摘要：本文设计了带不同形状肋片的二维方腔电对流物理模型,基于OpenFOAM的FVM框架耦合求解Navier-Stokes方程、电势的Poisson方程以及电荷守恒方程,研究了带肋方腔电对流的形成机制及流动特性。研究结果表明:带肋方腔肋片表面因电场强度较大成为主要的电荷注入区域,最终形成了中轴线处的电羽流以及两侧对称的电荷空白区,流场为主体双涡对称、四角分布角涡;随着电瑞利数T的增大,电对流强度提高,当T超过某一阈值Tc时,电对流流型从稳定状态转变为不稳定状态;在强化电对流和稳定流型方面,带矩形肋方腔均具有最优性能,其电对流强度比带三角肋方腔提高了12.8%。

摘要：山区复杂的下垫面条件导致了山区小流域水文响应过程的复杂性,山区坡面作为山区小流域水文响应的基本单元,研究其不同下垫面条件下径流产沙水动力特征具有重要意义。为明晰山区坡面不同下垫面条件下径流水沙水动力特征,该研究选用官山河小流域作为研究对象,基于室内模拟递增式连续降雨试验方法,研究了坡度、土层厚度分布和土层底部透水性等山区坡面下垫面特性共同作用下的坡面径流产沙水动力学特征。结果表明:1)连续降雨条件下,雷诺数、水流剪切力和径流功率随着产流时间和雨强增加呈现增加趋势,Darcy-Weisbach阻力系数呈降低趋势。2)雨强增加使雷诺数均值和径流功率均值显著增加(P<0.05),设计雨强60、90、120 mm/h时的雷诺数均值、径流功率均值分别比30 mm/h的雷诺数均值、径流功率均值增加了130%、276%、366%和171%、328%、435%;坡度增加使水流剪切力均值和径流功率均值显著增加(P<0.05),坡度15°、25°的水流剪切力均值分别比坡度5°的增加了135%和187%,坡度15°、25°的径流功率均值分别比坡度5°的均值增加了224%和357%;土层厚度分布对阻力系数均值和土层底部透水的雷诺数均值、径流功率均值有显著影响(P<0.05),土层底部透水性仅对土层厚度分布为上薄下厚的雷诺数均值和水流剪切力均值有显著影响(P<0.05)。3)雨强是影响坡面产流产沙水动力特征的主导因素,对雷诺数的方差贡献率高达83.11%,水流剪切力主要受到雨强和坡度的影响,累计贡献率达67.64%,径流功率主要受到雨强和坡度的影响,累计贡献率达80.58%。在单一雨强条件下,坡度和土层厚度分布是影响水动力参数的主要因素,土层厚度分布和坡度的交互作用、土层底部透水性和土层厚度分布的交互作用对水动力参数也有一定影响。因此,在研究坡面产流产沙规律时,除考虑雨强和坡度外,还应兼顾考虑土层厚度分布和土层底部透水性及其交互作用的影响。该研究结果可为山区坡面复杂下垫面条件下的坡面产流产沙机理提供一定的理论支撑,并为改进山区小流域水文过程分布式模拟提供参数率定依据。

摘要：面向碳中和目标,发展以风电、光电等可再生能源为主导的新型电力系统对于储能提出重大需求。建筑作为电力需求侧的主要部门之一,蕴含巨大储能潜力,不仅可实现自身柔性用能,还能主动参与外部电力系统调蓄。该文提出一种“等效电池模型”,定义等效充电功率、等效放电功率、等效储电量和等效综合效率,刻画建筑区域内3类最主要的虚拟储能资源(包括电动汽车+智能充电桩、暖通空调系统+建筑热容、可储能电器设备),并通过文献、实测和模拟数据给出典型工况下上述3类资源的关键参数取值范围。基于上述模型,提出建筑区域广义储能(包括传统储能和虚拟储能)的设计方法,实现减少柔性用能建筑的储能电池容量,并以典型办公建筑和住宅建筑为案例进行计算分析。提出的模型及方法可为城市能源系统的低碳设计规划提供有力支撑。

摘要：街道是城市旅游的重要吸引物,探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响,对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地,运用全卷积神经网络(FCN)和随机森林(RF)算法,构建街景图像情感感知数据集,基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取,构建色彩量化指标并将其进行空间可视化;最后,运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系,并得出最佳色彩特征参数。结果表明:(1)游客情感感知具有明显的空间分布格局,美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加,安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高,无聊在该范围内则较低,压抑情感由中心区域向外逐渐降低,游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性;(2)街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系。色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度,对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度,当色彩复杂度取值为0.86,色彩协调度取值为0.84时,游客在六个维度可以获得较好的情感感知;(3)一般情况下,街道景观色彩特征越显著,越能够带给游客较好的情感感知。研究在理论上印证了环境色彩越协调,游客体验感越好这一结论;在方法上,丰富了街景大数据和机器学习方法在旅游情感领域的应用。本研究为城市管理者了解游客的街道景观视觉偏好以及优化街道景观设计提供参考。

摘要：为了建立一种灵敏度高、特异性强并且适合现场诊断的大口黑鲈弹状病毒(Micropterus salmoides rhabdovirus,MSRV)检测方法,研究基于CRISPR-Cas13a系统并结合多酶恒温核酸快速扩增(MIRA)技术建立了一种MSRV的检测方法。实验对MSRV序列进行多重序列比对分析后,针对MSRV衣壳蛋白(CP)基因的特异性区域设计两个靶点,并通过体外转录成特异性的crRNA,同时设计合成MIRA引物序列实现目标序列的等温扩增,最后结合Cas13a蛋白、crRNA、恒温扩增体系构建检测体系,并从高效crRNA的选择、反应温度、ssRNA报告探针浓度和Cas13a与crRNA的浓度比四个方面优化了反应体系,并采用最优检测体系对大口黑鲈样本进行检测验证。结果显示,在20μL检测体系中加入200 nmol/L Cas13a、100 nmol/L crRNA1、100 nmol/L crRNA2及500 nmol/L ssRNA报告探针,在37℃的情况下能够获得最佳的检测效果。并且该检测体系可以检测到102 fM的MSRV病毒,具有良好的特异性和灵敏性,此外检测结果可直接通过紫外灯照射直接观察。研究基于CRISPR/Cas13a系统结合等温扩增MIRA技术建立的MSRV检测方法,可在室温下且不需要昂贵的仪器进行MSRV病毒检测,检测结果可以肉眼直接观察,能在多种场合下使用,研究结果为检测MSRV提供了有效方法。

摘要：轨道交通引起的环境振动噪声问题持续增加,即使目前具有多种控制效果良好的减振降噪措施,但仍有望做进一步的提升。在该研究中提出了一种新型的槽型轨道动力吸振器,将声学黑洞波动控制技术与动力吸振原理相结合。该吸振器设计的目标是保证主结构强度与刚度的前提下,采用附加的声学黑洞阻尼振子作为吸能单元,对主结构的振动能量进行传递、吸收与耗散。为了研究声学黑洞型动力吸振器对槽型轨道振动特性和声辐射特性的影响,利用仿真分析对不同类型的动力吸振器下槽型轨道的位移导纳和振动衰减率进行了评估;采用滚动噪声预测模型计算分析了声学黑洞型动力吸振器的降噪效果并探究了其参数对轮轨振动噪声的影响规律。结果表明:槽型轨在800~1000 Hz频段内的一阶pinned-pinned在未采取措施的情况下振动响应显著,振动衰减率仅为0.68 dB/m,在安装了声学黑洞型动力吸振器之后轨道结构的振动衰减率上升到1.80 dB/m,提高率可达265%。

摘要：利用敦煌中国遥感卫星辐射校正场的星地同步观测试验,实现对我国在轨气象、海洋、陆地资源、环境减灾、测绘地震、高分、军事等系列卫星光学成像载荷太阳反射波段的绝对辐射定标,是目前的重要手段之一。然而,中国遥感卫星辐射校正场传统的地表反射率光谱星地同步测量方法是基于汽车跑场观测,不仅耗费较大的人力物力、容易造成场地破坏,而且获取的测量数据缺乏区域代表性。鉴于此,自2016年起,在敦煌星地同步观测试验中以旋翼无人机低空同步测量为主,跑场测量为辅,完成从航线设计、航高选择、仪器参数配置、采样策略、航空数据处理的全链路摸底测试。多次飞行试验表明,采用多旋翼无人机低空飞行来代替汽车跑场同步测量,不仅提高了地表反射特性测量的空间一致性和代表性,还提高了地表反射率光谱的测量效率,也对宝贵的中国遥感卫星辐射校正场敦煌戈壁场区地表进行了有效保护,极大的节约了人力物力成本。通过传统跑场测量和航飞测量的地表反射率光谱数据对比分析,发现多次测量数据的均值一致性较好,并且航飞测量的数据标准差更小。利用TERRA MODIS的同步观测来对无人机测量数据开展辐射定标评估,结果表明航飞数据的相对偏差均在5%以内,可以代替跑场数据完成定标,精度满足要求。随着无人机性能的进一步优化和提高,在不久的将来必将得到更加广泛和深入的应用,在外场定标试验领域也将发挥更大更重要的作用。

摘要：自然界中,微生物合成肽类化合物一般通过核糖体途径合成核糖体肽,而非核糖体肽(nonribosomal peptide,NP)是一类不通过核糖体途径、由非核糖体肽合成酶(nonribosomal peptide synthetase,NRPS)催化合成的肽类化合物。非核糖体肽合成酶是一种模块化、线性化组装的酶,以类似流水装配线的方式发挥作用。它们产生的次生代谢物多肽通常具有非常复杂的结构,其中有许多是具有重要药理意义的天然产物。NRPS的模块化性质导致其可以通过模块重组实现产物多样化,基于这个发现,科学家们对其进行了深入研究,以期通过人为改造和重构等方式产生更多更有价值的产物。该文集中介绍近年来通过NRPS人工改造和重组等方式生产多肽的研究,为未来发现和生产新的生物活性化合物提供思路。

摘要：在化学工业生产中,分布式控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)数据作为反映过程生产状况的关键信息,通常由于测量误差影响而不能满足过程精准建模与优化的要求。常规过程建模与优化研究一般无法充分考虑工业实际生产与设计数据产生的偏差。为此,本工作在结合化工机理、DCS工业数据及工业经验的基础上,从底层逻辑出发,提出一种基于甲醇精馏工业生产数据与化工机理孪生建模框架来指导工业过程更精准的优化。将仪表的测量范围作为权重赋予测量变量,使用非线性规划算法基于化工机理约束对测量变量进行校正并求解校正值。结合校正值和工业经验提出过程变量的置信分数模型,实现对测量变量的置信评价。基于校正后的测量变量构建更贴近工业实际的甲醇双效精馏过程模型并实现对其更精准的过程工艺优化。该工作提出的化工机理与工业数据孪生建模思想,对构建数字化工孪生系统和智能化工厂的数据甄别、工艺优化等过程具有重要的科学意义和实际应用价值。

摘要：随着算法辅助决策逐渐嵌入公共部门,算法黑箱极易冲击公众对于政府公权力的信任。算法透明成为政府治理的应有之义。然而,算法透明何以实现,以及政府信任与算法透明的关联仍存在争议。论文基于“金税工程”税务算法现实案例,设计了一个情景调查实验,实证检验了算法透明的实现机制及其对政府信任的影响路径。研究发现:(1)算法过程透明、算法结果透明均对公众感知算法透明具有显著正向影响;(2)感知算法透明能够提高公众对政府的信任;(3)算法信任在感知算法透明、政府信任中发挥了部分中介效应。研究明晰了算法透明的概念,回应了算法透明与信任的迷思,并阐明了其中的强化机制,为推进算法善治提供了实践参考。