2026年 02期
基于真空氢脱附方法的马氏体钢氢脆研究
陆峰华;路洪洲;李伟;热处理工艺是调控马氏体钢性能的关键手段。传统上，常通过拉伸试验与硬度测试快速筛选回火工艺以获得优良力学性能，然而评估氢脆敏感性的现有方法，如慢应变速率拉伸试验和恒载试验，比较多种热处理工艺条件时耗时较长。氢陷阱密度与马氏体钢的抗氢脆性能密切相关，通过电化学氢渗透或热脱附光谱等技术对可逆与不可逆氢陷阱进行定量表征，有助于评估预测材料的氢脆敏感性。然而，氢渗透法需多次循环、耗时较长，而氢脱附在解析扩散氢与非扩散氢的脱附峰时易发生重叠，常需借助加热或长时放置以进行分离，过程较为繁琐。本文基于低温氢脱附装置，提出一种采用高真空条件促进扩散氢的快速释放，同时引入难扩散氢与可扩散氢的比值作为评价氢脆抗力的实用指标，为回火工艺的优化提供了一种快速、有效的评估途径。
两相区退火温度对QP钢组织演变及其力学性能的影响
管子航;张献光;裴逸武;张雅莉;冯首力;韩浩然;系统研究了不同两相区退火温度对QP钢组织与性能的影响。结果表明，随着退火温度升高，QP钢强度持续提高，这主要归因于组织中马氏体与贝氏体含量的显著增加。与此同时，均匀延伸率随退火温度升高而逐步下降，在815～845℃范围内下降较为平缓，退火温度为860℃时均匀延伸率急剧下降。该差异与微观组织演变密切相关：较高退火温度（860℃）下，铁素体与残余奥氏体等塑性相含量显著减少，组织中硬质相占比进一步增大，导致塑性快速降低。其中在830℃退火温度下，QP钢获得最优强塑性匹配，抗拉强度为1 054.3 MPa，屈服强度为574.0 MPa，均匀延伸率为17.4%，强塑积为25.5 GPa·%。残余奥氏体以粒状或薄膜状分布于铁素体基体。残余奥氏体中的碳含量随退火温度升高略有增加，能够提高残余奥氏体的稳定性，对维持塑性有一定帮助。
高氮钢增材制造：进展与展望
张耘硕;崔然;陈麒安;刘伟;杨志刚;陈浩;高氮钢（High-Nitrogen Steel, HNS）兼具高强度、高塑韧性及优异的耐腐蚀与耐磨损性能，在航空航天、生物医疗、海洋工程、模具制造及高端化工装备等领域有着广泛应用。然而，传统工艺面临氮固溶度低、需高压冶金、成本高昂的困境，难以低成本制备复杂几何构件。增材制造（Additive Manufacturing, AM）技术以其极端的非平衡冶金条件和复杂构件成形能力，为突破HNS的传统制备瓶颈提供了创新途径。系统综述了增材制造高氮钢（AM-HNS）预制含氮原料法和原位增氮技术这两种关键制备策略及其在氮含量调控、冶金缺陷控制方面的研究进展。深入分析了AM-HNS在力学性能与耐磨性等方面的强化机理，阐明了工艺路径对微观组织及宏观性能的决定性影响。最后，指出了当前AM-HNS在氮含量精准控制、缺陷与性能权衡、工艺稳定性等方面仍面临的严峻挑战，并展望了智能化工艺调控、增材专用合金开发与工程应用验证的未来方向。
钢渣复混肥对菊苣草生长及固碳释氧的影响
杨子豪;段路阳;李俊国;古学薇;高爱民;刘宝;钢渣是炼钢过程中的主要副产品，可为植物生长提供丰富Ca、Si、Fe等矿质元素。以钢渣为原料，通过配加尿素和氯化钾，制备了钢渣肥料，并用于菊苣草种植，通过测定菊苣草生长指标和生化指标，研究了钢渣复混肥的植物有效性；通过测定菊苣草的净光合速率、单位叶面积固碳量、单位叶面积释氧量等，探析了钢渣复混肥对菊苣草固碳释氧的影响。结果表明：土壤中施用钢渣复混肥能够有效提升菊苣草体内N、P、K、Fe等矿质元素含量，促进菊苣草的生长，钢渣复混肥种植菊苣草的最大净光合速率为9.8μmol/(m2·s)，日同化量为210.4 mmol/(m2·d)，钢渣复混肥能够提升菊苣草将CO2和H_2O转化为自身有机物的能力。钢渣复混肥种植菊苣草协同碳捕集是一种十分具有应用前景的钢渣资源化途径。
豆科植物2-羟基异黄酮脱水酶基因家族的系统进化及功能分化分析
肖泽佳;李银凤;苟丽霞;王金朋;豆科植物富含异黄酮类次生代谢产物。目前，已对豆科植物中异黄酮合成途径有了一定研究，但豆科植物中2-羟基异黄酮脱水酶（2-Hydroxyisoflavanone Dehydratase, HID）的遗传进化机制尚未明晰。本研究首次进行跨物种的HID家族分析，结合基因组学与生物信息学方法，揭示HID基因的演化规律与功能分化，为豆科植物异黄酮合成及资源利用提供理论基础。选取葡萄和21个豆科为研究对象，对异黄酮合成相关的8个基因家族成员进行了鉴定及筛选，最终筛选出9 443个基因。进一步，对138个HID基因进行系统发育、结构和表达分析。保守基序分析显示，存在15个高度保守的结构域，这些保守区域对维持HID的脱水酶活性起着关键作用。HID基因在部分物种中的分布模式为串联重复的基因簇，这种分布可能与基因的功能冗余或亚功能化相关，未来可进行分子育种或构建高产异黄酮株系，助力豆科作物品质改良与药用植物资源开发利用。本研究为系统阐明豆科植物异黄酮合成途径中HID基因演化规律及其功能分化提供了基因组学层面的理论支撑。
芹菜SWEET基因家族的全基因组鉴定、进化与表达分析
刘洪博;王佳;苏纯;鲁鉴毅;袁敏;SWEET蛋白是一类在植物糖运输、生长发育及胁迫响应中起关键作用的跨膜转运蛋白。为系统解析芹菜中SWEET基因家族的特征，本研究开展了全基因组水平的鉴定与分析。共鉴定出22个芹菜SWEET家族成员，并划分为Ⅰ至Ⅳ四个亚组。系统发育、基因结构和保守基序分析表明，不同亚组间的基因结构和基序组成存在显著差异。共线性和选择压力分线显示，伞形科近缘物种间存在大量直系同源基因对，且该基因家族的进化主要受纯化选择驱动，其扩张主要源于全基因组复制和分散复制事件。表达模式分析进一步表明，芹菜SWEET基因在根、茎、叶不同组织中表现出明显的表达特异性，推测其功能可能具有组织特异性。本研究在基因组层面系统揭示了芹菜SWEET基因家族的进化与表达特征，为后续深入探究其生物学功能奠定了理论基础。
充填法采动地表沉降变形分析理论和实践进展
陈超;舒友阳;马姣阳;梁佐明;谢佳龙;王玲;充填采矿法作为一种有效支撑上覆岩层、保护围岩的稳定性、控制采空区地表变形灾害的绿色开采技术，广泛应用于地下矿山。本文回顾充填采矿法的发展历程，系统综述充填采动地表沉降的影响机制与研究方法以及强度、弹性模量、粒径分布等充填材料特性、充填率、间隔时间等充填工艺参数对沉降的作用规律，对充填体与围岩的耦合机制及多场耦合作用对充填体的影响进行了分析。现有技术手段与理论模型虽基本上满足工程应用的需求，但仍具有一定局限性。同时，面对金属矿山深部开采带来的挑战，在未来仍需对理论、技术、设备、智能化应用深入研究，不断推动充填采矿的优化设计与安全控制的发展。
双隧下穿既有铁路的路基纵向沉降分析
卢聚强;王志国;高博;张军朝;杨承钢;张佳怡;本文基于GDEM数值模拟平台，建立考虑铁路列车荷载的三维数值模型，系统研究双线盾构隧道下穿既有铁路路基的纵向沉降规律，分析不同隧道埋深和施工方案对路基沉降的影响。结果表明：（1）路基沉降与隧道埋深呈负相关，20 m隧道埋深引发的路基最大沉降量最小，较14 m隧道埋深和8 m隧道埋深分别降低45.1%和63.4%;(2)左隧优先开挖方案引发的路基沉降较双隧同步开挖方案降低10.3%;(3)在左隧优先开挖方案中左隧开挖40 m时，路基沉降量增量最大；右隧开挖40 m后，路基沉降的最大位置由左隧的上方变为双隧中轴线的正上方；左隧施工阶段和双隧开挖阶段是路基沉降的主要阶段；（4）路基沉降沿隧道中轴线呈半椭圆形分布，最大沉降量位于隧道正上方，且左隧先行时引发的路基沉降量略高于右隧。本研究为邻近铁路隧道的安全施工、路基沉降控制及框架涵等其他地下工程提供了理论依据。
基于无人机的滨海湿地土壤有机碳密度预测
杨睿;管延龄;赵菁菁;宋利杰;王健;满卫东;互花米草的入侵改变了滨海湿地植被结构，进而打破了土壤有机碳的输入与输出平衡，使得生态系统碳固存发生变化。以互花米草入侵的滨海湿地为研究对象，基于161个土壤有机碳密度(Soil Organic Carbon Density,SOCD)和无人机多光谱数据，采用Boruta特征优选方法确定最优预测特征，使用随机森林(Random Forest,RF)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、提升回归树(Boosted Regression Tree,BRT)机器学习(Machine Learning,ML)建立SOCD预测模型并结合残差克里金(Residual Kriging,RK)算法得到了3种SOCD优化模型。最后，根据最优模型预测出SOCD空间分布。结果表明：(1)在RF、XGBoost、BRT三种ML模型的特征重要性中，BI、Blue、NIR、Red、EVI等特征尽管排序不同，但均被识别为重要特征，表明它们在SOCD预测中具有显著贡献；(2)模型预测性能受ML算法的显著影响，将ML与RK算法相结合可明显提升预测精度。模型R2最高提升约50.8%;(3)SOCD受潮汐作用、水文动力、海水淹没时间等环境因素影响。该结果为滨海湿地土壤碳循环研究展示了新的思路和方法，为滨海湿地生态管理提供了科学依据。
基于NRSEI的城市生态环境质量动态评估——以成都市为例
刘亚静;吴鑫宇;刘明月;城市生态环境质量动态评估是推动城市化与生态文明建设的重要内容，传统RSEI模型评估模型难以全面准确地反映城市空气污染对生态系统的实际影响，限制了其在复杂城市环境中的应用效果。本文针对传统评估模型在PM2.5表征方面的局限，以成都市为例，基于Google Earth Engine(GEE)平台，融合Landsat和MODIS数据，构建2000-2020年成都市遥感生态指数（RSEI）以及AOD数据来表征PM2.5浓度的改进型遥感生态指数（NRSEI）。采用多元线性回归分析，系统评估了成都市生态环境质量的时空演变特征。结果表明，NRSEI较RSEI能更准确揭示成都地区生态质量的时空演变特征，反映实际生态环境变化。总体上，2000-2020年成都市生态环境质量经历了“先下降—再上升—再下降—再上升”的波动过程，时序分析显示，研究区NRSEI均值历经四个演变阶段：2000-2005年的快速下降期、2005-2010年的修复回升期、2010-2015年的二次波动期和2015-2020年的稳定改善期。空间上，成都市生态环境质量较差的区域主要集中在中心城区，改进型遥感生态指数大小向四周逐渐增加，空间格局表现为“中低周高”。