基于改进CRITIC法与云模型相结合的高速公路路堑高边坡工程施工安全总体风险评估模型研究

针对高速公路路堑高边坡工程施工安全风险评估过程中存在模糊性与随机性的特点,基于处理不确定信息的云模型理论,提出一种基于改进CRITIC法与云模型相结合的高速公路路堑高边坡工程施工安全总体风险评估模型。该模型依据边坡工程施工安全总体风险评估指标体系及风险分级标准,计算各评估指标隶属于不同风险等级的云模型特征参数;考虑评估指标的信息量和指标之间的相关性,采用改进CRITIC法确定各评估指标的权重,代入边坡工程各评估指标的评分分值,得到待评边坡工程隶属于各风险等级的综合确定度,并依据最大确定度原则判定边坡工程的风险等级;最后将模型应用于《指南》中3个边坡工程案例的施工安全总体风险评估中,并将模型评估结果与《指南》中方法评估结果进行对比分析,结果表明该模型运用于边坡工程施工安全总体风险评估是有效、可行的,且模型评估结果更贴近边坡工程实际的风险状况,为边坡工程施工安全总体风险评估提供了一条新途径。     

不同温度与压力下瓦斯的吸附-热力学特性研究

为研究不同温度和气体压力下煤岩吸附瓦斯行为及热力学特性,考虑真实气体行为和吸附相的影响,进一步修正L-F模型以量化煤岩吸附能力,通过不同温度和压力条件吸附数据验证新修正吸附模型的适用性.并以此计算煤岩等量吸附热,探讨温度和气体压力(吸附量)对等量吸附热的影响.结果表明,新修正的吸附模型能较好地表征低、中、高气体压力试验范围下的等温吸附行为,且较原L-F模型能够更精确地预测其他条件吸附量.煤岩吸附瓦斯过程中等量吸附热的绝对值随温度和吸附量升高均呈降低趋势,但气体压力处于亨利定律区域时,其对应等量吸附热并未展现出对温度和吸附量的依赖性,该值可作为评价煤岩在低压区域内吸附瓦斯亲和力的唯一指标.     

生物电化学系统固定二氧化碳同时产生乙酸和丁酸

生物电化学系统用于微生物电合成,可原位利用污水中的能量将二氧化碳固定,并生产有机物.通过构建生物电化学系统,利用混合菌作电催化剂还原二氧化碳生成乙酸和丁酸.设定阴极电势-0.75 V(vs Ag/AgCl),10 d的反应周期内,乙酸最大积累浓度为251.89 mg/L;丁酸从第3天开始生成,最大积累浓度为89.42 mg/L.系统总电子回收率可达85.04%.电化学分析表明生物阴极具有良好的催化活性.PCR-DGGE分析生物阴极主要菌群为醋酸杆菌属(Acetobacterium)和拟杆菌属(Bacteroides).本研究证明了生物阴极具有以二氧化碳为原始底物合成乙酸,并进一步延伸碳链合成中链脂肪酸的能力,对进一步开发微生物电合成技术具有重要参考价值.     

数字金融与碳排放:基于微观数据和机器学习模型的研究北大核心CSCDCSSCI

数字金融发展新阶段,中国同时正在进行碳达峰、碳中和的深刻变革。基于2000—2019年城市面板、工业企业等数据库匹配的多维微观数据样本,首先运用传统计量模型,结合R语言地理坐标系统和爬虫等前沿技术构建相应指标,从多个角度实证研究数字金融如何影响碳排放。然后,运用Python机器学习模型开展数字金融对碳排放的真实非线性效应研究。实证结果显示:①数字金融对地区总体碳排放量具有显著降低作用,而且通过了工具变量法等稳健性检验。②机制检验首次验证发现,数字金融通过支持数字科技产业化和传统产业数字化这两大机制影响碳排放。一方面,数字金融发展的普惠性主要体现在通过助力数字科技的产业化和优化产业结构减少地区总体碳排放。另一方面,对传统产业的数字化赋能并不在于直接的金融普惠性逻辑,而是通过深化市场整合、强化市场竞争,促进了企业的优胜劣汰,提升企业的创新投入和创新能力,从而提高能源利用和碳减排效率,降低地区总体碳排放。③机器学习模型分析首次发现,数字金融对碳排放影响的重要性与传统因素相当,此外,还揭示了其对碳排放影响的非线性趋势。上述研究有助于解释和统合数字金融对实体经济“创造性”和“破坏性”的争议,即数字金融发展对碳排放的减少起到重要作用,但是其影响机制较为间接,而且正面作用逐渐收敛和转向。基于此,应注重引导传统金融机构数字化转型和深耕服务实体经济,推进碳金融的数字化创新,强化数字金融反垄断监管,从而充分抓住新一代数字科技机遇,引导数字金融支持数字产业化和产业数字化,助力实现“双碳”目标。