2D MXene (Ti3CNTx) has been considered as the most promising electrode material for flexible supercapacitors owing to its metallic conductivity, ultra-high capacitance, and excellent flexibility. However, it suffers from a severe restacking problem during the electrode fabrication process, limiting the ion transport kinetics and the accessibility of ions in the electrodes, especially in the direction normal to the electrode surface. Herein, we report a NH3-induced in situ etching strategy to fabricate 3D-interconnected porous MXene/carbon dots (p-MC) films for high-performance flexible supercapacitor. The pre-intercalated carbon dots (CDs) first prevent the restacking of MXene to expose more inner electrochemical active sites. The partially decomposed CDs generate NH3 for in situ etching of MXene nanosheets toward 3D-interconnected p-MC films. Benefiting from the structural merits and the 3D-interconnected ionic transmission channels, p-MC film electrodes achieve excellent gravimetric capacitance (688.9 F g-1 at 2 A g-1) and superior rate capability. Moreover, the optimized p-MC electrode is assembled into an asymmetric solid-state flexible supercapacitor with high energy density and superior cycling stability, demonstrating the great promise of p-MC electrode for practical applications.

针对固态成像型头戴夜视系统大视场、轻量化需求,对双目头戴夜视系统进行了物镜和目镜光学系统及机械装配结构设计,选用高强型碳纤维环氧树脂作为夜视系统壳体材料,利用Solid Works仿真软件优化设计了一款夜视系统壳体结构,并对壳体在极寒和高热条件下的热稳定性进行了有限元分析。仿真实验结果表明,在-40和50 ℃两种极端温度情况下夜视系统壳体的热应力均小于材料的屈服强度,最大应变对光学系统成像质量、显示性能和机械结构造成的影响极为有限,从而验证了壳体结构良好的耐温性和可靠性。

尾矿库作为高势能的人造泥石流危险源, 在尾砂含水量过高时有溃坝风险, 低含水量状态下产生扬尘则会危害周围环境。 尾砂含水量实时、 动态监测对于尾矿库安全状况及矿区环境保护具有重要意义。 相比传统采样化验手段, 高光谱遥感拥有观测面积大、 数据实时易获取、 光谱信息丰富的特点, 为快速、 高精度尾矿水分监测提供了手段。 以鞍山-本溪铁矿群中的高硅型铁尾矿为研究区, 实地采集尾砂样品77个, 利用可见光-近红外(350～2 500 nm)光谱仪获取其光谱数据, 分析不同含水率尾砂光谱特征及机理； 引入竞争性自适应加权重采样法(CARS)筛选水分敏感波段, 并基于敏感波段建立三维波段光谱指数(TBI), 结合随机森林(RF)、 粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)及卷积神经网络(CNN)算法建立尾砂水分反演模型, 以国产高分五号高光谱卫星为数据源进行模型应用, 获取尾矿库表层含水时空分布特征。 结果表明: (1)尾砂光谱反射率随含水率升高明显下降, 在1 455和1 930 nm处出现O—H吸收特征, 吸收深度随含水率减小而逐渐减小； (2)基于CARS方法能够对高光谱数据(305波段)有效降维, 筛选出18个水分敏感波段, 进一步利用敏感波段构建不同形式的尾砂含水率TBI指数集, 其中三维差值指数TBI5=(R1 097.47-R1 990.67)-(R1 990.67-R437.39), 与水分含量相关性最高, 达到0.84； (3)对比RF, PSO-ELM及CNN方法以及不同形式的输入数据, 基于尾砂含水率TBI指数联合反射率数据集作为输入数据进行CNN建模, 室内光谱模型达到验证精度R2=0.92, 相对分析误差RPD=3.43, 基于该模型利用高分五号卫星数据反演可获取研究区尾砂含水率空间分布结果, 实地验证R2达到0.79, 相对分析误差RPD=2.20, 获得较好的预测效果。 可为基于高光谱技术的铁尾矿水分含量大面积实时快速监测提供参考。

可调谐激光二极管吸收光谱(TDLAS)技术因其高灵敏度、 高选择性和快速响应的特点, 被广泛应用于痕量气体的检测与燃烧诊断研究。 基于谐波检测的波长调制光谱(WMS)方法具有高信噪比的优势, 是最常用的TDLAS气体传感方法之一。 近年来, 为了扩展WMS方法的适用范围, 减小光谱参数标定误差, 针对WMS方法免标定策略的研究逐渐成为热点。 传统的免标定WMS方法一般需要根据光谱数据库并结合激光调制参数进行复杂的吸收光谱模拟, 对先验光谱参数的准确度和硬件参数提出了很高的要求。 针对以上问题, 提出了一种基于二次-四次谐波联用的免标定波长调制激光吸收光谱方法, 可以实现气体参数的快速、 精确测量。 与传统免标定WMS方法相比, 新方法有以下特点和优势: (1)新方法基于Voigt线型导出, 可以适应于任意展宽条件下的测量; (2)新方法只需要利用二次谐波和四次谐波中心峰高参数的代数计算即可获得吸收谱线展宽、 积分吸收面积等关键光谱参数, 进而实现浓度、 温度等气体参数的测量; (3)新方法不需要进行运算量较大的谐波拟合以及高次谐波计算, 降低了对硬件系统的要求; (4)因为不需要扫描完整的吸收谱线形状, 解决了传统方法在高温高压下由于吸收谱线展宽变大而导致的谐波信号不完整问题; (5)新方法只需要利用光谱数据库中的吸收谱线强度和低状态能量等光谱参数, 而不需要利用自展宽系数、 温度指数、 其他组分碰撞展宽系数等先验参数, 降低了对光谱数据库的依赖性。 为了验证新方法的可行性, 在实验室环境搭建WMS测量系统, 选择CH4分子在6 046.95 cm-1附近的吸收谱线, 并利用二次与四次谐波峰值进行室温下CH4摩尔分数的测量实验。 实验结果表明, 在20 cm吸收光程长下, CH4摩尔分数测量的相对误差为1.19%, 系统的探测极限为4.28×10-6。

在波长调制激光吸收光谱(WMS)技术的测量过程中, 测量系统不可避免地会受到电路硬件噪声、机械振动噪声、环境噪声等干扰因素的影响。以CH4在6 046.95 cm-1附近的吸收谱线为例, 通过数值仿真方法定量研究了WMS技术的噪声响应特性。对不同信噪比下采用FFT滤波方法提取的归一化二次谐波信号的峰值变化进行了比较分析, 在此基础上就二次谐波峰值变化的标准差和相对误差与信号信噪比之间的关系进行建模, 得到了二者与信噪比之间的近似表达式, 拟合R2值分别为0.999 57、0.993 52。研究结果表明, 通过数据平均的方式无法从根本上消除噪声对WMS测量准确度的影响, 所建立的数学模型为噪声影响下的WMS测量结果的修正提供了思路。

差分吸收光谱（DOAS）技术能够精确实时地监测烟气成分的浓度，是从源头上控制烟气污染物排放的有效手段。在DOAS系统中，光源强度变化是影响测量长期可靠性的重要因素。针对这一问题，提出一个新的光强免校准的DOAS反演算法。该算法利用邻域宽带截面对气体特征吸收的窄带截面进行归一化，从而获得不受光源强度变化影响的等效吸收强度参数αeq(λk)，通过比较该参数的测量值与标准截面的计算值，进而可以推算出气体浓度。与传统算法相比，该算法不需要进行多项式拟合、信号滤波等复杂计算，更便于硬件实现。搭建测量系统，用氮气与高浓度NO标气制备不同浓度NO，以NO测量数据为例，结果表明，NO的特征吸收峰只出现在195.5 nm（吸收峰1）、204.7 nm（吸收峰2）、214.8 nm（吸收峰3）、226.2 nm（吸收峰4）等4个位置，且该4个吸收峰的半高全宽均为1 nm左右。采用该算法，特征吸收峰4（226.2 nm）的线性回归决定系数R2达到了0.998 17，验证了新算法的可行性。

提出一种基于二次谐波峰高-峰宽特征的免标定波长调制光谱方法，并给出任意调制系数下，考虑Voigt线型的光谱吸收率二次谐波峰高-峰宽解析表达式。与传统的谐波波形拟合方法相比，所提方法只需要进行一次滤波处理，对计算资源要求更低；不需要利用HITRAN 2020数据库中的碰撞加宽系数、温度依赖指数等光谱参数，理论上更加适用于复杂气体组分下的测量。在实验室搭建WMS测量系统开展室温下CH₄摩尔分数的测量实验，实验结果表明，在20 cm光程下，当CH₄摩尔分数大于2.08×10^-3时，所提方法的测量相对偏差小于2%。

针对微表处路面耐久性不足、尾矿综合利用率低以及钢渣长期堆放造成环境污染等一系列问题，讨论了不同粒径钢渣及铁尾矿替代传统优质集料的可行性，利用材料分析技术及物理力学性能测试，揭示了不同粒径钢渣及铁尾矿的材料特征，制备了铁尾矿-钢渣集料微表处混合料。以混合料的黏聚性、耐磨耗性能、水稳定性、抗滑性能及抗车辙性能作为评价指标，分别采用黏聚力试验、湿轮磨耗试验、冻融循环湿轮磨耗试验、长期抗滑性能试验及轮辙变形试验对铁尾矿-钢渣集料微表处混合料的耐久性进行评价。结果表明：铁尾矿和钢渣对微表处混合料的耐磨耗性能、长期抗滑性能以及抗车辙性能具有显著增强作用；铁尾矿的掺入会对混合料黏聚性和抗水损害性能产生不利影响，且在20%(质量分数)掺量时加剧，但钢渣的掺入可以有效改善铁尾矿导致的黏附性差的问题；使用钢渣粗集料替代传统集料，同时掺入15%（质量分数）的铁尾矿细集料可以有效提升微表处路面的耐久性，从而延长微表处路面的使用寿命。

针对低分辨率图像到高分辨率图像的映射函数解空间极大, 导致超分辨率重建模型难以产生细致纹理的问题, 本文提出一种结合双注意力和结构相似度量的图像超分辨率重建网络。以改进的U-Net网络模型作为基本结构, 引入针对低级别视觉任务的数据增强方法, 增加样本多样性。编码器部分由卷积层和自适应参数线性整流激活函数(Dynamic ReLU)组成。同时引入了一种残差双注意力模块(Residual Dual Attention Module, RDAM)与像素重组(PixelShuffle)模块共同构成解码器, 通过上采样操作, 逐级放大图像。为了使生成图像更加符合人眼视觉特性, 采用了一种结合结构相似度量准则的损失函数, 增强网络约束。实验结果表明: 重建图像的质量对比SRCNN, 在Set5、Set14、BSD100和Urban100标准测试集上的平均PSNR提升约1.64 dB, SSIM提升约0.047。本文方法能够使重建的图像纹理细节更丰富, 有效地减少了映射函数可能的解空间。