矿业工程

穿孔矿物泡沫的亚波长声学吸收增强研究

吸声材料矿物泡沫亚波长吸收声学优化文章提出通过微穿孔技术增强闭孔矿物泡沫的低频吸声性能。基于石膏的高孔隙率矿物泡沫（孔隙率>89%）经针状工具穿孔后，形成双孔隙结构，实现厚度小于波长1/10的亚波长高效吸声层。通过有限元模拟和Johnson-Champoux-Allard模型优化泡沫参数（孔径、壁厚）与穿孔参数（孔径、间距），显著调控流阻率和曲折度两个关键输运参数。实验验证表明：穿孔后泡沫在400Hz频段吸收系数超0.8，对应厚度/波长比达1/20。微观孔隙与宏观穿孔的协同作用可降低峰值吸收频率，并通过微裂纹进一步优化粘性特征长度。该材料具备轻质（密度<100kg/m³）、阻燃特性，为大规模低频噪声控制提供经济解决方案。

矿物颗粒微CT图像的开箱即用深度学习分割框架

实例分割矿物颗粒 CT图像深度学习文章提出ParticleSeg3D，一种基于nnU-Net的开箱即用3D实例分割方法，用于矿物加工与回收领域的微CT图像个体颗粒表征。该方法通过颗粒尺寸归一化预处理和边界-核心表示转换，有效解决接触颗粒分离问题，并在包含多种材料（天然矿石、矿渣、电池等）的大型数据集上训练。实验表明：在分布内测试集上，该方法的F1分数达94.84%，Fmatch分数达95.16%，显著优于传统阈值法（ThreshWater）和商业软件（Dragonfly）；在分布外测试集上，F1分数保持93.27%，证明其强泛化能力。推理流程采用分块聚合策略，支持大图像处理。文章公开了代码与数据集，为矿物颗粒分析提供标准化解决方案。

高温高压地质流体中氢氟酸的酸度常数研究

氢氟酸酸度常数机器学习分子动力学文章采用机器学习分子动力学方法研究了氢氟酸在高温高压地质流体中的酸度常数(pKa)。通过结合从头算分子动力学和机器学习势能，计算了150°C至600°C温度范围和500 bar至20 kbar压力条件下的pKa值。研究发现，在超临界条件下氢氟酸的解离程度比先前估计的更强，表明其酸性被低估。研究还建立了改进的Ryzhenko-Bryzgalin热力学模型，为预测深部地球流体中氟的行为提供了新见解。这些发现对理解氟在热液成矿过程中的作用具有重要意义。

光热解聚：多孔碳材料在塑料化学回收中的应用

化学回收光热解聚多孔碳材料塑料降解文章提出了一种通用的光热解聚方法，利用蛋白质衍生的多孔碳材料（HPC）作为光热剂，实现了多种聚合物的高效化学回收。该方法通过光热效应在局部产生高温，使聚合物熔融并渗入多孔结构中，进而解聚为单体。实验表明，该方法适用于多种聚合物，包括聚苯乙烯（PS）、聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）、聚乳酸（PLLA）等，单体收率高达96%。此外，多孔碳材料可重复使用至少5次，且无需预处理塑料或光热剂，展现了其在规模化塑料回收中的潜力。