• Al₂O₃/油纳米流体太阳能圆柱腔式接收器的瞬态与稳态热性能：基于时间常数的能源治理启示

  研究了采用Al₂O₃/油纳米流体（Al₂O₃/oil nanofluid）的太阳能圆柱腔式接收器（solar cylindrical cavity receiver）的瞬态

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-10-25

• 面向下一代内燃机热管理的纳米流体与相变材料协同控制及仿真集成综述

  上传文本未包含独立“摘要”段落；以下对开篇研究亮点（highlights）作专业翻译：对发动机冷却用纳米流体（nanofluids）与相变材料（phase change materials, PCMs）进行综合评述；提出融合材料、控制与仿真的集成框架；弥合部件

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-10-25

• 氮掺杂活性炭基超级电容解耦电解器用于高效绿色制氢

  无膜超级电容解耦电解（supercapacitive decoupled electrolysis, SCE）能够实现氢气（H2）与氧气（O2）在时间上的分离析出。氮掺杂使活性炭（activated carbon, AC）的比电容从95.5 F·g-1提升至1

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-10-25

• 空间邻近性与区域归属对核废料处置库选址态度及意见表达的影响：从邻避（NIMBY）到邻区避（NIOBY）？

  目标：量化核废料处置库（nuclear waste repository）周边潜在的邻避主义（NIMBYism）半径。 结果：随着空间距离（spatial distance）增加，感受到受处置库影响的程度下降。 调节：当选中本人所在区域时，感受到受影响的程度不

  来源：Energy Policy

  时间：2026-10-25

• 从可持续性到电池地缘政治与北欧工业失败：Northvolt的兴衰历程

  中文摘要翻译 本研究在多重政策层面重构了Northvolt Ett的发展轨迹。该轨迹揭示了从可持续性关切向安全关切的转变。研究分析了这一大规模工业失败的多个驱动因素，开展了对运行约束的跨学科分析，并揭示了欧洲其他产业回流（shoring）举措所面临的系统性风险

  来源：Energy Policy

  时间：2026-10-25

• 面向城市公交车队的可再生集成加氢站弹性运行：Wasserstein正则化多时域控制

  针对城市公交车队的可再生集成加氢站（hydrogen refueling station, HRS）弹性运行，提出了一种Wasserstein正则化多时域模型预测控制（Wasserstein-regularized multi-horizon model pr

  来源：Energy

  时间：2026-10-25

• Cr-Co-Ni中熵合金中{0 1/2 1}型化学短程有序的原子级结构基元定量解析

  尽管针对中熵合金（MEA）中化学短程有序（SRO）的研究广泛，但其原子尺度结构与基元（motif）构型仍缺乏定量描述。研究人员提出一种联合先进扫描透射电子显微术（STEM）与基于密度泛函理论（DFT）的人工神经网络加速动力学蒙特卡洛（kMC）化学有序模拟的量化

  来源：ACTA MATERIALIA

  时间：2026-10-25

• AZ系列镁合金腐蚀防护策略的进展与展望：从基础屏障到多功能协同防护

  • 综述AZ系列镁合金的基础腐蚀机制，强调合金成分、显微组织和环境的作用。 • 总结镁合金缓蚀剂的最新进展，包括无机、有机、杂化（hybrid）及绿色（green）缓蚀剂体系。 • 讨论关键表面工程方法，如等离子体电解氧化（plasma electrolyti

  来源：Corrosion Communications

  时间：2026-10-25

• 面向时变氨燃烧过程的结构保持虚拟化孪生控制框架

  氨（NH3）是一种极具前景的无碳能源载体，可用于工业供热，因为其在燃烧过程中不产生燃料来源的二氧化碳（CO2）。然而，实际氨燃料炉需要在变化工况下进行实时控制，其中未燃NH3与烟气氮氧化物（NOx）之间存在强烈的权衡关系，同时炉温、温度均匀性以及面向控制的炉效

  来源：Energy and AI

  时间：2026-10-25

• 区域供热网络零样本热负荷预测中TabPFN-TS与Chronos-2的系统性评估

  区域供热能源枢纽需要可靠的热负荷预测以实现高效的运行调度。基于历史数据训练的预测模型可能需要在管网演变时重新训练。因此，零样本时间序列基础模型（zero-shot time-series foundation models, TSFMs）和上下文预测（in-c

  来源：Energy and AI

  时间：2026-10-25

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