碳达峰与碳中和

• 二元化合物半导体薄膜光分解水制氢研究进展

  江丰;蓝福妹;郭良辉;曹雨淅;王康;

  二元化合物半导体材料(如GeSe和Sb_2Se_3)因其稳定的晶体结构和优异的光电性能，被认为是有潜力的高效光电极材料，然而其在实际应用中仍面临界面复合严重、光生载流子分离效率低以及稳定性较差等关键挑战。该文系统评述了GeSe与Sb_2Se_3的主要制备方法，重点探讨了界面钝化策略对其光电化学性能的影响，并进一步分析了GeSe在光电-光热-热电耦合体系中的应用前景，为高效稳定光电催化材料设计提供参考。

  2025年05期 v.57 1-12页 [查看摘要][在线阅读][下载 744K]
  

• 三维多孔材料的制备及其界面蒸发淡化性能

  李宇恒;张功学;王伟;张帅康;桓茜;靳浩斌;朱航科;

  太阳能驱动界面水蒸发技术为海水淡化和废水处理提供了一种环保且高效的途径，以应对全球水资源短缺的挑战。生物质衍生的三维光热材料因其卓越的光吸收和水传输能力，在提升界面蒸发性能方面受到了广泛关注。该研究以天然生物质(山药)为原料，制备出三维柱形(CCY)与锥形(CO-CCY)多孔碳蒸发器，系统地表征其结构、光吸收及水运输性能，测试其高盐度海水中的蒸发耐盐性能以及户外淡化脱盐与水质净化能力。结果表明：蒸发材料内部呈现蜂窝状的交联孔道，使其具有优异的水供送和蒸汽扩散能力。在3.5%NaCl溶液中，CCY和CO-CCY的蒸发速率分别为1.14 kg/(m~2·h)和1.12 kg/(m~2·h)。CO-CCY具备较高的蒸发效率，达到76.94%。在20%NaCl溶液中性能受到显著抑制，蒸发速率减少为0.64 kg/(m~2·h)和0.53 kg/(m~2·h)。进一步测试了蒸发材料的太阳能脱盐和水处理应用效果，淡化水中B~(3+)、Na~+、Mg~(2+)、K~+、Ca~(2+)的离子浓度相比原溶液均降低了3～4个数量级，亚甲基蓝、甲基橙染料废水经过处理后在300～800 nm波段几乎无吸收，水体清澈透明，在太阳能驱动海水淡化与污水处理领域具有良好应用潜力。

  2025年05期 v.57 13-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 1506K]
  

• 基于纳米划痕的页岩纹层矿物组分识别

  杨柳;杨铎;董丙响;宋昕鸿;谢科尧;

  利用扫描电子显微镜对古龙页岩划痕试验中的损伤形态和矿物成分进行了分析，采用高斯函数曲线拟合划痕试验获得的划痕深度、d~2-L曲线的斜率、断裂韧性等力学参数，以确定矿物含量。结果表明：基于划痕试验对矿物组分的识别与扫描电镜结果存在差异，主要归因于页岩本身非均质性和孔隙与微裂纹发育所导致。基于划痕深度识别矿物较为便捷，但此方法很难区分裂缝与较软有机质。d~2-L曲线斜率识别结果准确性受矿物非均质性影响显著，白云石在塑性矿物与脆性矿物分布区域内无法被准确识别。断裂韧性法避免了孔隙和裂纹的影响，矿物识别结果与扫描电镜分析结果较为接近。

  2025年05期 v.57 24-39页 [查看摘要][在线阅读][下载 3457K]
  

• 钢铁高炉煤气膜吸收CO₂捕集的建模与传质机理

  张振东;叶开;周军辉;康国栋;

  针对钢铁厂高炉煤气CO_2捕集需求，建立了中空纤维膜吸收器对CO_2的过程模型，系统研究了膜吸收工艺的关键性能影响因素。模型综合考量了传质、能量衡算、反应动力学及膜润湿机理，采用Aspen Custom Modeler模拟分析了吸收液温度、煤气温度对CO_2脱除效率的影响规律，并与传统吸收工艺进行了对比。结果表明，吸收液温度从10℃升至80℃时，膜吸收工艺CO_2脱除率显著降低(从92.8%降至83.1%),主要源于温度升高加剧膜润湿(最大润湿度达74.68%)及促使吸收反应逆向移动；煤气温度从10℃升至80℃时，因气相扩散速率增大削弱了液相传质，导致膜吸收性能亦明显下降(从88.2%降至75.5%)。膜润湿行为模拟分析显示，膜润湿度随吸收液温度升高而显著增加，且沿膜组件轴向逐渐上升并在达到峰值后趋于稳定。本研究揭示了吸收剂和煤气温度与膜润湿的协同作用对传质效率的制约机制，证实了膜吸收在低温工况下的应用优势，为工艺优化及工业放大提供了理论依据。

  2025年05期 v.57 40-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 451K]
  

生态环境

• 基于无人机多光谱遥感和机器学习的城市河道浊度反演

  唐毅;鹿丙川;余成;潘杨;易虹辰;李璐;陈超;

  水体浊度直接影响城市水体的感官体验，是衡量城市水体感官污染的重要指标。传统检测方法存在成本高、数据片面和代表性差等问题。文章针对城市河道，提出一种融合无人机多光谱遥感和集成学习的浊度反演方法：首先，通过筛选相关性波段组合，分别构建基于线性回归、随机森林、XGBoost算法的浊度反演模型，对比分析后发现随机森林模型表现最优(R~2=0.744);然后，通过光谱校正方法，最终构建了基于随机森林算法的浊度反演优化模型(RF-Turbidity Model, RF-TM),并对模型进行泛化性验证。以苏州市为研究区的实验结果表明：(1)RF-TM模型的精度较好(R~2=0.790、RMSE=4.087、rRMSE=0.322、ARE=30.10%、CE=0.312);(2)RF-TM模型在泛化性验证中表现良好(R~2=0.651),其性能优于线性回归模型和XGBoost模型；(3)RF-TM模型反演结果的整体趋势与实测数据变化规律保持一致，所反演河道浊度信息较为准确，可精准刻画苏州市城市河道浊度的空间分布特征。综上，RF-TM模型具备高精度、强泛化性的优势，有效实现了城市河道浊度的高效反演，可为城市水体感官污染的大范围、整体性监测提供技术支撑。

  2025年05期 v.57 56-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1048K]
  

计算机科学与软件工程

• DroneNet-Lite:基于改进YOLO11模型的无人机小目标轻量级高速检测器

  唐小煜;刘菲菲;罗杰豪;黄晓宁;

  针对无人机图像中小目标检测难度大、计算资源有限和实时性要求高的挑战，提出了一种轻量化的检测模型(DroneNet-Lite)。该模型基于YOLO11模型改进，主要包含3个创新模块：首先，引入P2小目标增强层，提升对小目标的特征提取能力；然后，为了降低计算复杂度，设计深度卷积空间金字塔池化模块(DWSPPF),采用深度卷积替代标准卷积；最后，为解决通道变化导致的特征丢失问题，构建通道融合瓶颈模块(CFB),通过通道变换机制融合高维特征和低维特征。在VisDrone2019-DET数据集上，将DroneNet-Lite模型与YOLOv8、YOLO11、TPH-YOLOv5等检测模型进行了对比实验，并针对DroneNet-Lite模型的各改进模块进行了消融实验。对比实验结果表明：与YOLOv8-n、YOLO11-n模型相比，参数量为1.9 M的DroneNet-Lite-n模型的mAP50值分别提升了2.2%、1.9%;参数量为7.0 M的DroneNet-Lite-s模型的mAP50值达到44.6%,超越TPH-YOLOv5-s等同类模型；参数量为16.9 M的DroneNet-Lite-m模型的mAP50值达到49.6%,比YOLO11-m模型提升3.1%且参数量减少16%。消融实验结果表明P2小目标增强层、DWSPPF模块和CFB模块均能有效提升检测性能：与YOLO11模型相比，引入P2小目标增强层使得模型的mAP50值提升了2.7%、参数量减少了25.3%,DWSPPF模块在精度略高的前提下使模型的参数量减少了8.4%,CFB模块使模型的mAP50值提升了0.2%;与单独引入P2小目标增强层、DWSPPF模块、CFB模块的模型相比，DroneNet-Lite模型的mAP50值分别提升了1.0%、2.9%、3.5%。综上可知DroneNet-Lite模型在保持轻量化的同时显著提升了小目标检测性能，为资源受限的嵌入式设备提供了高效的检测解决方案。

  2025年05期 v.57 81-89页 [查看摘要][在线阅读][下载 710K]
  

• 通信和客户端存储优化的动态可搜索加密方案

  严旭阳;马昌社;

  大多数满足前后向隐私安全的动态可搜索对称加密方案需要为每个关键字维护状态表，如果将其存储在客户端则会带来额外的存储开销。此外，一些常数级客户端存储方案虽降低了客户端存储，但增加了更新和搜索时的计算开销、通信开销。针对目前客户端存储开销与通信开销、搜索计算开销不平衡的问题，文章基于层级索引结构，结合哈希密钥链，设计了具有O(1)客户端存储开销且满足前后向隐私安全和通信优化的动态可搜索对称加密方案(Communication and Client Storage Optimized DSSE,CCSO)。该方案利用哈希密钥链和全局计数器进行密钥分发，由哈希密钥链的单向性保证前向隐私安全，以惰性删除的方式保证后向安全，将所有关键字的状态信息绑定到全局计数器，以降低客户端存储开销；执行搜索时，仅需上传当前状态下的关键字搜索令牌即可完成对整个加密数据库的搜索操作。最后，对CCSO方案进行了安全性分析，并将其与SDa、CLOSE-FB、DISCO-h方案进行更新性能、服务器搜索性能和通信性能的对比实验。结果表明：(1)CCSO方案达到了前向隐私安全；(2)CCSO方案的搜索上行通信量仅为100 bits,远低于SDa方案的1 200 bits次线性级通信开销，提高了实用性；(3)CCSO方案的单次搜索计算耗时仅为10~(-4)数量级，稳定优于CLOSE-FB、DISCO-h方案的10~(-2)数量级计算耗时，达到次线性级搜索计算开销。综上所述，CCSO方案具有O(1)客户端存储开销，同时将搜索时的上行通信复杂度降低至常数级，计算复杂度降为次线性级，较好地解决了客户端存储开销与通信开销、搜索计算开销不平衡的问题。

  2025年05期 v.57 90-100页 [查看摘要][在线阅读][下载 581K]
  

• 基于数据驱动的植物生长实时监控方法——以拟南芥为例

  贾凌云;刘新;吴小伟;申迎迎;魏晗艳;冯汉青;

  针对植物叶片识别率低、边缘提取模糊而影响高精度表型分析的问题，为提升复杂叶片场景下的自动识别与分割能力，以主流目标检测模型YOLOv5s为基础，融合Swin Transformer模块与RepVGG模块，构建了一种新型的目标检测模型(YOLO-STR),用于植物生长过程的实时叶片监测与分析。该模型融合全局注意力机制与轻量化卷积结构，以增强复杂叶片场景的特征表征能力，实现高效、精准的叶片面积计算。研究以野生型拟南芥(WT)及ATP受体突变型(p1k1/p2k2)为对象，结合外源ATP处理，采集其全生命周期图像数据，以构建模型训练与验证的数据集。在此基础上，对模型结构进行了系统评估，通过消融实验分析不同模块组合的性能差异，并结合多种主流检测算法的对比实验，综合检验了模型在复杂叶片场景中的识别与分割能力。对比实验结果表明：YOLO-STR模型在叶片自动分割任务中的量化性能指标值均超过0.985,平均准确率(mAP@0.5)达98.5%,显著优于YOLOv7、YOLOv5s和YOLOv3等5种主流模型(mAP@0.5提升4.3%～23.6%)。消融实验结果验证了Swin Transformer模块和RepVGG模块在增强特征表达与模型轻量化中的协同作用：Swin Transformer模块可使模型识别精度提升7.3%,而RepVGG模块可将参数量减少2.9 M。结合高斯面积计算与相机几何标定，该方法进一步实现了拟南芥叶片生长过程的动态监测。监测结果表明，外源ATP处理显著抑制了野生型植株的生长，但对突变体植株的影响不明显。综上可知，YOLO-STR模型在叶片自动识别和面积动态监测中表现出高精度和良好的实时性，不仅有效解决密集叶片场景下识别精度不足的问题，还为植物生长速率定量分析及外源ATP生理效应研究提供了可靠的数据驱动监测工具。

  2025年05期 v.57 101-112页 [查看摘要][在线阅读][下载 1755K]
  
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