机器学习在碳基环境功能材料领域的应用研究进展

随着环境功能材料领域产生的数据量及其数据复杂性急剧增加,高成本、长周期的传统实验手段已无法迎合目前功能材料的发展趋势。近年来迅速发展的机器学习能对数据进行深入挖掘和解析,有望为此类问题提供有效的解决方案。机器学习具备效率高、精度高等优势,有效弥补了传统"试错"方式的不足。介绍了机器学习的基本工作原理和算法,从预测理化性质、辅助微观表征和指导新型材料合成3个方面简述了机器学习在环境碳基功能材料领域中的应用研究进展,分析了机器学习在该领域的问题与挑战,展望了机器学习方法在环境碳基功能材料领域的前景与发展趋势。     

机器学习方法在污水处理系统中的应用

由于污水处理系统一般较为复杂且受外界因素影响较多,对其进行精准调控一直是环境领域的难题之一。传统方法无法满足日益复杂的工程项目需求。近年来发展起来的机器学习方法为此类问题提供了一系列有效的解决方案。介绍了人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的特点,并从水质预测预警、污水处理系统故障诊断和智能控制3个方面阐述了机器学习方法在污水处理领域的应用,分析了机器学习方法相较于传统方法的优势及其应用于污水处理系统中存在的问题,展望了机器学习方法未来在污水处理领域应用的前景和趋势。     

基于机器学习的纳米材料生物效应研究的科学问题

纳米材料(nanomaterials,NM)作为一类新型的化学品,认识、控制其引起的不良环境健康风险是推广应用的重要前提。近些年,机器学习(machine learning,ML)作为一种数据驱动的研究方法,在环境、化学和材料等领域引起了广泛关注。从NM引起的细胞毒性、个体效应、蛋白冠与生态冠预测等几方面,介绍了ML的应用,并分析了应用过程中,数据集、描述符、ML方法、模型可解释性等方面存在的问题和解决方法。文章提出,数据提取与挖掘方法、新描述符、新模型、模型解释方法的创新与发展将能够促进ML在NM生物效应领域的应用。同时,随着ML的发展,ML有望能够预测新型的NM和复杂的效应,并揭示了相关原理。以梳理讨论ML在NM生物效应预测中面临的重要科学问题为重点,有助于后续研究者理清思路,解决该领域的难题,促进纳米产业健康可持续发展。     

大学生环境与能源工程专业创新创业成果研究

<正>环境与能源专业涉及多类产业，包括环境保护、生态修复、污染治理、能源开发、节能减排、绿色技术研发等等，是环境保护和生态事业发展创新人才的重要培养阵地。环境与能源工程专业是生态环境保护和和谐生态体系构建的智库支撑，在人才培养过程中要重视创新型、实践型人才的培养，着重提升大学生在环境保护、生态修复和新能源开发、环保技术研发方面的创新创造力，以推动环境保护绿色经济发展。具体到高校环境与能源工程专业领域，创新创业教育先要明确“环境与能源工程”的关系，一方面，大学生创新创业成果产出应聚焦“环境”这一主题，     

上海成立清洁能源研究中心

上海清洁能源研究与产业促进中心日前在上海闵行紫竹科技园成立。“能源中心”聚集了上海能源技术研究的优势力量，包括上海航天集团、上海电气集团、华谊集团、上海交通大学、同济大学、华东理工大学等单位，共同组建成立能源领域的“太阳能技术研究”、“风力发电技术研究”、“燃料电池汽车联合研究”、“洁净煤技术研究”、“生物质能利用技术研究”五个研究室，力求在政府部门协调引导下，改善上海在清洁能源方面科技力量较分散的状况，推进清洁能源技术研发创新体系的构建，进一步加快上海清洁能源和能源清洁利用的科技研发、技术推广、产业发展的步伐。新成立的上海清洁能源研究与产业促进中心，今后将以多学科、多领域技术整合为特色，瞄准国际前沿开展能源应用基础和攻关研究。     

生物炭的制备及其在强化电子传递和催化性能等方面的研究进展

生物炭作为一种重要的碳质固体材料,其来源广、成本低、性质优良,在土壤改良和环境治理等领域得到广泛应用.该文主要分析总结了不同原料和制备条件对生物炭性质的影响以及生物炭在电子传递与催化等方面的重要作用.结果表明:生物炭的性质、产率等与制备原料和热解参数（热解温度、反应停留时间和加热速率等）等密切相关;相比快速热解,高温慢速热解更有利于生物炭产率和性能的提升;通过化学或物理方法对生物炭修饰改性可定向改变生物炭的比表面积、催化性能或吸附能力;生物炭中大量的表面含氧官能团、持久性自由基使其具备独特的氧化还原特性（如电子传递、催化氧化等）,广泛应用于能源回收以及污染物降解去除等环境领域.该文从生物炭性能的优化提升、环境应用效能的影响因素和关键作用机制,以及生物炭的回收和再生利用等经济效益方面进行了总结和展望,为后续生物炭在环境领域的进一步应用提供了思路,具有重要的科研价值和现实意义.      

中国梦,环保梦:合作创新推进中德绿色发展——记海外华人公益环保机构德中环境与能源促进中心

正通过国际合作推进环境能源科技创新及其区域化应用实践,已经成为我国生态文明建设的重要战略。为促进中德两国企业、政府及研发机构在环境能源领域的先进技术与管理理念的交流与合作,2013年,德中环境与能源促进中心(www.dczue.com,以下简称"德中环能中心")于德国柏林正式成立,其主要任务是为中德环境能源领域的技术转移、联合研发、产业合作及公益事务提供专业服务。根据德国联邦环境(BMUB)的统     

吸附法去除水中抗生素研究进展

随着社会经济的快速发展,抗生素被越来越多地应用于生产生活中,抗生素污染已成为亟须解决的环境问题.吸附法是一种去除抗生素简单、高效、经济的方法.综述了环境领域应用较为广泛的抗生素吸附材料,主要包括碳材料、矿物材料、金属骨架材料及水凝胶、气凝胶、磁性纳米材料、分子印迹材料等新型材料等,并比较了这些吸附材料各自的优缺点.同时...     

环境友好型材料的研究

材料产业是资源（能源）消耗和污染排放的主要责任者之一,并由此产生严重的生态环境问题,通过分析传统材料产业发展带来的能源和环境危机,阐述了环境友好型生态材料的内涵与研发内容,说明只有从系统的观点出发,了解与掌握发展环境友好型材料的技术途径,大力推广其研究与应用,才能最终实现人类与自然的协调发展。     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。     

微波消解在环境监测中的应用

样品预处理在环境监测中是非常重要的一个环节，直接影响着测定结果的准确性。传统的样品消解方法操作繁琐，耗时长，分析人员工作强度大。微波消解是一种新型、高效的样品消解技术，具有快速、简便、污染少、分解完全等优点，已成为试样分解不可缺少的方法之一，在生物、食品、医药、环境等领域得到了广泛的应用。     

关于我国专题专利数据库的思考

专利信息是最活跃、最重要的科技信息,是科技创新的重要源泉。有效运用专利信息,可以降低技术创新的成本,加速技术创新的进程,提高研发的起点,确定正确的研发方向。专题专利数据库是针对特定科技领域的专业特点和用户的特殊需求,从海量专利信息数据中进行筛选、加工构建而成,具有专业领域专利信息集中全面、信息挖掘程度高、检索快速全面准确等优点。     

沸石分子筛催化材料在二氧化碳转化中的应用

开发高效的CO₂化学转化和利用技术是推动碳捕集利用(CCU)技术快速发展的关键，对我国实现双碳战略目标具有重要意义。沸石分子筛是一种具有规整微孔结构、高结晶度以及高水热稳定性的无机材料，在CO₂化学转化领域有着广泛的应用前景。本文介绍了当前沸石分子筛催化材料在CO₂转化领域的应用研究进展，重点介绍了沸石催化剂在CO₂-CH₄干重整、CO₂加氢以及等离子体驱动CO₂转化方面的最新研究进展。理性设计并可控构筑高性能沸石分子筛催化材料以最大限度地提高CO₂转化效率和产物收率，是未来该领域的研究重点。尽管沸石分子筛催化材料在CO₂转化领域表现出良好的应用前景，但仍有很多方面值得深入开展研究：1)在CO₂直接加氢制C⁺₂碳氢化合物(如芳烃)体系中，沸石分子筛的催化性质有着非常关键的作用，如何有效合成并调控沸石的酸性位点，是提高目标产物选...     

机器学习在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展

微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望.     

萨伊德·阿尔索

正萨伊德·阿尔索(Saeed Alerasool)博士,现任巴斯夫集团的全球副总裁,负责环境催化技术的研发与产品应用。阿尔索博士长期服务于全球知名企业,在石油、化工及非均相催化剂工业界深耕,具有深厚的一线产品研发应用及研发管理经验,曾在Ashland石油公司(现为Marathon)任职8年,开展炼油催化领域研究工作;1997年,     

大数据时代环境保护的国际经验及启示

作为重要的战略资源和核心创新要素,大数据不仅是产品层面的创新,更意味着数据处理过程与人类认知结构的革命。美国是大数据时代的引领者,将大数据研发融入政府信息开放战略,广泛应用在包括生态环保等诸多领域,有效提高了国家的治理能力与管理水平。我国发展大数据拥有丰富的数据资源和巨大的应用市场优势,借鉴美国环保局在体制机制、法律保障、创新驱动、市场主导等方面的做法,对于我国推动环境大数据健康发展具有重要意义,也为中美环保合作带来新的契机。     

机器学习在有机固废全链条处置中的应用进展

有机固废热转化过程会发生一系列复杂的热化学反应，给深入理解其机理、优化转化过程技术参数及实现产物定向调控等带来挑战。基于数据驱动的机器学习建模方法可推动有机固废的智能化和精细化处置。综述了基于机器学习的智能建模方法在有机固废全链条处置中的应用，总结了机器学习对有机固废上游产生量与理化特性、中游热转化过程及产物特性、下游产物利用与效益评估等的预测并对比了不同模型的适用场景及优缺点，以期构建有机固废全链条智能化处置方案，实现集无害化、减量化、资源化、高值化及智能化于一体的有机固废高效处置模式，为实际固废的有效管理提供一定的指导意义。     

立足自主创新，着力搭建提高武器装备自然环境适应能力的试验平台

我国自然环境类型多样,对工业产品及其相关使用活动造成的不良影响十分突出,严重影响武器装备的战备完好性和部队的战斗力,同时也造成了一定的经济损失和资源、能源的浪费,不利于资源节约型社会的构建。我国自然环境特征、量值及其对材料、工艺、部件、武器系统的限制和潜在影响规律研究是无处引进、不可替代的。长期以来武器装备材料、工艺、部件、系统的环境适应性和耐久性试验与研究不足,相关技术数据匮乏,远不能满足装备研制的需要,这已成为材料研发、装备研制等进行原始创新、集成创新、引进消化吸收再创新的瓶颈。任何武器装备研制创…     

基于深度学习的近岸海浪等级视频监测

深度学习是机器学习的重要研究领域,同时作为大数据的有效处理和分析工具越来越受到关注。以多源长时间序列近岸海浪视频环境数据为样本,波浪仪同步测量海浪等级数据为图像标签,构建了面向海洋环境适用于深度学习的海浪训练集、测试集。通过数据扩增技术对视频监测数据进行预处理,提高模型泛化能力,依据视频的相关性,引入误差函数,优化模型灵敏度,提出了适用于海洋领域海浪等级深度学习模型架构（Wave-CNNs）,最后将提出的改进深度学习模型应用于3000样本海浪图像训练集,并通过300样本海浪图像测试集对结果进行验证,实验结果表明,算法对3个等级海浪识别精度达到了66.6%,优于传统Bayes及SVM方法。     

热泵技术在我国的发展

随着全球性能源危机的加剧和环境的恶化,节能和减排成为世界环保的主题,可再生能源的开发利用受到了广泛的关注。近年来,除了风能、水能、太阳能等传统的可再生能源外,低位能的环境能源再次引起人们的高度关注。热泵技术以可再生的和清洁的环境能源为热源,在我国建筑采暖和空调领域得到快速发展。