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关键词： 低阶煤   热萃取   高附加值   含氧化合物   分离  

摘要： 褐煤和次烟煤等低阶煤具有较高的氧含量、挥发分和反应活性，适合用于制备酚类、酯类和酮类等高附加值含氧化学品，从而实现低阶煤的高效、低碳利用。热萃取是在温和条件下从低阶煤中选择性分离酚类、酯类和酮类化合物的重要手段，热萃取过程涉及化学键的断裂与重整。从低阶煤的种类、溶剂类型、萃取温度、萃取方式等方面综述了热萃取分离低阶煤中酚类、酯类和酮类化合物进展，归纳了不同溶剂热萃取分离低阶煤中酚类、酯类和酮类化合物的机理，并阐述了离子液体对萃取特性的影响。设计萃取率适宜（≤30%）和对含氧官能团选择性高的离子液体是未来的发展方向。此外，针对热萃取产物的成分复杂问题，有必要引入更为先进的分析手段并建立更低成本的分离提纯方法。

关键词： 网络空间安全   区块链   DDoS攻击检测   集成学习   堆叠   算术优化算法  

摘要： 分布式拒绝服务（Distribute denial of service, DDoS)攻击是常见的网络攻击手段之一，对于影响力日益增长的区块链网络构成了较大的威胁。包含堆叠（Stacking）法在内的集成学习模型在DDoS攻击检测方面有很大前景，而Stacking在面对不同类型数据集时需要调整学习器组合。本文使用Stacking方法检测区块链DDoS攻击，利用贝叶斯优化确定各学习器超参数，同时还使用算术优化算法（Arithmetic optimization algorithm,AOA）选择基学习器的组合，来解决需要手动调节学习器的问题。本文实验部分在区块链网络攻击流量数据集和比特币交易所交易数据上分别进行了实验，通过准确率、攻击数据漏报率和宏平均精准率三种评价指标进行对比，本文提出方法在这两种不同类型数据集上的性能均优于其他三种常见的集成学习算法。本文还通过改变实验数据集大小探究出攻击检测性能会随着数据集的增大而上升。通过实验可以证明本文提出的方法可以有效检测不同类型数据集上的区块链DDoS攻击。

关键词： 水稻钵苗   农业机械   顶出式   运动分析  

摘要： 水稻抛秧具有效率高、秧苗损伤小等优势。基于此，设计一种连续型秧苗自动输送及顶出机构，对输送机构进行设计及受力分析，得到中间仿形架受力最大约为23.47 N，静力学分析得出仿形架最大应力为36 MPa，最大位移变形量为0.6 mm，最大应变为0.012。对钵体顶出及斜抛过程进行受力分析，计算出钵体质心到底面距离为9.71 mm，得出钵体脱盘时的最小翻滚角度与翻滚角速度、下落垂直距离的关系。对顶针进行参数优化，当顶针总长为50mm，凸台长度为5 mm时，钵体顶出完整性较好。以顶针安装角、顶出力为试验因素，以钵体顶出后的二维空间位移为指标，进行ADAMS运动学仿真试验及正交试验，当仿真试验水平和竖直位移达到最小值时，顶针安装角为25°、顶出力为1.5 N；进行正交试验验证仿真结果，当试验因素水平一致时，水平和竖直位移达到最小值。通过分析得出安装角对指标影响极显著，顶出力对指标影响较显著。研究结果可为水稻抛秧装置设计和作业参数优化提供重要参考。

关键词： 新质生产力   铸牢中华民族共同体意识   赋能机理   路径优化  

摘要： 铸牢中华民族共同体意识是兼具民族性与时代性的重大命题，在民族工作中发挥着建设性作用。新质生产力作为一种先进的生产力质态，成为铸牢中华民族共同体意识的重要驱动力。遵循于马克思主义的辩证原理、共嵌于中国式现代化的实践探索、顺应于全球化进程的历史自觉，建构了发展新质生产力与铸牢中华民族共同体意识互契共生的逻辑基石。新质生产力依托数字技术赋能、生产力跃进、文化创新机制以及绿色生产力，充分展现出其在促进民族地区推进全过程人民民主、实现共同富裕、构筑中华民族共有精神家园和筑牢生态安全屏障方面的强大赋能机理。要建立适配新质生产力赋能铸牢中华民族共同体意识的生产关系、聚焦民族地区新质生产力的人才队伍建设、创立契合民族地区具体发展情况的赋能方式、确立长效的政策规范以延展赋能的持续性，才能更优质地发挥新质生产力铸牢中华民族共同体意识的赋能机理，持续拓宽其在铸牢中华民族共同体意识中的赋能场域，从深层次铸牢中华民族共同体意识。

关键词： 松土装置   工况识别   算数优化算法   变分模态分解   双向长短期记忆网络  

摘要： 当对滚筒式残膜回收机的关键装置松土齿耙的应力应变进行实时监测时，所获得应力应变信号易受外部环境的干扰，难以从信号中识别壅土故障。针对该问题，通过ANSYS分析确定松土齿耙的应变监测部位，利用应变片对松土齿耙不同工况进行应变监测试验。基于监测数据，提出一种基于算数优化算法（AOA）的变分模态分解（VMD）—双向长短期记忆网络（BiLSTM）神经网络模型工况识别方法。首先，利用AOA对VMD模态分量的k值和惩罚因子α进行参数优化；然后，使用VMD对松土齿耙应变信号进行自适应分解；最后，根据皮尔逊系数将分解并重构后的信号输入BiLSTM网络中进行特征学习，实现松土齿耙的工况识别。结果表明，该方法实现对松土齿耙空载、正常工作、轻度壅土、严重壅土4种工况精准识别，且效果优于VMD-LSTM、BiLSTM、LSTM神经网络模型，识别准确率达到99.1%以上，有效提高松土齿耙工况识别的准确率。

关键词： 土壤有机碳   热稳定性   海拔梯度   盐基离子   贺兰山  

摘要： 土壤有机碳热稳定性有助于解析土壤对环境因子的响应、认识土壤有机碳稳定性和热动态特征，从而揭示环境要素对碳循环的影响。本研究以贺兰山西坡不同海拔土壤为研究对象，分析土壤理化性质、盐基离子、热重曲线特征、热稳定性参数及热稳定性驱动因素。结果表明：随海拔升高，土壤理化性质除容重（BD）、pH和有效磷（AP）外均呈现递增的趋势；盐基离子主要富集在低海拔地区；TG（Thermogravimetry，热重）曲线所反映的质量损失速率增大；DTG（Derivative thermogravimetry，热重微分）曲线在中低海拔呈双峰趋势，在高海拔呈现单峰趋势；中低海拔TG-T50（SOC质量减少一半时对应的温度）相对较高；随海拔升高，Exo1/Exo_t（较低温度分解下SOC/总分解SOC）逐渐增加，而Exo2/Exo_t（较高温度分解下SOC/总分解SOC）逐渐减少，表明贺兰山西坡低海拔土壤有机碳的热稳定性较高；理化性质和土壤有机碳热稳定性之间的相关性显著水平更高；SOM是影响土壤有机碳热稳定性的主导因素。综上，贺兰山西坡土壤有机碳热稳定性随海拔升高逐渐降低，低海拔土壤有机碳含有更多耐热成分且相对更加稳定。

关键词： 电氢耦合微网   长短周期混合储能   季节与趋势分解   变分模态分解  

摘要： 氢储能作为长时储能技术，可有效促进微网中高比例分布式新能源就地消纳、进一步提高微网自治运行能力。为解决新能源与负荷在不同时间尺度下的不平衡矛盾，本文以电氢耦合微网为研究对象，提出一种基于多时间尺度特征提取的混合储能协同优化配置方法，根据电、氢耦合特性与调节能力设置三级储能，构建两阶段混合储能优化配置模型。该方法根据微网并离网切换和长时间自治需求，在配置模型中加入168h离网安全校核，并考虑新能源持续低出力的极端场景；采用季节与趋势分解和变分模态分解算法，对全年源荷不平衡功率序列进行特征提取，根据长时不平衡量确定氢储能充放动作，减少混合整数非线性规划问题中的0-1变量。最后，以浙江某实际电氢耦合微网为算例进行分析，验证了所提方法的有效性。