摘要：矿井煤炭开采面与地面距离较长,需要通过运煤皮带进行长距离运输,在运输过程中,存在大块矸石、锚杆等异物损坏皮带、堵塞落煤口的问题,易引发安全问题,因此,运煤皮带运输异物分类具有重要意义。为克服井下环境光照强度弱、识别精度低、模型参数量大的问题,提出一种结合低光照图像增强的XDNet-CFF轻量化网络。首先,采用预训练的自校准光照图像增强模型对井下运煤皮带图像进行低光照图像增强,有效提高图像质量;其次,设计一种基于Xcpetion-DenseNet121和跨层特征融合的深度网络,在提高特征提取能力的同时,将底层细节特征与上层语义特征相结合,减少信息丢失,丰富特征表示;然后,通过全连接层和softmax完成运煤皮带异物识别;最后,为实现移动端部署和识别预警,应用剪枝方法对模型进行压缩,大幅减少模型参数量,降低开销。结果表明,所提模型在运煤皮带异物数据集上准确率、精度、召回率、F1分数分别达到0.9467、0.9512、0.9416、0.9464,均优于主流模型,同时,参数量仅8.98 M,满足实际生产部署需求。

摘要：目的利用网络药理学、分子对接技术及动物实验探究丹溪痛风方(DanxiTongfeng Decoction,DXTFD)治疗痛风性关节炎(Gouty arthritis,GA)的抗炎作用及机制。方法使用TCMSP数据库筛选DXTFD活性成分和靶点;通过TTD、DrugBank、OMIM以及GeneCards数据库筛选GA相关靶点;取交集后,利用Cytoscape 3.8.0和STRING数据库构建PPI网络;将核心靶点通过R语言进行GO富集分析和KEGG通路富集分析。运用AutodockVina 1.5.7进行分子对接,预测有效成分和疾病靶点的结合能力。针对网络药理学筛选的部分核心靶点(IL-6、IL-8),我们设计了GA大鼠模型动物实验,检测了GA大鼠模型滑膜组织的病理形态及血清炎症因子(IL-6、IL-8)水平,进一步验证丹溪痛风方治疗痛风性关节炎的抗炎作用及机制。结果筛选获得DXTFD活性成分132个,靶点776个,疾病靶点375个,交集靶点99个;GO富集分析主要在炎症反应、类固醇代谢、脂肪酸代谢等生物学调控方面;KEGG富集分析得到信号通路132条,主要涉及NOD样受体信号通路;活性成分香叶木素、黄芩素与TNF、IL6、PTGS2、MAPK3靶点结合能力良好;动物实验表明,DXTFD可以通过抑制GA大鼠体内炎症因子IL-6、IL-8的表达发挥药效。结论DXTFD可能通过多成分、多靶点抑制炎症反应防治痛风性关节炎。

摘要：基于消费促进粮食系统绿色低碳转型的理论框架,结合中国粮食系统绿色低碳转型现实基础与主要问题,提出了粮食系统绿色低碳转型的优化路径。中国粮食系统绿色低碳转型在保障播种面积、提高水资源利用率和农资利用率,以及应对气候变化、绿色食品发展等方面具备一定现实基础,但消费者对粮食生产的环境影响认知不足、绿色低碳产品市场供给不足、消费者行为与绿色低碳转型的矛盾限制了粮食系统向绿色低碳转型。强化消费者对粮食产业绿色低碳转型的认知和教育、优化绿色低碳粮食产品市场供给、引导消费者行为改变等措施,有助于加快促进粮食系统绿色低碳转型,实现经济社会全面绿色发展。

摘要：在双碳目标下,为解决建筑工程全生命周期内各阶段碳排放量连续监测和计算问题,本文在确定碳排放计算方法、模型的基础上,构建建筑工程碳中和监测管理平台,通过剖析平台功能目标、碳排放计算系统、平台架构设计,实现平台碳排放自动计算、大数据监测统计、低碳智能分析、数据信息管理等功能,希望为建筑工程碳排放量监测和减碳管理提供参考。

摘要：自2020年国家八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》以来,全国煤矿智能化建设进入快速发展阶段,行业管理部门、产煤省区、协会和煤炭生产企业不断凝聚共识,推进煤矿智能化建设机制保障;行业内外产学研用单位协同攻关,加快煤矿智能化技术与装备研发,发挥技术装备核心支撑作用,建成了一批技术先进、引领性强的智能化示范煤矿,减人增安提质增效目标取得实质性进展,煤炭企业职工福祉进一步提升,煤炭对我国能源安全的“压舱石”作用进一步发挥。

摘要：超疏水表面上的液滴弹跳现象在芯片高效散热、防腐蚀、结冰等领域具有较高的应用价值。为研究双槽道对液滴弹跳性能的影响,设计并制备了由双V槽道构成的W型槽道超疏水表面,试验研究了W型槽道底部间距w、槽道深度h对液滴弹跳速度及能量转化效率的影响,采用数值模拟方式研究了W型槽道的超疏水表面液滴合并弹跳过程中表面能的演化。结果表明,槽宽为0.9 mm的W型槽道所适配的液滴半径为0.5~0.9 mm,此范围内槽道深度h为0.5~0.8 mm、槽道底部间距w为0.5~0.8 mm时对提升液滴合并弹跳的效果更显著;随着液滴半径减小、槽道深度增加、槽道底部间距减小,液滴的合并弹跳速度增加;槽道参数在0.5~0.7 mm内同时增加时,弹跳速度增加,而在0.8 mm时降低。研究结果可为冷凝换热和防腐蚀等领域的表面设计提供参考。

摘要：[目的]在“双碳”目标下,定量研究园林植物的光合固碳机理,评价、筛选高固碳能力的园林绿化树种,为城市绿地中植物材料的选择与配置提供科学的理论依据,助力低碳园林建设。[方法]以北京城市绿地30种常用园林绿化树种为研究对象,实地监测树种的光合生理指标,计算不同树种在不同季节的日均光合速率。采用同化量法核算供试树种单位叶面积年固碳量、单位土地面积年固碳量和单株年固碳量。根据上述3项指标数据,通过聚类分析对树种的固碳能力进行分级。[结果]在供试树种中,常绿和落叶树种在不同季节的日均光合速率均值变化规律均表现为夏季>春季>秋季>冬季。对于同一生活型的树种,不同树种的日均光合速率均存在差异。根据单位叶面积年固碳量、单位土地面积年固碳量和单株年固碳量,可将供试树种年固碳量由高到低划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3个等级。其中,榆(Ulmus pumila)的3项指标均为Ⅱ级及以上。综合单位土地面积年固碳量和单株年固碳量对供试树种的综合碳汇效应进行评价,乔木中旱柳(Salix matsudana)、榆、毛泡桐(Paulownia tomentosa)、杜仲(Eucommia ulmoides)、七叶树(Aesculus chinensis),灌木中毛樱桃(Prunus tomentosa)、荆条(Vitex negundo ***)、鸡树条(Viburnum opulus ***)和黄刺玫(Rosa xanthina)的综合碳汇效应较强。乔木类树种单株年固碳量显著高于灌木类树种,但在单位土地面积年固碳量、单位叶面积年固碳量方面两者无显著差异,这可能与灌木类树种的应用方式有关。[结论]基于对北京市30种常用园林绿化树种固碳能力的核算、比较,筛选出综合碳汇效应较强的树种,可为未来北京市低碳园林建设的树种选择与景观营建提供科学参考。

摘要：该文基于鲹科鱼的推进模式和鱼鳍模块化设计了一款结构紧凑、成本低廉、高效游动的小型单关节仿生机器鱼,其胸鳍、腹鳍和尾鳍拆装方便。此外,该文对仿生机器鱼的直线推进、静止转弯、鱼头稳定性进行了水下实验,研究了胸鳍和腹鳍对游动性能的影响。在样机游动测试中,该文利用一台高速相机和一面平面镜构建了一个记录机器鱼运动的“双目视觉系统”,可对鱼头最前端和质点上方两处标记点进行追踪,并可记录三维位置信息,这为机器鱼的游动性能、姿态变化和头部稳定性的定量分析提供参考。结果表明:机器鱼的直线推进和转弯性能较好;在稳定性实验中,配备胸鳍和腹鳍的机器鱼在低频游动时,头部稳定性更优,而在高频游动时,未显示出优势,这与自然界中鱼类在高频游动时除尾鳍外的各种鳍紧贴身体的现象一致。

摘要：CO_(2)地质利用与封存的实施过程中气体泄漏与逃逸问题不仅影响工程效果,还会威胁人员和环境安全。井筒是CO_(2)泄漏的高风险途径,井筒完整性对保障CO_(2)长期稳定封存意义重大。针对CO_(2)地质封存中井筒密封失效可能引发的气体泄漏问题,在总结国内外相关研究成果的基础上,分析了CO_(2)注入和封存条件下井筒完整性失效机理与影响因素,讨论了不同封存地质体条件下可能出现的井筒完整性问题。基于国内CO_(2)地质封存技术现状,提出了井筒完整性技术对策及建议:优化设计水泥浆体系与施工参数,优选封存地层与管柱材料,加强CO_(2)泄漏监测技术研究,将预防措施与应对手段相结合,形成完整的技术体系。

摘要：准确的泄漏检测对维护天然气管道运行安全至关重要。近年来,深度学习已成为天然气管道泄漏检测的常用方法,但由于天然气管道数据具有复杂的时间动态特性,进而导致大多数深度学习方法在识别泄漏类型方面难以取得优异的性能。此外,检测模型的初始超参数选择通常是随机的,这也可能会导致识别性能不稳定。为了提升天然气管道泄漏检测的准确性,提出一种基于麻雀搜索算法的门控注意网络模型(Sparrow Search Algorithm-based Gate Attention Network, SGAN)。首先,为了提取有效且具有鲁棒性的数据特征,采用带交叉熵函数的麻雀搜索算法对门控循环单元的初始超参数进行全局搜索;然后,设计了一种异常注意力机制,通过对数据特征进行加权来放大正常和泄漏数据之间的区分差异;最后,将所提算法应用于天然气管道的泄漏检测。研究结果表明:(1) SGAN模型能够实现模型超参数的自适应优化,并加快了模型的收敛速度,使模型性能更加稳定;(2) SGAN模型通过对正常与泄漏特征进行加权处理,显著提升了数据特征的区分效果;(3) SGAN模型的学习表示能力和泛化能力得到了明显加强,以此提高了对数据的分类性能;(4) SGAN模型能够显著提高天然气管道泄漏检测的准确率和召回率,可减少误报率和漏报率,并且其性能明显优于常规分类算法。结论认为,SGAN模型通过自适应优化和异常注意力机制结合,能精准识别泄漏特征,并快速响应天然气管道中的泄漏情况,有效提升了检测的准确性和可靠性,显著降低了安全事故风险,为天然气管道泄漏检测提供了一种高效、智能的解决新方案。