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。

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。

以丙烯酸异辛酯（2-EHA）、丙烯酸正丁酯（BA）、甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸（AA）为主单体，以丙烯酸羟乙酯（2-HEA）和甲基丙烯酸异氰基乙酯（MOI）作为功能和接枝单体，使用过氧化苯甲酰（BPO）/偶氮二异丁腈（AIBN）复合引发剂体系，在溶液聚合条件下，制备出芯片加工用热-光双固化减黏用丙烯酸树脂材料。该材料在异氰酸酯固化剂存在下可以经热固化成膜，提供晶圆加工固定所必需的黏接强度，体系中通过接枝引入的双键可以在一定功率/时间的UV紫外光辐照下再次固化，即UV减黏，以实现加工后树脂从芯片上的剥离。通过对合成树脂的结构和剥离性能的研究，发现BPO/AIBN配比对分子链支化程度存在着显著影响，进而可以实现对UV固化前后的剥离强度的调节。

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。

采用数值模拟方法研究了发夹式换热器的壳程流体换热特性，并以提高综合性能指标PEC（总换热量与总功耗之比）和减小无量纲材料成本M'（换热器材料成本与原结构材料成本之比）为目标建立神经网络模型，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对无量纲参数折流板间距l'、折流板缺口高度h'、曲率半径r'和雷诺数Re这4个设计变量进行多目标优化。结果显示：在本研究范围内，弯管段的换热量占换热器总换热量的5.0%~16.3%，而功耗仅占总功耗的0.5%~1.0%，说明弯管段结构的存在使得发夹式换热器在功耗小幅增加的情况下换热性能显著提高；参数优化后，得到l'的最佳取值为2.50，h'、r'、Re的最佳取值范围分别为0.33~0.45、0.80~1.30、8 000~11 000。从优化解集中选取两个代表性解，与原结构相比，优化结构1的PEC提高了25.12%，M'基本不变；优化结构2的PEC提高了17.93%，M'值降低了6.56%，结果表明多目标优化对发夹式换热器结构参数的优化效果明显。

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。

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。

城市轨道交通车站客流密度大，站内乘客走行流线复杂，根据车站环境特征及乘客走行流线规划出合理的疏散路径能更加高效快捷地完成乘客的疏散。针对自适应社会力模型无法根据车站出口开闭信息为行人实时规划疏散路径的问题进行研究，提出一种基于社会力模型和改进K短路径规划的地铁站客流疏散仿真方法。对传统Yen算法进行改进，使其可以求解出乘客到达多个疏散口的K条短路径，为乘客的疏散过程提供路径信息。为了验证所提出方法的有效性，设计了简单场景下的人群疏散仿真实验，实验结果表明结合改进K短路径规划的自适应社会力模型的疏散效果更优。将所提方法用于地铁车站客流疏散仿真实验，结果证明所提出的仿真方法切实可行，可以应用于地铁车站的客流疏散仿真中。

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。

围绕三元乙丙橡胶（EPDM）复合材料阻尼性能和回弹性能难以兼顾的问题，重点研究了丁基橡胶（IIR）、炭黑含量以及炭黑种类等对IIR/EPDM复合材料化学交联网络、炭黑填料网络等微观结构以及各项性能的影响规律。实验结果表明：引入IIR提高了IIR/EPDM橡胶复合材料整体分子链的饱和度以及侧甲基含量，增加了橡胶分子链的缠结程度；同时IIR的加入也提高了IIR/EPDM橡胶复合材料的剪切模量和阻尼性能，但回弹性能有所降低。进一步研究发现，在IIR/EPDM复合材料中减少炭黑含量以及引入大粒径炭黑（N550）后，降低了复合材料中纳米填料网络效应，提高了纳米填料分散度，增强了橡胶分子链活动能力，从而同时提高了IIR/EPDM橡胶复合材料的阻尼和回弹性能。因此，在EPDM橡胶基体中，适当引入IIR（两者的质量比为80∶20），同时复合低含量（45份）大粒径炭黑后，可获得阻尼性能和回弹性俱佳的IIR/EPDM橡胶复合材料。

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。

人物交互（human-object interaction，HOI） 检测在复杂场景理解中发挥着至关重要的作用。目前的大多数方法都以一阶段的方式将参数交互查询直接映射到一组HOI预测中，这导致丰富的交互结构没有被充分挖掘和利用。对此可以通过多模态数据获取更多维度的信息，从而更全面地理解人物之间的交互行为。为此设计了一种Transformer风格的HOI检测器，该检测器基于查询的方式检索对比语言图像预训练（CLIP）知识，然后执行交互建议生成，通过结构感知网络将非参数交互建议转换为HOI预测。本文创新性地将CLIP知识迁移到HOI检测中，并通过对整体语义结构和局部空间结构进行额外编码提高了预测结果的准确性。实验结果表明，所提模型在公共数据集V-COCO上的准确率达到了64.83%，在HICO-DET数据集上的准确率达到了28.78%，与现有的HOI检测算法相比展现出优越的性能，证明了该算法的有效性。

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%。

甲酸作为一种重要的化工原料，广泛应用于多个领域。在许多工业生产过程中会产生大量的低浓度甲酸溶液，无法直接使用，如果将其排放到环境中，会导致严重的资源浪费和环境污染。因此，对低浓度甲酸水溶液进行提浓再利用具有较为重要的实际意义。本文综述了目前甲酸水溶液提浓的方法，包括精馏法、萃取法、膜蒸馏法、电渗析法、脱水剂增浓法和冷冻浓缩法，介绍了各种提浓方法的提浓原理、应用实例，总结了其优缺点，最后对甲酸水溶液提浓技术进行了展望。

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。

采用浸渍-重结晶法将氯霉素负载于细菌纤维素上，制备了细菌纤维素-氯霉素（BC-Chl）复合膜，采用扫描电子显微镜（SEM）、傅里叶红外光谱（FT-IR）和X射线衍射（XRD）对复合膜的形貌和结构进行了表征，结果表明BC-Chl复合膜保持了细菌纤维素的多孔三维网状结构，氯霉素的负载没有改变细菌纤维素的晶型，但负载过程会在一定程度上破坏纤维素的结晶区。BC-Chl复合膜吸水溶胀12 h后，溶胀比在400%以上，显示出较好的持水性。体外药物释放实验表明，相比于氯霉素原料仅45 min的浓度达峰时间，BC-Chl复合膜的药物浓度达峰时间延长至约2 h，表现出延缓药物释放的作用。抑菌圈试验表明，当载药量约为200 μg/mg时，BC-Chl复合膜对谷氨酸棒状杆菌和大肠杆菌的抑菌圈直径比分别为5.8和5.1。使用载药量约为200 μg/mg的BC-Chl复合膜处理SH-SY5Y细胞24 h后，细胞活性在75%以上，表明BC-Chl复合膜的细胞毒性较低，生物相容性较好。

以自制高强中模碳纤维（CF）为原材料，采用电解电位法探究了电流强度对碳纤维表面处理的影响。采用XPS、动态接触角、层间剪切强度等测试表征研究了电流强度对碳纤维表面化学组成、润湿性能和界面性能的影响。通过电解电位法对碳纤维处理前后结果进行分析发现：电流电压非线性关系表明了碳纤维表面发生氧化反应；随着处理电流的增大，碳纤维表面氧元素含量和氧碳比增加，碳元素含量减小，极性官能团C—OH和O—C=O相对含量在0.3 A以上时提升明显；当处理电流达到0.5 A时，碳纤维与水的动态接触角从90.2°降低到62.4°，处理后碳纤维润湿性得到明显改善，表面活性增加；当处理电流为0.3、0.5 A时，碳纤维与环氧树脂的层间剪切强度为90.35 MPa和99.41 MPa，比未处理时提高了42%和56%；电解电位法表面处理后碳纤维拉伸强度均小幅度提高。

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%。

比例-积分-微分（PID）控制汽车半主动悬架时由于无法实时调整参数，相对于被动悬架可减小车身加速度，对改善汽车乘坐舒适性的优化效果有限。通过Simulink建立了1/4车辆半主动悬架的数学模型以及路面激励模型，在原有PID控制系统下引入模糊控制策略。以车身垂直加速度及其变化率作为模糊PID控制的输入，实现对PID控制器在原有参数范围内的实时动态调整，并对悬架性能指标进行仿真分析。结果表明，相对于被动悬架，PID控制下的半主动悬架车身加速度优化了17.1%，而模糊PID控制下的半主动悬架优化了35.9%，优化效果更加理想，并且同时兼顾了悬架动挠度。

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。