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。

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。

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。

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。

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。

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%。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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%。

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。

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。

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%。

以太阳能熔融盐为载热工质的CH₄-CO₂重整热化学反应是极具应用潜力的热化学储能技术，为探讨工业级CH₄-CO₂重整储能反应器在不同操作条件下热力学性能的变化规律，建立了基于太阳能熔融盐供热的CH₄-CO₂重整储能反应器的二维拟均相数学模型，通过数值模拟分析了反应混合物进口温度(T_in)和进口摩尔流率(F_{tot, in})对反应器内温度、反应转化率和热化学储能效率等的影响规律。结果表明：当进口温度较高时(T_in=823 K)，转化管内温度沿转化管轴向表现为先降低后升高的变化趋势；当进口温度较低时(T_in=573 K)，转化管内温度沿转化管轴向单调升高；T_in=573 K下，随着进口摩尔流率的增大，反应转化率单调减小，化学储能效率呈现先增大后减小的变化趋势；在进口摩尔流率相同的条件下，进口温度越高，反应转化率和化学储能效率越大；T_in=823 K下，随着进口摩尔流率的增大，显热储能效率和热损失率减小，化学储能效率增大；F_{tot, in}=1 mol/s下，随着反应混合物进口温度的升高，化学储能效率与热损失率增大，显热储能效率减小。