2025年 04期
亚麻油基多官能团丙烯酸酯的制备
黄敏玲;陈汉佳;选用亚麻油、双季戊四醇、丙烯酸等为原料，通过碱水解法和分步酯化法合成亚麻油基多官能团丙烯酸酯，研究两步酯化反应的条件，并利用红外光谱进行定性分析.实验表明，亚麻油基丙烯酸酯最佳的合成工艺是：第一步酯化反应以反应物总质量1.75%的对甲苯磺酸作为催化剂，先在180℃保温1 h，再在200℃下反应5 h；第二步酯化反应以丙烯酸质量1.0%的对羟基苯甲醚作为阻聚剂，以丙烯酸质量4%的对甲苯磺酸作为催化剂，在120℃下反应4 h.该条件下合成的亚麻油基多官能团丙烯酸酯的碘值和粘度均较为理想，可用作光固化涂料的活性稀释剂.
基于桥址GIS数据的Y形深谷风场LES研究
周国华;刘帅永;祝志文;风场参数是桥梁抗风设计的基本参数，是某大跨独塔部分地锚式斜拉桥抗风风洞试验的前提.山区不同桥梁桥址地形地貌不同，研究获得的风场特性和规范规定均无法提供实际桥梁抗风需要的风场参数.新洲特大桥桥址处三河交汇，山势陡峻，为Y形深切沟谷库区，地形地貌极其复杂.本文首先通过地图获取主桥跨中为中心3 km（桥轴方向）×6 km（桥轴法线）范围的地形高程数据，借助Matlab和Autocad获得区域内离散点的高程数据，再通过Gambit软件生成桥址地形曲面.形成了以地形曲面为底面、高约1.5 km的矩形计算域，通过网格划分，采用大涡模拟（LES）计算了横桥向和顺桥向4个来流风向下桥梁周围横桥向和顺桥向的风场特征.研究表明，当风顺桥向吹，或从上游横桥向吹，在垂直桥轴线的主跨跨中1 000 m范围，风速基本均匀稳定，可取规范B类场地；但当风从下游横桥向吹往上游，受地形峡谷风效应的影响，风速剖面与规范B类风速剖面差别较大，特别是200 m以下.在桥跨位置300 m高度以下，不同位置的风剖面有差别，下游吹向上游时差别更为明显，这主要受桥址Y形深切沟谷对流动的影响和地面边界层效应.研究认为，如开展全桥模型风洞试验，宜在试验段布设地形缩尺模型，以合理模拟不同风向下，桥址风速场沿桥跨方向的不均匀性.
基于改进BiLSTM算法的土建滑坡隐患识别研究
吕继娟;李晓明;李甲宝;滑坡的发生受到自然、人为等多种因素的影响，使得滑坡隐患具有动态性，其识别和预测较为复杂困难.为了能够提高土建工程的安全性和稳定性，研究提出了基于改进双向长短期记忆网络算法的滑坡隐患识别方法.结果显示，研究模型的测试准确度随着迭代次数的增加而增加，在迭代次数为600左右达到0.98以上的准确度，而传统滑坡隐患识别评价模型在迭代次数为1650左右收敛，且准确度低于研究模型，为0.90左右.传统滑坡隐患识别评价模型的训练损失和测试损失分别为0.20和0.18，均大于研究模型的0.15和0.16.研究模型对研究区域不同乡镇的滑坡易发性进行评价，其中相比于其他乡镇，乡镇B、C的滑坡易发性小的区域更多，乡镇E、F、G的易发性较高的滑坡区域较多.可见通过识别并治理潜在的滑坡隐患，为避免因滑坡灾害导致的土地退化、生态破坏等问题提供参考，从而促进资源的合理利用和环境的可持续发展.
基于注意力机制和卷积神经网络的生产线故障诊断
幸利莎;吴一帆;刘元源;方睿;许晓燕;针对生产线故障诊断中高维长时序特征提取困难、故障样本稀缺及特征耦合性强导致的特征提取不充分问题，本文提出了一种融合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）、双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory networks,BiLSTM）和自注意力机制的故障诊断模型.首先，提取动态故障数据区间并构建标签化的初始数据，以增强数据表征能力，缓解故障样本不均衡问题.其次，采用CNN进行初始化局部特征提取，并通过BiLSTM进一步提取时序特征.在此基础上，引入注意力机制自适应优化故障特征学习权重，以增强特征表示.随后，优化Dropout抑制网络在训练过程中存在的过拟合问题，从而构建CNN-BiLSTM-Transformer故障诊断模型.最后，在公开数据集上进行实验，以验证模型性能，通过基线实验和系统消融实验，进一步验证了模型的优势和各模块的有效性.
一株芘厌氧降解菌的筛选与降解效果研究
梁磊;刘新新;徐宁;徐苗苗;王鑫娴;晏夏欣;多环芳烃是一类广泛存在于环境中的持久性有机污染物，其具有致畸性、致癌性和致突变性，已成为全球关注的环境问题.本研究从南昌市赣江水下沉积物中筛选获得一株芘降解菌，经16S rRNA基因序列和生理生化初步鉴定为格氏乳球菌（Lactococcus garvieae）.结果表明，菌株在厌氧条件下能够在以芘为唯一碳源的无机盐培养基中生长，在30天内对10 mg/L芘降解率为87.16%.在厌氧条件下，菌株降解芘的最适pH为8，最适的外源电子受体为硝酸钾.综上所述，菌株具有高效降解多环芳烃的潜力，为多环芳烃微生物修复提供菌株资源.
开阳陆生藻类物种多样性研究
张利;刘兴艳;向刚;潘鸿;为丰富贵州省陆生藻类物种多样性研究资料，于2023年11月期间对开阳县采集了115份陆生藻类样品.经室内镜检，共检出藻类182种（含变型和变种），隶属4门6纲19目33科59属；其中，蓝藻、绿藻、硅藻和黄藻分别占71.98%、22.53%、4.40%、1.10%.物种极丰富（Ⅰ级）和丰富（Ⅱ级）属主要为粘球藻属（Gloeocapsa）、伪枝藻属（Scytonema）、颤藻属（Oscillatoria）和色球藻属（Chroococcus）.开阳县陆生藻类的G-F多样性指数值为0.72，与黔北地区和黔西南地区相近，略低于黔东南地区.与雷公山保护区和马岭河峡谷的数据相比，其群落相似性系数分别为0.12和0.21，表明开阳县陆生藻类物种组成与省内其他地区存在明显差异.
基于时间序列对汕头市青澳换流站空气湿度影响因素的研究
梁启喆;陈麒;相对较高的湿度会影响换流站的正常运行.本研究基于SCADA数据和汕头中国南方电网提供的手抄数据，采用多元时间序列分析方法的VAR模型，利用EVIEWS软件进行建模，分析站内湿度、站外温度、站内温度、直流负荷等因素之间的关系，确定导致站内高湿度的因素，为汕头青澳供电效率的提高提出新的改善思路.
《汕头大学学报(自然科学版)》征稿启事
<正>《汕头大学学报(自然科学版)》是国家新闻出版署批准国内外公开发行的自然科学学术期刊。刊号ISSN1001—4217;CN44—1059/N,季刊。其主要任务是:以马克思主义理论体系为指导,贯彻落实科学发展观,反映科学研究成果,促进学科发展和学术交流。主要刊登数学、信息科学与系统科学、物理学、化学、生物学、工程与技术科学、材料科学、冶金工程技术、环境科学技术、管理学及其它相关学科的具有创造性的理论、应用以及实验方面的学术论文、研究报告、学科发展动态、综述及研究简报。热忱欢迎广大专家、学者把内容新、质量高的原创性论文特别是属国家级重大课题资助的论文投往本刊。