地铁客流量波动受众多因素影响，准确的客流预测数据有利于制定更高效的行车控制方案和客流管控方案。为提高客流预测精度，提出一种基于多维可预知特征的时序卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型（TCNLSTM）地铁短期客流预测方法。考虑外部因素的影响，引入Spearman相关系数分析并提取日期、天气等可预知特征及其状态集，以提升预测精度，缩小特征空间，克服了冗余特征数据导致的模型过于复杂问题；通过融合时序卷积神经网络（TCN）提取的客流时间序列特征和可预知特征状态集构建了长短期记忆神经网络（LSTM）层输入，组合模型学习客流与外部影响因素的长短期依赖，从而实现常规日、节假日、不同天气等多场景下的短期客流预测。基于某西南城市地铁刷卡交易数据，对比差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）、TCN、LSTM及TCN-LSTM模型的短期客流预测结果，得出组合模型的总体平均绝对误差（MAE）值比其他方法低27%~48%，均方误差（MSE）值低13%~35%，平均绝对百分比误差（MAPE）值低2.8%~6.7%，上述3项指标均表明TCN-LSTM模型的客流预测效果更好。此外，对比实验表明通过融入提取的可预知特征数据，TCN-LSTM模型在测试集上的预测误差评价指标明显降低，所提方法能有效提高地铁短期客流预测精度。

定量核磁共振（qNMR）技术是一种通用性强、准确度高的定量分析手段，具有操作简单、无需待测物标样进行参考、在定量分析的同时可对待测物及杂质进行结构解析等优点，在药物、食品、天然产物、代谢组学等定量分析领域得到广泛应用。定量核磁共振的基本原理是基于不同化学环境下产生特定共振信号的原子个数与其核磁响应信号强度成正比，并且在优化条件下同种原子核在不同分子间的信号响应无差异性。为了得到准确的信号强度以获取精准的定量结果，本文从样品制备、实验参数优化及数据处理等方面进行了综述，并以低丰度（浓度）物质的氢定量核磁共振（¹H qNMR）分析以及高纯物质（标准物质等）的纯度核磁共振定值这两种目前最典型的¹H qNMR应用场景为例，详述了相关实验方法的建立，为不同领域的核磁共振定量分析提供了普适性参考。

单原子催化剂具有催化活性高、选择性强等优点，在非均相催化领域显示出独特的优势。碳基材料作为单原子催化剂的常用载体，具有比表面积大、价格低廉、易于获取等特点，近年来受到广泛关注。随着碳基单原子催化研究的不断深入，相关论文的发表量增长迅速，传统的文献分析方法存在可视化程度低、时间跨度短、覆盖范围小等问题。本文利用CiteSpace文献计量软件对Web of Science核心数据库中2015年1月—2023年3月收录的378篇相关文献进行了可视化分析，讨论了该领域的研究进展及研究热点。结果表明：碳基单原子催化的研究热点主要集中在电催化领域，应用最广泛的载体是氮掺杂碳材料；存在的主要问题有难以催化复杂反应、反应机理不够清晰、配位环境难以精准调控等。本文结果可为碳基单原子催化的研究提供参考。

静电纺丝技术是目前制备纳米纤维材料最重要的方法之一。聚偏氟乙烯（PVDF）是一种半结晶性的热塑性塑料，具有独特的压电性、介电性、热电性和生物相容性。静电纺丝制备的聚偏氟乙烯纳米纤维在电工电气、环境工程、生物医学、纺织等领域有着广泛的应用。本文主要结合中国专利检索情况，从应用的角度阐述了静电纺丝聚偏氟乙烯纳米纤维的研究进展，并对其未来发展趋势进行了展望。

血红素中的卟啉分子在溶液中(特别是在碱性溶液中)会发生聚集而形成多聚体，导致血红素溶液不稳定，从而影响血红素含量测定的准确性。为了解决这一问题，通过在NaOH溶液中加入表面活性剂Triton X-100构建了血红素的稳定溶液体系，实验结果表明血红素在Triton X-100/NaOH溶液(含有25g/L Trition X-100和0.1mol/L NaOH)中稳定性较好，在0~6d内血红素含量变化不显著。采用高效液相色谱法(HPLC)分析了微生物发酵液中血红素含量，得到优化的HPLC测定条件为：以三氟乙酸/甲醇-乙腈体系为流动相进行梯度洗脱，流速为1.0mL/min，柱温为室温(25~28℃)，分离时间为50min。方法学评价结果显示，所建立的HPLC测定方法的重复性好、准确度高，可用于发酵液中血红素含量测定。

采用复合电沉积优化工艺成功制备了泡沫铜负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能量色散X射线光谱仪(EDX)、X射线光电子能谱仪(XPS)对泡沫铜负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料的物相组成、表面形貌、元素分布、元素价态进行分析。结果表明，利用该复合电沉积优化工艺可以通过在泡沫铜基体表面金属镍的电沉积和金属镍层对MnO₂和SnO₂微颗粒的包覆，成功地制备了泡沫金属铜基体负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料。在浓度为1mol/L的KOH溶液中利用极化曲线(LSV)、循环伏安曲线(CV)、电化学阻抗谱(EIS)、计时电流法(IT)原位分析了泡沫铜负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料、泡沫铜负载MnO₂-Ni材料、泡沫铜负载SnO₂-Ni层材料和泡沫铜负载Ni层材料的电催化析氧性能与稳定性。实验结果表明，在MnO₂及SnO₂微颗粒均为10g/L条件下制备的泡沫铜基体负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料在100mA/cm²电流密度的析氧过电位仅为223.2mV, 具有较小的Tafel斜率值，约为153.8mV/dec, 且经过200圈循环伏安法循环后，过电位衰减较低，具有很好的析氧催化活性与稳定性，原因在于MnO₂和SnO₂的协同作用可以使泡沫铜负载(MnO₂/SnO₂)-Ni层材料具有优异的析氧催化性能。

为提高输气管道设备中燃气轮机的可靠性和可用性，在稳态仿真模型的基础上，形成包含现场可测量参数、健康状态参数和故障类型的故障数据库。从参数动态调整和空气质点混沌初始化两个方面对风驱动(wind driven optimization, WDO)算法进行改进，再利用改进算法(improved wind driven optimization, IWDO)对深度极限学习机(deep extreme learning machine, DELM)的超参数进行寻优，并试算不同模型结构对分类效果的影响，最终形成最优IWDO-DELM组合模型。结果表明，仿真模型的热力和水力参数准确，可以为故障数据库的生成提供基础；最优DELM的模型结构为9-81-44-1，激活函数均为Sine；IWDO-DELM模型在训练集和测试集上的故障分类准确率分别为99.12%、98.83%，优于支持向量机(support vector machine，SVM)、反向传播神经网络(back propagation，BP)、相关向量机(relevance vector machine, RVM)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)等模型的计算结果。通过现场验证，证明了IWDO-DELM模型可有效识别燃气轮机气路上的单故障和多故障类型。研究结果可为输气管道的安全平稳运行提供实际参考。

在常压以及温度为293.15~333.15 K的条件下，采用静态平衡法测定了4，4'-二甲基二苯甲酮（4，4'-DMBP）在10种单一有机溶剂和1种二元有机溶剂（乙醇+乙酸乙酯）中的溶解度，并通过活度系数模型（Wilson方程、NRTL方程）和经验模型（Apelblat方程、Van’t Hoff方程）关联4，4'-DMBP的溶解度和温度，得到相应的模型参数。结果显示，在常温（298.15 K）下4，4'-DMBP在单一溶剂中溶解度的大小顺序为：苯>乙酸丙酯>乙酸乙酯>乙酸甲酯>1-丁醇>2-丁醇>1-丙醇>2-丙醇>乙醇>甲醇，乙醇与乙酸乙酯的二元溶剂对4，4'-DMBP没有增溶和减溶作用；Wilson模型在单一溶剂中的拟合效果最佳，相对标准偏差（ARD）为1.13%，均方根偏差（RMSD）为0.19%。溶剂化效应和优先溶剂化效应分析结果表明：描述溶剂极性的π^*和溶剂间相互作用V_Sδ_H²/（100RT）对溶解度的贡献率分别是46.43%和46.38%，它们对4，4'-DMBP溶解度的贡献占据主导地位；在乙醇与乙酸乙酯的二元溶剂中，当乙醇含量较高时4，4'-DMBP优先与乙酸乙酯溶剂化。

在天然气输送过程中，常采用J-T阀制冷、机械制冷这两种低温分离法析出液烃和水来控制露点保证管输安全。针对两种工艺结构差异较大的情况，从能量、经济上对J-T阀制冷和机械制冷这两种天然气露点调节方法进行了模拟分析。研究结果表明，两种工艺的烃露点降接近，而机械制冷工艺的水露点降更高。在㶲分析对比上，JT阀制冷工艺㶲损（5 159kW）明显高于机械制冷工艺（1 961kW），机械制冷工艺的系统换热效率更高，使得其整体㶲效率高于J-T阀制冷；高级㶲分析结果显示，机械制冷工艺可避免㶲损占比（69.8%）高于J-T阀制冷工艺（66.7%），改进潜力更大且代价更低。在资本投资对比方面，机械制冷工艺采用外部制冷系统提供冷量，设备的购置成本更高，但其保留了原料气的压力能，在相同外输条件下运行成本更低。综合投资成本及产品收益，在整个运行周期，机械制冷工艺的收益高出812.64×10⁴美元。对两种工艺的敏感性分析显示，丙烷的冷却性能不会随其流量的增加而持续增加；随着地层压力的降低，利用压差来改善天然气性质的工艺效果低于采用外部丙烷制冷工艺。

以餐厨垃圾为原料产乳酸可显著降低乳酸的工业生产成本，并实现餐厨垃圾的高值资源化利用，但餐厨垃圾组成复杂，在乳酸发酵过程中存在底物转化率和乳酸产量低等问题。研究了植物乳杆菌(单菌)、甜酒曲(含根霉属和鼠李糖乳杆菌的混合菌)及泡菜粉(含植物乳杆菌、嗜酸乳杆菌和鼠李糖乳杆菌的混合菌)这3种接种物对餐厨垃圾发酵产乳酸的影响，结果表明：与不添加接种物的对照组相比，添加3种接种物均可提高乳酸产量，其中接种甜酒曲时乳酸发酵性能最佳；在底物负荷为20~180g/L的范围内，乳酸产量随底物负荷的增大呈现先增大后减小的变化趋势。采用响应面法对甜酒曲接种时餐厨垃圾的乳酸发酵工艺进行了优化，得到优化工艺条件为：pH7、温度30℃、接种量18.75%、底物负荷100g/L，在此条件下实验测得乳酸的最高产量为(82.34±2.40)g/L，乳酸转化率达82.34%。

以蒲公英提取液为还原剂、氯金酸为原料合成了蒲公英金纳米颗粒(Da-AuNPs)，采用多种手段对其进行了表征，结果表明：Da-AuNPs呈球形或近球形，平均粒径约为(21.2±3.0)nm；蒲公英中含丰富羟基的活性物质可能是合成Da-AuNPs的主要还原剂；金纳米颗粒具有典型的面心立方(FCC)晶格结构；Da-AuNPs悬液放置5d，其粒径没有显著变化，体系具有较好的稳定性。采用噻唑蓝溴化四唑(MTT)试验对Da-AuNPs进行了体外细胞毒性测试，结果显示：在6.25~200μg/mL的范围内，Da-AuNPs对RAW264.7正常细胞具有良好的生物相容性；当Da-AuNPs的质量浓度为200μg/mL时，在808nm的近红外线(1.5W/cm²)下照射3min，与对照组相比4T1癌细胞活力下降至65%，表明Da-AuNPs具有一定的体外抗癌活性。

在二级质谱(MS2)数据检索中，通常利用质谱数据之间的相似性进行检索。针对质谱数据相似性计算中数据不整齐导致的检索效率和准确性不高以及商用软件相似性计算方法单一的问题，研究提出了“拼接填充”与“匹配填充”两种MS2数据对齐方法，并基于信息熵采用质谱熵相似性计算方法进行相似性检索。首先对归一化后的原始质谱数据进行特征提取，保留能突出质谱数据特征的数据，再分别采用两种数据对齐方法对质谱数据进行预处理；然后基于信息熵方法，分别计算未知质谱与已知质谱混合后的虚拟质谱与两者质谱的熵差，获得未知质谱与已知质谱的相关系数即相似性；最后选择小分子化合物的质谱数据集进行实例验证。结果表明：两种质谱数据预处理方法能够解决相似性计算中质谱长度不等的问题，基于质谱熵的相似性计算方法稳定且结果可靠，适用于小分子化合物的相似性检索，同时也为商用软件的谱图相似性计算提供了新的方案。

各类头皮健康问题严重困扰着人们的日常生活，目前市售的头皮护理产品常针对某种单一症状添加药物进行治疗，无法较为全面地改善头皮健康问题伴随的多种症状。此外，头皮上富含多种微生物种群，长时间使用头皮护理产品还会引起头皮表面的微生态失调，导致病症反复发作。为此，提出重构头皮微生态的配方设计思路，以多种天然提取物为主要活性成分制备了植物性抑菌养发液，并较为全面地考察了其养发护发功效。结果显示，在抑菌组分含量为2 mg/mL时，养发液对糠秕马拉色菌的抑制作用较强（抑菌率94.6%），对痤疮丙酸杆菌的抑制作用相对较弱（抑菌率83.1%），对表皮葡萄球菌具有一定的抑制作用（抑菌率82.7%），表明所制备的养发液具有调控头皮微生态的作用。受试者使用养发液7周后，去屑率可达94.2%；使用养发液1个月后，油脂分泌异常症状有所好转，头皮红肿程度减轻，发丝直径明显增大，脱发程度亦有所减轻。

为了解决间歇过程的复杂性和多变性导致的质量预测精度不高的问题，提出了一种基于改进的注意力机制（PCAM）-时间卷积网络（TCN）-双向长短期记忆网络（BiLSTM）的间歇过程质量预测方法。首先使用核熵成分分析（KECA）方法对间歇过程数据降维，以提升输入数据后续预测过程的效率；然后使用TCN网络提取数据的特征信息，利用改进的位置注意力机制和通道注意力机制对编码-解码器结构的双层BiLSTM网络参数进行自适应学习，并根据输入与输出的相关性强弱为输入特征分配不同权重，从而保留所有输入的必要信息，降低次要信息对预测的干扰；最后采用交叉验证算法对所提模型进行超参数寻优，建立了PCAM-TCN-BiLSTM预测模型。在青霉素发酵仿真平台上对所提模型的预测性能进行了实验验证，结果表明：与其他模型相比，所提模型的预测值与真实值之间的差异较小，各项评价指标表现最佳，对底物浓度、青霉素浓度、菌体浓度预测的均方根误差（RMSE）分别为0.009 2、0.034 6、0.023 2 g/L，平均绝对误差（MAE）分别为0.008 5、0.012 0、0.007 9 g/L，决定系数（R ²）分别为0.998 7、0.992 3、0.991 5，表明所提模型的预测精度较高，预测性能较好。

将大豆皂脚与玉米秸秆厌氧发酵沼渣两种固体废弃物以不同比例混合后进行共热解，采用元素分析、扫描电子显微镜(SEM)、N₂吸附-脱附法(BET)对得到的共热解炭进行表征，并将共热解炭循环应用到玉米秸秆厌氧发酵环境中，考察共热解炭对厌氧发酵过程的影响。结果表明：共热解炭的产率随着沼渣加入量的增大而增大；沼渣加入量较少时，可以促进共热解气的生成，但对共热解液的产生有较弱的抑制作用；共热解炭的比表面积和平均孔径介于两种单一热解炭之间，并且平均孔径随沼渣加入量的增大呈减小趋势；将大豆皂脚与沼渣的质量比为4∶3下制备的共热解炭加入厌氧发酵系统中，发酵30d时累积产气量达到390.80mL/g，累积产甲烷量达到213mL/g，累积产气量达到总产气量80%所需要的时间t₈₀为(14±1)d，比不添加热解炭的空白组提前了12.5%。

研究一类带临界指数的分数阶Schrödinger方程解的存在性。在扰动项满足较弱的条件下，利用山路定理证明了方程至少具有一个非平凡解。

为优化丙烷回收工艺运行参数，以丙烷回收率和单位综合能耗为响应值，采用响应曲面法中的Box-Behnken设计（BBD）和中心复合设计（central composite design， CCD）试验优化工艺参数，从方差分析、帕累托图分析、响应面分析和优化结果4个方面优选最佳试验方法。结果显示，CCD法建立的二次响应回归模型的显著性优于BBD法，且CCD法响应曲面分析参数交互作用的显著性结果与方差分析一致。CCD 法优化得到的最佳工艺如下：脱乙烷塔压力为3 250 kPa，低温分离器温度为-55.6 ℃，液相回流比为98%，丙烷回收率为98.1%，单位综合能耗为114.1 kgce/10⁴ m³（1 kgce=29.307 6 MJ）。在最优工艺参数条件下，丙烷回收率增加了4.36%，产品收益达到3.548万元/d，且预测误差均小于0.2%。

采用吐温-20作为乳化剂成功合成以桐油为芯材、脲醛树脂为壁材的微胶囊；研究了乳化剂的含量、乳化转速和芯壁比对微胶囊表面形貌、粒径、壁厚和芯材含量的影响。最后，将微胶囊添加至环氧涂层进行红外、热稳定性、自愈性、电化学、附着力、耐水性测试，实验结果表明涂层表现出良好的自愈性能和耐水性；同时通过电化学分析发现，在添加质量分数10%微胶囊的环氧涂层的损伤区域，桐油在氧气的作用下聚合形成新的保护膜，表现出良好的物理阻隔性能。

随着石油工业的发展和浅层石油资源的消耗，油气勘探开发技术不断趋向于深井和超深井钻探工艺。然而深井底部的高温会导致钻井液出现分散、聚集、钝化现象，使得钻井液的黏度增加、流动性变差，这为深井钻井作业带来了巨大的技术挑战。钻井液用抗高温降黏剂可以降低钻井液的黏度，调节钻井液的流变性，在保持钻井液稳定性和钻井效率方面具有重要作用。合成聚合物类降黏剂具有分子结构可设计性强、抗高温性能突出等特点，广泛用于抗高温钻井液。本文综述了合成聚合物类抗高温降黏剂的研究现状，介绍了羧酸类、磺酸类、羧酸磺酸类、两性离子类降黏剂的抗高温性能及降黏机理，可为新型抗高温降黏剂的分子设计提供参考。

随着中国提出“3060”双碳目标，积极地制定相关政策，碳足迹作为衡量温室气体排放指标的重要性日益显现出来。为准确把握该领域的研究热点、趋势和未来发展动向，利用CiteSpace文献计量软件对CNKI核心数据库中2010—2023年收录的1 287篇关于碳足迹的文献进行了可视化分析，系统地总结了该领域在不同时间节点的研究进展历程，核心作者发表的主要期刊以及研究热点；同时，对未来的发展前景和重点研究领域进行了展望。研究结果表明：（1）双碳目标与绿色发展理念的提出极大地推动了我国碳足迹的研究；（2）跨地区、跨机构、跨学科之间的科研合作有助于推动我国碳足迹研究的发展；（3）碳足迹管理、评估和认证是热点研究领域，将推动我国向“3060”双碳目标迈进。