• 将遥感技术与二维磁反演相结合，以揭示摩洛哥中部褶皱地带上新世-更新世火山活动分布的构造控制因素

  本研究通过整合GIS分析、航空磁测与地面磁测数据，揭示摩洛哥中阿特拉斯山脉构造控制火山中心定位机制。结果显示火山多分布于断裂交汇处，深度达4公里，支持左旋走滑构造体制，为区域火山活动研究提供新约束。

  来源：Journal of African Earth Sciences

  时间：2026-02-21

• 通过射频磁控溅射技术制备高密度Hf₁₋xLaₓO₂（HLO）陶瓷靶材，并抑制次生相的形成，同时实现薄膜的生长

  La掺杂HfO₂陶瓷靶的烧结温度优化及其铁电薄膜性能研究。通过固相反应制备不同掺杂浓度（x=0.05,0.075,0.1）的Hf₁₋ₓLaₓO₂靶，分析1300-1600℃烧结对晶格结构、密度和杂质相La₂Hf₂O₇的影响，发现1600℃时靶密度达98%，杂质相减少，薄膜沉积后MFM电容器经10³次电场循环后剩余极化达49.9 μC/cm²，验证了靶优化对铁电性能的关键作用。

  来源：Journal of Alloys and Compounds

  时间：2026-02-21

• 微藻在熔盐中转化制氢的过程设计及技术经济评估

  微藻制氢|熔融氢氧化物热化学转化|焦油去除| techno-economic分析|能源效率优化

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2026-02-21

• 关于技术过程的社会影响：迈向混合社会生命周期分析（H-SLCA）

  本文提出混合社会生命周期分析（H-SLCA），整合过程导向的SLCA与经济大类的社会会计矩阵，系统评估技术过程与社会、经济及环境互动，弥补传统方法边界局限和指标碎片化问题，为多学科合作提供框架。

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2026-02-21

• 对两种干法工艺的研究：用于制备高载流子密度电极的纤维化技术和静电喷雾沉积技术

  锂离子电池正极电极通过干法制造工艺（PTFE纤维化与PVDF电喷雾沉积）对比研究，发现PTFE纤维化电极具有更均匀的粘合剂分布和更强的机械结合性能，电化学测试显示其循环寿命更优，且能减少溶剂使用降低环境成本。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-02-21

• 一种针对包含微电网联盟的配电网络的两阶段最优运营策略，该策略考虑了分层电价和互动式电力，并融入了共享储能技术

  两阶段策略协调共享储能与微电网联盟，采用多时间尺度Stackelberg博弈实现日前与日内调度优化，结合分时电价提升储能利用率，多维熵权Shapley值法公平分配成本，并建立交互功率考虑的网 reactive power优化模型降低损耗和电压偏移。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-02-21

• 使用连续图像配准和机器学习技术对核心尺寸样品进行多尺度成像与分析，以实现孔隙尺度的建模

  本文提出一种混合多尺度成像与超分辨率技术，通过拼接高分辨率子图像并采用EDSR算法提升分辨率，成功生成直径10-38毫米、长度5-100毫米的岩心级大视野高分辨率图像，有效解决了传统微CT成像视野受限问题。实验表明该方法在 Berea 岩石中预测渗透率误差仅14%，优于传统插值方法。

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-02-21

• 用于估算饱和水力传导率的土壤水力传输函数：一种结合均值漂移聚类的深度符号回归方法

  土壤饱和水力传导率（Ks）的精准估算对水文模型至关重要。本文提出DSR-MS框架，通过均值漂移聚类将全球土壤数据划分为同质群体，再利用深度符号回归推导各群体Ks的显式解析式，在保证模型可解释性的同时实现高精度预测（CCC=0.695），较传统方法提升55.5%，且较随机森林模型误差仅高1.8%。该方法生成的数学表达式可直接嵌入过程模型，解决了机器学习黑箱与模型可解释性之间的矛盾，为地球系统模型参数化提供新范式。

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-02-21

• 基于多元共替代技术的BiFeO3陶瓷的结构演变与磁电耦合效应的提升

  通过多元素共掺杂调控A位离子有效半径，成功在Bi0.86(La0.25Nd0.25Sm0.25Gd0.25)FeO3陶瓷中引入Pna2₁相，显著提升电场控制磁性能，最大磁化强度变化率达53.3%，并优化了BiFeO3陶瓷的磁电耦合效应。

  来源：Journal of Magnetism and Magnetic Materials

  时间：2026-02-21

• 基于Q-Rung图模糊集理论的集成学习方法在信用风险评估中的应用

  信用风险评估研究提出融合q-RPFS特征选择与堆叠集成学习的创新框架，通过专家知识量化不确定性并筛选关键变量，显著提升德国信用数据集的预测性能（准确率0.768，AUC0.792），并优于传统模糊AHP、BWM和CRITIC方法。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-21

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