic minority over⁃sampling technique with edited nearest neighbors， SMOTEENN）的算法解决原始数据不平衡问题，基于遗传算法优化后的K⁃最近邻（genetic algorithm⁃based K⁃nearest neighbors， GA⁃KNN）算法建立设备腐蚀状态（包含腐蚀类型及腐蚀程度）预测模型。结果表明，在数据集平衡方面，SMOTEENN算法能够有效平衡数据集并提高模型对设备腐蚀状态的识别能力；在设备腐蚀状态预测方面，经遗传算法优化后的KNN（K⁃nearest neighbors）模型具有较好的预测效果，对设备腐蚀类型及腐蚀程度的预测准确率分别达到0.993 3和0.981 2。结果证明了所提模型可实现设备腐蚀综合诊断，为酸性水汽提装置腐蚀监测及检修维护提供理论指导。
大语言模型因其出色的理解和生成能力被广泛应用于自动化智能助手的开发。然而，它们在处理复杂问题时，常因训练数据庞杂等局限性而难以调用正确的工具和生成准确的函数名称及参数。为了提高在对复杂问题进行任务规划时模型生成工具调用的准确性，提出一种基于思维链的提示方法—思维代码（Reasoning to Annotation and Coding， ReACo），充分利用预训练的数据，通过代码和注释结合的任务规划提示方式增强语言模型对复杂任务的理解能力，并基于此提出一种新的大语言模型思维提示框架ReACoGPT。基于ReACoGPT提示的语言模型能够准确调用多个插件，依据事实提供富有逻辑的任务规划能力，从而在保持任务规划逻辑性的同时准确使用需求的真实数据。实验结果表明，相较于现有方法，ReACoGPT在RestBench数据集上的正确率、正确路径率及解决长度等多项指标得到提高，证实了ReACo提示方式能够增强大语言模型的规划和推理能力，有效利用大量训练数据对任务进行有效规划，促进了大语言模型在工具学习方面的进一步发展。
间歇过程模态的合理划分能提升多模态质量变量预测模型的准确性，对保证产品质量具有重要意义。现有的模态划分方法没有充分考虑过程数据的非线性、时序性与动态特征，影响了模态划分结果的合理性。因此，提出一种基于非抽样提升小波包瞬时频率响应函数（undecimated lifting scheme packet‑instantaneous frequency response function，ULSP-IFRF）的间歇过程模态划分方法。首先，利用非抽样提升小波包变换对间歇过程数据进行时频域分解，结合信息熵及模态划分评价指标构建最优分解层数判别规则；然后，引入小波域瞬时频率响应函数值表征间歇过程的动态时变特性，进而利用模糊C均值聚类算法对小波域IFRF值进行无监督聚类，实现间歇过程的模态划分；最后，通过青霉素发酵过程实验验证了所提方法模态划分结果的合理性。
针对传统故障诊断方法通常涉及复杂的数据处理及模式定义、诊断分析时间长、可解释性差、不适用于实时生产控制等问题，提出一种基于蒙特卡洛树搜索和大语言模型的设备运行故障诊断方法。将设备运行故障问题建模为一个搜索空间，将设备可能的运行状态以及故障的不同原因表示为状态，将操作行为和决策行为定义为状态的转移，进而使用蒙特卡洛树搜索来模拟设备在特定状态下的运行逻辑树，从而模拟设备的运行、故障检测和执行操作。利用大语言模型中的先验知识以及推理能力模拟设备在当前状态下的运行，同时生成模拟运行的结果，包括可能的故障和其他关键信息，最后对模拟的结果进行评估，为每个状态分配一个适当的分数，表示其在解决问题中的价值。结合语言模型的生产能力输出自然语言的诊断解释和建议，有效提升了诊断方法的可解释性以及实时性，并提高了检查效率和检测准确度。将所提方法应用于大型煤矿设备运行故障诊断上，与传统蒙特卡洛树搜索方法、微调Llama2语言模型推理方法和Llama2直接推理方法相比准确率分别提升了5.9%、12.2%和23.3%，任务成功率分别提升了9.3%、21%和28%。
在小样本实验观测数据下，指标变量间的严重多重共线性和模型误差分布的非对称性会导致无法准确地构建适合的统计模型。在误差服从偏正态分布的假定下， 为了克服误差分布的尺度参数和偏度参数的估计值不准确对线性回归模型统计推断产生的影响，基于小样本数据，提出一种利用敏感性分析的方法，可以比较准确地估计模型误差分布的尺度参数和偏度参数。在得到误差分布的参数估计值后，能够对具有严重多重共线性的线性回归模型进行有效地统计推断。首先采用贝叶斯回归结合马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法估计模型系数，然后通过后验区间估计进行指标变量筛选，模拟结果表明本文方法能够有效地筛选出最终模型，为具有多重共线性的小样本偏态数据下的线性回归模型的统计推断提供了有价值的替代方案。最后应用所提方法构建了冠醚分子量化参数与铜同位素分馏系数之间的定量构效关系模型。
