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。

红外成像技术是基于官能团特征进行成像的一种先进的化学成像方法，集红外光谱和显微分析于一体，能够直接反映样品微区内(从微米到毫米)真实的化学组成信息和空间分布信息，从分子水平上可视化地识别样品精细结构，空间分辨率高，是多组分体系样品显微分析强有力的工具。该技术自发展之初就在高分子材料分析和表征领域受到广泛关注。本文阐述了红外成像技术的基本原理，详细介绍了红外成像系统的仪器构造与工作模式，以及常用图像采集、图像预处理和图像分析的方法，总结了近年来红外成像技术在高分子材料表征领域中的一些典型应用，包括结晶和取向研究、共混物相容性研究、聚合反应及聚合物溶解、降解的可视化动力学研究、聚合物基组织工程材料的矿化研究、药物释放及微塑料分析的研究等。此外，还对红外成像在生命科学与临床诊断方面的研究进展作了简介。最后对红外成像技术的发展趋势进行展望。希望本文能够起到抛砖引玉的作用，帮助读者深刻理解红外成像这门先进的技术，进一步拓展其在聚合物材料领域中的应用。

粉体团聚对气力分级设备的分级性能有着重要的影响，是制约机械法制备超细粉体的瓶颈问题。为表征气力分级制备超细粉体时的粉体团聚特性并分析其影响因素，利用筛分法和激光粒度分析法测得的粉体平均粒径比值，提出了团聚参数F，并以此为基础分析了粉体颗粒形貌、平均粒径、粒度分布以及粉体流动性对粉体团聚的影响。结果表明：当不同粉体之间的形貌(包括长扁度、球度、棱角度和粗糙度)差异不显著时，颗粒形貌不是引起粉体团聚有所差异的主要因素。粉体平均粒径越大，团聚程度越小；粒度分布指数对团聚的影响取决于粉体整体粗细程度，粗颗粒占比较高的情况下，颗粒不易团聚。因此，对于形貌相似的不同粉体而言，粉体平均粒径和粒度分布是影响粉体团聚的主要因素。此外，通过分析休止角和Hausner值发现，粉体流动性越差，团聚程度越强。

层状高镍三元材料LiNi_0.85Co_0.11Mn_0.04O₂(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。

随着人工智能和大数据技术的发展，基于深度学习的高端装备剩余使用寿命预测技术倍受关注，准确的剩余使用寿命预测对于高端装备安全运行意义重大。大多数基于深度学习的预测方法在构建主体预测结构通常利用循环神经网络、长短期记忆网络和门控单元等手段，但存在并行计算能力较差、预测精度不足的问题。针对上述问题，提出一种基于自适应权重时间卷积网络的寿命预测方法。采用时间卷积网络搭建预测模型，利用空洞因果卷积和残差连接结构增强并行计算能力并避免信息泄露；构建基于自注意力机制的自适应权重模块，实现时序权重自动分配来提高预测精度；利用非对称损失函数增强提前预测倾向性，避免因滞后预测带来的安全和经济问题。选取发动机数据集和轴承数据集进行实验验证，结果表明，与其他深度学习方法相比，提出的自适应权重时间卷积网络提升了预测准确率并缩短了训练时间。

为寻找高效便捷、成本低廉的乳酸测定方法，对比研究了三氯化铁法和对羟基联苯法对尾菜发酵液中乳酸含量的测定性能。结果显示，三氯化铁法和对羟基联苯法的线性方程相关系数均大于0.99，检出限分别为9.70×10^-2 g/L和2.35×10^-3 g/L，均满足分析测试要求；精密度测定中，三氯化铁法和对羟基联苯法的相对标准偏差(RSD)分别为1.19%~3.53%和2.54%~3.71%，加标回收率分别为99.3%~105.2%和102.7%~109.1%；杂质的存在对三氯化铁法的测定结果影响较小，但对对羟基联苯法的测定结果有较大影响；统计学检验表明，两种方法对发酵液中乳酸含量的测定结果无显著性差异；与对羟基联苯法相比，三氯化铁法操作简便，测定速度快，试剂成本低，所需样品量少，是较为优异的乳酸含量测定方法，具有广阔的应用前景。

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(d_av)的影响。结果表明：d_av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d_av有双重影响，随着黏度的增加d_av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。

目前含蜡原油管道的清管周期没有统一标准，需要根据油品性质和管道的实际情况确定。采用OLGA软件对石西至克拉玛依原油管道(SK原油管道)的结蜡特性进行了模拟分析，利用浓密膏体的管道输送阻力计算公式，将蜡堵分析转化为蜡柱长度和压降关系的计算，制定了SK原油管道的安全清管周期。结果表明：在管道103 km处流体温度降到25 ℃，从103 km至终点的管段均处于析蜡温度的区间范围；管道运行5天后，采用HeatAnalogy模型模拟的结蜡厚度在110.06 km处达到最大(0.01 mm)，结蜡量为80 kg，结蜡量在运行2天后才有明显增加并呈直线上升趋势；以收球筒长度4 m作为蜡柱长度的极限值，计算得到收蜡量为200 kg，推算SK原油管道的清管周期可由目前的5天延长至9天，大大减少了操作成本。结果可为含蜡原油管道的结蜡特性研究及安全清管周期制定提供理论参考。

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。

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。

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。

石灰窑是碳酸钙产业的关键生产设备，窑气中的CO₂是生产碳酸钙的原料，CO₂浓度直接影响碳酸钙产量，然而石灰窑气浓度依靠产品产出后采样化验得到，存在严重的滞后性，无法作为石灰窑在线工艺参数调整的依据。因此提出一种基于贝叶斯优化的eXtreme Gradient Boosting石灰窑气浓度预测模型BO-XGBoost，根据历史数据预测1 h后的窑气浓度，为生产工艺参数的调整提供依据。该方法首先对石灰窑传感器数据集中的缺失值、异常值进行剔除、插补，然后统一窑气浓度检测历史数据的时间尺度，构成石灰窑气监测数据集，在此基础上提出针对石灰窑气的BO-XGBoost模型。模型经训练后，采用实际生产数据进行测试，并与Light Gradient Boosting Machine(LightGBM)模型、Category Boosting(Catboost)模型预测结果进行比较，结果表明，所提模型可以实现高维数据集的超参数快速优化，且预测模型有较好的精度，均方根误差(RMSE)达到0.70，平均绝对百分比误差(MAPE)达到2.03%。

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。

设计了一种径向进气式涡流空气分级机，采用Fluent软件对分级机内流场进行了数值模拟，探讨了转笼转速、进气速度和进气位置对流场的影响。结果表明：气流在分级腔体内并不是垂直上升，而是以一定倾斜角度在腔体内形成环形气流，环形气流方向与转笼转向相同；分级腔内气流为两个方向的双流层，主气流方向与转笼转向保持一致；随着转笼转速的增加，气流主体的方向不变，腔体左侧的对冲气流消失，腔体内形成的环形气流增强，但转笼下侧的二次涡流增大；不同进气速度对分级腔及转笼不同区域的切向速度具有不同的影响；进气位置的不同，分级腔内气流的流动相差较大，进气口位于转笼轴线同侧时的气流较进气口位于转笼轴线两侧时的气流更容易受到转笼的影响，进气位置对转笼周围流场分布的影响较小。采用响应面法对空气分级机的操作参数进行了优化，各参数对分割粒径影响的大小顺序为：转笼转速>进料速度>进气速度，优化的参数为转笼转速4 483 r/min、进气速度15.6 m/s、进料速度9.71 kg/h，在该条件下分割粒径的预测值为40.5 μm。

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。

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)。

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。

为了解决Cu-Mn催化剂在含硫气氛中催化氧化CO时快速失活的问题，以Cu-Mn为活性组分、Ce改性的γ-Al₂O₃为载体制备了Ce改性Cu-Mn/Al₂O₃催化剂，并采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、N₂吸附-脱附测试(BET)、氢气程序升温还原(H₂-TPR)、X射线光电子能谱(XPS)对其进行了表征，结果表明：CeO₂的加入提高了活性组分的分散度，降低了Cu-Mn/Al₂O₃催化剂的还原温度，增加了Cu²⁺、Mn³⁺及氧空位的含量。测试了Ce改性Cu-Mn/Al₂O₃催化剂的CO催化氧化活性及抗硫中毒性能，发现Ce的加入可以提高催化剂的CO催化氧化性能，采用浸渍法改性(Ce)/Al₂O₃载体(Ce负载量为2%)制备的催化剂(10Cu₁Mn₂/2(Ce)/Al₂O₃)的催化性能较高，可以在130 ℃下实现CO完全氧化；添加Ce后催化剂的抗硫中毒性能有一定提升，在160 ℃下通入SO₂后5 h，催化剂10Cu₁Mn₂/2(Ce)/Al₂O₃能够维持57%左右的CO转化率，在300 ℃下测试25 h该催化剂的活性没有下降。

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。

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。