• 研究表面活性剂混合物对无烟煤粉尘的润湿效果：结合实验和分子模拟方法

  摘要传统的喷水方法由于这些煤尘颗粒的润湿性较差而常常效果不佳。为了解决这个问题，本研究采用了一种综合策略，将分子动力学（MD）模拟与实验室实验相结合，系统地探索了表面活性剂复合体系的润湿性能，并开发出了适用于阳泉矿区无烟煤粉尘的高效润湿剂。通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）以及近

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于椭圆曲线加密技术的安全网络取证调查框架，具备增强的消息摘要完整性验证功能

  摘要取证证据很容易被篡改或泄露给未经授权的人员，这降低了网络取证调查中证据的完整性、可靠性和可采纳性。当前的取证方法主要关注证据的收集与分析，而较少关注确保证据传输的安全性。本文提出了一种安全的网络取证调查框架，该框架结合了主动性和被动性的取证模块，并提供了保障网络保密性和完整性

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于现象学模型的金属卟啉染料分子电子吸收的精确估算方法

  摘要分子电子吸收是决定分子光学行为和功能的最重要性质。然而，对于相对较大的分子（如有机染料和颜料），即使付出较大的计算成本，也难以通过理论计算准确估算其电子吸收。因此，人们通常依赖实验性的反复尝试和经验性猜测来进行判断。开发出一种统一的规则和实用的公式，以直接将实验科学与新兴的数

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于单细胞测序和转录组测序技术，识别并阐明了川崎病中性粒细胞迁移相关的生物标志物及其作用机制

  摘要川崎病（KD）是一种急性儿科血管炎，主要影响5岁以下的儿童。它是后天性冠状动脉病变的主要病因。尽管已被认为是一种全身性炎症性疾病，但其发病机制仍不明确，但川崎病与先天免疫细胞的激活和失调存在密切关联。本研究旨在从细胞和分子水平探索其发病机制，并构建诊断模型。从GEO数据库中获

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于薛定谔方程和差分进化方法的PID液体液位控制框架

  摘要 在这项研究中，提出了一种结合了差分进化算法的混合薛定谔优化器（h-SRADE），用于对应用于三罐液位控制系统的比例-积分-微分（PID）控制器进行最优调整。原始的薛定谔优化器（SRA）受到波粒二象性和量子力学原理的启发，提供了一种平衡的探索-利用机制；然

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 使用实验方法、机器学习和数值仿真技术，预测存在机械缺陷和污染不均匀情况下硅橡胶绝缘体的交流闪络电压

  摘要本研究探讨了环状不均匀污染（RNU）与环向纵向不均匀污染（RLNU）以及机械缺陷共同作用对硅橡胶绝缘子在不同湿度条件下的交流闪络电压的影响。相较于之前仅关注单一污染或缺陷因素的研究，本研究在现实环境条件下对它们的综合影响进行了实验评估。不均匀污染显著降低了绝缘子的闪络性能。纵

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 利用功率超声提高水泥基材料中颗粒的分散度及机械性能：一种定量图像分析方法

  摘要基于水泥的材料的性能在很大程度上取决于颗粒的均匀分散，然而传统方法在效率上往往不尽如人意。本研究探讨了利用功率超声波来改善水泥浆中的颗粒分散情况以及基于水泥的材料的力学性能。采用结合光学显微镜和图像处理的基于图像的定量表征方法，得出了用于评估颗粒分布状态的对比图像衍生指标。在

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 可解释的集成机器学习方法用于可靠的地混凝土抗压强度预测：一个验证与不确定性评估框架

  摘要 获得混凝土抗压强度的高精度估算对于安全且经济的结构设计至关重要。然而，混合物组分与强度发展之间的高度非线性关系限制了传统回归和经验模型的应用能力。本研究基于机器学习（ML），利用易于获得的配合比设计参数（水、水泥、砂、粗骨料和养护龄期）来开发预测模型，以

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 关于跨领域多模态特征融合方法在地动目标识别中应用的的研究

  摘要 无人值守系统中的目标识别在保护关键区域方面发挥着重要作用。目前大多数基于声学和地震信号融合的研究仅对感应信号进行单一模态分析，这导致了特征提取的单一性和片面性，严重影响了分类和识别的准确性。本文构建了一个专门用于收集地震和声学信号的无人值守系统（UGS）

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 融合不确定性估计的核极限学习机输电线路故障定位方法

  摘要随着柔性直流输电（MMC-HVDC）在大电网互联和新能源消纳中的广泛应用，输电线路故障定位的准确性、可靠性和响应速度对系统的安全运行至关重要。针对传统行波定位方法中存在的噪声敏感性和不确定性表征困难等问题，本文提出了一种引入不确定性估计的核极限学习机（KELM）故障定位方

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

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