油气主要储集在岩石孔隙和缝洞内，深部复杂应力环境下储层岩石裂隙渗透演化直接影响油气的运移规律，是油气勘探开发的重要研究对象。为了解复杂应力路径下含裂隙岩石的渗透演化特性，利用高精度渗流?应力耦合三轴实验设备，对含随机分布裂隙泥岩开展了单试样?复杂应力路径加卸载过程中的渗透性演化试验研究，试验方案依次为：(i) 围压递增条件下渗透性测试；(ii) 渗透压力递增条件下渗透性测试；(iii) 偏应力循环加卸载条件下渗透性测试；(iv) 围压、偏应力同步增长条件下渗透性测试。结果表明裂隙泥岩中的渗流可视为低渗流速度的层流；裂隙发育丰富岩样（R2）渗透率及应力敏感性明显较高。渗透率随渗透压力、围压分别呈正、负的指数函数变化。偏应力加载导致渗透率降低，卸载引起渗透率上升，但整体呈不可逆降低；围压、偏应力同步增长引起渗透率呈下降趋势，并逐步趋于稳定；围压10.3 MPa作用下，渗透率基本保持恒定。由此，基于裂隙双重介质模型，考虑泥岩变形过程中裂隙系统和基质系统的相互作用以及外部应力作用下的裂隙膨胀变形，构建了裂隙泥岩渗透率演化力学模型；模型模拟结果与试验结果具有较好的一致性。相关成果可为裂隙泥岩渗透性演化预测和油气高效开采提供重要的理论依据

综述了近年来电解液的热稳定性影响因素、热失控过程及产物成分、单体及电池组燃爆安全性、灭火措施的研究进展.指出电解液的热稳定性受锂盐和有机溶剂的共同影响，当电池内部温度达到120℃左右时放热反应开始出现，在热量持续积累的情况下热失控将自发进行，同时产生氢气和烷烃类具有燃烧爆炸危险的气体产物.与二氧化碳和干粉类灭火剂相比，七氟丙烷和水的灭火效果较好.最后对锂离子电池的应用前景做了展望，提出了不同滥用条件下的热失控过程、热失控产物生成机理，指出开发新型电解液和寻求高效灭火介质是今后研究的方向

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

探究了菌渣的水热液化转换成生物油燃料的过程。结果表明，抗生素菌渣在260 ℃、保留时间是135 min时，获得最大的生物油产率（28.01%）。通过6种不同的催化剂进行催化，加入催化剂后，生物油产率最大的是Na2CO3（36.06%）和NaOH（36.31%）。碱催化的生物油的含氮化合物的质量分数在41.16%～49.74%之间，而酸催化产生的生物油含氮化合物的量在57.62%～59.32%之间。通过调节催化剂Na2CO3、NaOH的添加量发现，在投加量为8%时，生物油含氮量均最低，Na2CO3和NaOH催化产生的生物油组分的含氮化合物质量分数分别为29.12%和35.67%。在催化剂投加量为10%时，对氧的脱除效果都最好，分别为32.12%和29.02%，此时产生的生物油的热值达到最大（达到33.3220和34.7320 MJ?kg?1）

以提高钛合金热挤压润滑效果为目的,研究了一种以磷酸盐玻璃、SiO2和NaCl为主要组成的新型玻璃润滑剂,通过模拟挤压实验、扫描电子显微镜以及换热系数测量装置,重点分析了不同组成比润滑剂的黏度-温度曲线、高温下润滑剂对钛合金的腐蚀作用、润滑条件下钛合金与模具钢之间的换热特征.结果表明,磷酸盐玻璃、SiO2和NaCl的质量比为70:20:10的润滑剂,在600~900℃之间的黏度变化幅度较小,为1.3×105~9.4×105 Pa·s,有利于提高钛合金挤压润滑效果.950℃下润滑剂与钛合金的接触时间不超过3 min时,润滑剂对钛合金坯料表面的高温腐蚀作用很小,且具有消除坯料表面原有氧化层的作用;但随高温接触时间的延长,钛合金表面的高温腐蚀程度逐渐增大.当TA15钛合金和H13模具钢的初始温度分别为900和400℃、新型润滑剂最终厚度约0.1 mm时,钛合金和模具钢之间的界面换热系数随实验时间的延长由185增加到1714W·m-2·s-1,而传统钛合金热挤压用硅酸盐玻璃润滑剂为286~2025 W·m-2·s-1,表明新型玻璃润滑剂具有较好的高温热障性能

对高炉灰在直接还原焙烧-弱磁选工艺中用作印尼某海滨钛磁铁矿还原剂的可行性及其机理进行研究.结果表明,以萤石为添加剂的条件下,高炉灰可代替煤做还原剂,通过高炉灰与萤石的共同作用,可以在直接还原过程中提高还原铁粉中铁的回收率及品位并降低TiO2质量分数,同时回收高炉灰中铁.三种不同产地高炉灰还原效果的比较表明,高炉灰性质对还原效果有影响.在相同用量条件下,津鑫高炉灰(JX)还原效果最好;在JX高炉灰用量30%、萤石用量10%、焙烧温度1250℃以及焙烧时间为60 min时,焙烧产物通过两段磨矿和两段磁选,最终得到最佳的还原铁粉中铁品位为91.28%,TiO2质量分数降至0.93%,包括海滨砂矿和高炉灰中铁的铁总回收率达到89.19%

在硅钼炉中，1400℃的条件下，利用硅钙合金、稀土硅、铝基脱磷剂等对高磷硅锰合金进行还原脱磷实验研究.脱磷实验采用CaO-CaF2（质量比为25∶75）为覆盖渣，渣金比为0.2∶1.采用ICP光谱仪检测脱磷后合金中的磷含量，X射线衍射检测渣样物相成分，着重分析了不同脱磷剂及其用量对高磷硅锰合金还原脱磷的影响.结果表明：随脱磷剂用量的增加，硅锰合金脱磷率呈上升的趋势.其中，铝基脱磷剂脱磷效果最好，当其质量分数达到8%时，合金中磷的质量分数可降至0.21%，符合国标要求（≤ 0.25%），脱磷率达78%；硅钙合金次之，当其质量分数达到10%时，脱磷率为47%；稀土硅的脱磷效果最差，当其质量分数达10%时，脱磷率仅22%.铝基脱磷剂为本实验条件下的最佳脱磷剂