• 在N/P/O共掺杂的多孔碳上构建的梯度混合胺结构，用于高效且稳定地从室内空气中捕获CO₂

  `` • 通过壳聚糖-植酸水凝胶制备了含N/P/O杂原子的多孔碳。 • 逐步加载TEPA/PEI

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-10-25

• 水力输运–容量竞争控制水合物生成固定床中的瞬态H₂/CO₂分离

  •输运能力竞争控制着瞬态H2/CO2分离过程。•关闭水合物的对照实验消除了正向H2富集效应。•收集时间影响纯度、回收率、表观CO2保留量和产能。引言重整和气化工艺在水煤气变换反应后产生加压H2/CO2混合物。其分离过程将氢气纯化与前燃烧碳捕获联系起来，并影响氢气生产的碳强度

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-10-25

• Mosaic postcranial evolution and aquatic adaptation in the Miocene otter Tyrrhenolutra: Insights from morpho-functional analysis

  摘要 水獭以其强大的适应能力而著称，地理分布广泛，除澳大利亚和某些偏远岛屿外，在各大洲均有分布。水獭栖息于多种多样的环境中，从陆地和淡水生态系统到海獭（Enhydra lutris）的水生栖息地。正因如

  来源：The Anatomical Record

  时间：2026-10-25

• 发育模块性与进化整合：印度人群手部形态测量学研究

  摘要 研究目的 本研究检验了"电容器释放"（Release of the Capacitor）假说，以确定现代人类手的模块性是发育固有的基线特征，还是进化分化（parcellation）的产物。研究比较了进化整合与固有发育整合，对比了解剖学指区（anatomical

  来源：American Journal of Biological Anthropology

  时间：2026-10-25

• 基于智能手机比色法与规则推理的俄亥俄州内陆湖泊快速低成本水质监测

  • 一体化框架：快速且低成本的水质评估策略。 • 六种高性能机器学习模型可现场量化关键离子（R² = 0.86–0.98）。 • 扩展诊断能力：基于美国环保署（EPA）数据的数据挖掘，可从13项指标推断多达40项参数。 • 水质评估：评估富营养化状况与局部污染。 引言 水

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

• 与下水道环境相关的微塑料老化驱动反硝化污泥中依赖塑料类型的N₂O排放

  ●与污水相关的微塑料（MP）老化与反硝化N2O排放相关联。●MP老化增强了芳香类、添加剂相关、低活性溶解性有机碳（DOC）的释放。●在C/N = 4:1时，老化的可堆肥和可生物降解MPs表现出更强的N2O刺激作用。●在C/N = 4:1时，老化MP衍生DOC损害了硝酸盐呼吸的

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

• 化合物的迁移性与土壤滞留能力共同决定新烟碱类农药向补给敏感型地下水的淋溶过程

  • 新烟碱类杀虫剂在两个季节的98.9%的地下水样本中被检出。 • GUS（通用序列结构）和土壤半衰期预测了化合物的检出频率。 • 啶虫脒的迁移性极高；噻虫嗪表现出延迟和拖尾突破（穿透曲线尾部较长）。 • 土壤阳离子交换容量显示出比有机碳更强的保留相关性。 • 迁移性、土壤衰

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

• 疏水深度共晶溶剂中卤乙酸的耦合萃取与室温自发降解

  •HDES能够高效地从水中提取并浓缩HAA。•碱性HDES驱动室温下HAA的自发降解。•HAA的卤素化程度控制C2脱卤与C1断裂的相对走向。•回收的HDES在超过五个废水处理循环中保持功能。引言卤乙酸（HAAs）是氯化和氯胺化饮用水和废水处理系统中天然有机物、卤化物及相关前体

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

• 基于归一化量子态的物理缩放地下水流动与溶质迁移的量子-经典估计

  •精确归一化态保留了场结构，但缺乏量纲尺度。•约束重标度恢复物理缩放的地下水场。•算子级估计将恢复的尺度通过瞬态输运进行传播。•在2%噪声下，自适应HLR将64个观测点的P06均方根误差从0.581降至0.0769。•针对性的泵回监测在固定观测预算下改进了估计效果。引言在非均

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

• 耦合过程模型与深度学习模型实现城市暴雨径流水质的可解释性预测

  •以SWMM输出作为特征，可提升LSTM对径流与水质状况的预测能力。•物理增强型模型对流量、COD、TN、NH3-N、TP的NSE均达到≥ 0.84。•SHAP归因分析识别出首冲效应与支流污染源信号。•高频数据在多种降雨情景下验证了模型的有效性。引言城市化的加速推进与气候变化

  来源：Water Research

  时间：2026-10-25

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