• 混合式干燥剂增强蒸发冷却器与集成冰蓄冷系统用于峰值转移与湿度管理

  摘要翻译： 针对发展中地区居民日益增长的制冷需求，传统蒸气压缩式空调的成本和能耗对低收入家庭而言仍然过高。除成本问题外，许多替代系统如直接蒸发冷却系统虽已开发，但在潮湿气候下无法满负荷运行。固体干燥剂除湿系统能独立于显热冷却调节潜热负荷，是解决此局限的可行方法

  来源：Energy for Sustainable Development

  时间：2026-08-27

• 基于深度算子网络集成物理信息神经网络的页岩基质-裂缝系统产气量预测

  页岩气产量预测仍然具有挑战性，因为流动受强非线性、基质-裂缝相互作用以及依赖流动状态的输运行为控制，而可用的生产历史数据通常有限且不稳定。纯数据驱动的机器学习模型能够逼近复杂的输入-输出映射，但当物理一致性未得到约束时，其泛化能力可能较差。在本研究中，研究人员

  来源：Energy Geoscience

  时间：2026-08-27

• 多孔材料Brunauer–Emmett–Teller比表面积预测的用户友好型机器学习框架

  Brunauer–Emmett–Teller（BET）比表面积是表征材料吸附容量及适用于CO2捕集的关键指标。然而，由于前驱体类型等合成参数存在非线性且相互关联的影响，准确预测BET具有挑战性。BET实验耗时、昂贵，且难以捕捉复杂的参数交互作用。为克服上述局限

  来源：Energy Geoscience

  时间：2026-08-27

• 基于地震-有限元物理引导傅里叶代理的页岩气储层三维地应力预测

  可靠的三维地应力预测是深层页岩气储层安全高效开发的关键要求，其中应力非均质性控制着水力压裂的围限、井壁稳定性、套管变形风险以及增产设计。经验应力转换方法计算效率高，但通常受限于一维标定和简化的地质假设。有限元建模（FEM）能够考虑三维结构和非均质力学性质，但对

  来源：Energy Geoscience

  时间：2026-08-27

• 基于燃气轮机、Kalina循环与双效吸收式制冷的创新型联供系统的火用经济优化

  全球能源需求持续增长，因此实现更高效、可持续的能源利用至关重要。传统电厂通常只能利用不到一半的燃料能量，剩余能量被浪费。本研究提出了一种新型多级配置的冷电联产（CCP）技术，集成Brayton循环（顶循环）、Kalina循环和双效吸收式制冷系统（DARS），通

  来源：Energy Conversion and Management: X

  时间：2026-08-27

• 面向资源受限设备的部署导向多水平太阳辐照预测：基于因果巴特沃斯去噪与轻量级神经预测器

  准确的短期太阳辐照预测对于光伏（PV）和混合能源系统的实时控制至关重要，但许多高精度模型在资源受限的边缘硬件上仍难以实际应用。研究人员提出了一种面向部署的、节俭型多水平全球水平辐照度（GHI）预测管线，该管线将轻量级神经预测器与低开销信号调理相结合。研究人员使

  来源：Energy Conversion and Management: X

  时间：2026-08-27

• 面向半导体制造过程可解释故障检测的物理结构化图神经网络

  智能制造业已将半导体制造转变为高度数据驱动的环境，大量现场传感器在生产工具中持续生成过程监测数据。利用这些数据流来支持良率提升和故障检测已成为一项重要挑战，尤其是因为传统物理计量往往成本高昂、耗时且具有破坏性。因此，基于机器学习的软测量已成为一种实用替代方案，

  来源：Digital Chemical Engineering

  时间：2026-08-27

• 数据驱动分析水相二异丙醇胺基胺共混物中CO₂负载行为

  准确预测胺水溶液中的CO₂负载对于碳捕集工艺的设计与优化至关重要。本研究中，研究人员开发了五种机器学习模型，包括决策树（Decision Tree, DT）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、高斯过程回

  来源：Digital Chemical Engineering

  时间：2026-08-27

• 面向多模态和跨工程数据融合的物理关联学习方法

  工程系统正迅速进入数据驱动时代。然而，工程数据固有的异质性从根本上限制了可用于统一模型训练的有效样本量，使得大规模工程模型的构建尤为困难。为解决这一问题，本研究提出了双向嵌套融合学习（BNFL）范式，这是一种统一的多模态跨工程学习框架。通过引入物理可解释的共享

  来源：Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering

  时间：2026-08-27

• 磷酸化纤维素纳米纤丝作为超声驱动的压电界面用于无线神经调控

  磷酸化改善纤维素纳米纤丝（cellulose nanofibrils, CNF）的表面电荷与分散性，使其能与细胞形成紧密界面，同时保留结晶度与本征压电性。超声刺激诱导出强度依赖的电学输出，证实有效的机电耦合。磷酸化纤维素纳米纤丝（phosphorylated

  来源：Nano Energy

  时间：2026-08-27

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