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期刊信息/Journal information
广西师范大学学报（自然科学版）
广西师范大学
广西师范大学学报（自然科学版）

广西师范大学

易忠

季刊

1001-6600

gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn

0773-5827159；5848958

541004

桂林市育才路15号

广西师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报是综合性的学术理论刊物，办刊宗旨为坚持四项基本原则，在马克思主义指导下，开展自然科学的学术理论研究。本刊具有学术性、师范性和地方性，以发本校教师科研人员的科研文章为主，适当刊发外校高质量的学术论文。
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    污水中抗生素抗性基因传播过程及控制技术研究进展

    王淑颖卢宇翔董淑彤陈默...
    1-15页
    查看更多>>摘要：抗生素的广泛使用迅速增加了抗生素耐药细菌(antibiotic-resistant bacteria，ARB)及其相关抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes，ARGs)的流行率，对全球人口构成了巨大的环境挑战和高健康风险。含有未经处理的抗生素废水及城市污水处理厂(wastewater treatment plant，WWTP)是ARGs和ARB产生和传播的关键热点，对人类和动物健康造成严重后果，同时威胁着生态安全。本文综述ARGs在污水中的发生和风险，并列举ARGs传播的主要途径和潜在影响，通过文献计量手段对ARGs的削减技术进行统计，为有效控制ARGs提供重要启示并对去除废水中ARGs的处理工艺进行批判性讨论。最后，总结复合污染促使ARGs产生的热门话题，为综合污染提供未来的研究方向和解决方案。

    抗生素抗性基因污水处理厂传播过程控制技术复合污染

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    水凝胶技术在微藻采收中的应用:现状、挑战与发展分析

    钟俏陈生龙唐聪聪
    16-29页
    查看更多>>摘要：近年来，微藻在污水深度净化与可再生能源生产等方面的优势与潜力日益凸显。然而，传统微藻培养与采收技术存在高能耗、高成本以及潜在的生物污染等问题，在实际应用中具有一定局限性。水凝胶技术提供了一种新型微藻采收方法，具有高效、快速和可控的特点，为微藻的高效采收和利用提供新的思路和方法。本文探讨高吸水凝胶技术在微藻采收中的作用方式与机制，以及针对水凝胶自身优化、与微藻交互作用及环境友好性等方面存在问题的优化方法和研究进展，最后提出水凝胶技术在微藻采收中的发展展望，为水凝胶技术在微藻采收领域的发展与应用提供一定的理论和方法支撑。

    微藻采收水凝胶优化改性吸水性能机械性能

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    汲取液溶质反向扩散与正渗透中膜污染的相互关系研究

    翟思琪蔡文君朱苏李韩龙...
    30-39页
    查看更多>>摘要：为探究典型无机汲取液的溶质反向扩散(RSF)与膜污染的动态影响关系，从而在实际应用中缓解膜污染问题。本研究选取5种无机汲取液(NaCl、NaHCO3、NaH2PO4、NH4Cl、CaCl，)过滤有机污染物，通过考察系统的渗透性能，表征膜污染层和原料液特性，探究RSF和膜污染间的双向影响。一方面，反向扩散的离子直接与膜污染层结合，如Ca2+易与海藻酸钠交联形成三维网状结构;另一方面，膜污染层抑制Ca2+的反向扩散量(5。8±1。6 mmol·m-2·h-1)，促进NH4+的反向扩散量(129。2±12。8 mmol·m-2·h-1)，因此，以NH4C1为汲取液时水回收量(151。4±10。6 g)低于以CaCl2为汲取液时的水回收量(246。4±124。7 g)。此外，RSF改变原料液的性质(Zeta电位、粒径大小等)，从而影响膜污染程度。汲取液类型影响膜污染层与RSF间的动态平衡关系，影响系统运行性能。

    正渗透膜污染溶质反向扩散汲取液动态影响

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    ABR硫酸盐还原体系分级沉淀酸性矿山废水中重金属及矿物形成

    郑国权秦永丽汪晨祥葛仕佳...
    40-52页
    查看更多>>摘要：为实现硫酸盐还原菌(SRB)法处理酸性矿山废水(AMD)过程中多种重金属的分级沉淀并持久固定，采用五隔室厌氧折流板反应器(ABR)处理模拟AMD，通过观测AMD对体系运行效率、颗粒污泥理化性质、生物活性和微生物群落结构的影响，考察AMD中重金属分级沉淀及沉淀物矿化成矿的特性。结果表明，ABR硫酸盐还原体系能够分级沉淀AMD中的镉(Cd)、锌(Zn)和铁(Fe)，Cd2+和Zn2+主要在第1隔室被去除，Fe2+主要在第2、3隔室被去除，去除率均在99％以上。颗粒污泥的重金属化学形态分析及SEM观察表明，去除的重金属主要以硫化物结合态形式沉积在污泥中，进而转化为晶格态，并在污泥表面形成不规则颗粒物(0。3～0。7 μm)。XRD分析表明，第1隔室中的主要物相为纤锌矿、闪锌矿和硫镉矿，第2至第5隔室主要为磁铁矿和黄铁矿。微生物群落结构分析表明，反应器中Lactobacillus和Desulfovibrio在重金属沉淀及矿物形成过程中起关键作用。该研究为AMD中重金属的资源化处理及矿化成矿提供理论依据。

    酸性矿山废水重金属厌氧折流板反应器硫酸盐还原菌厌氧颗粒污泥微生物矿化金属硫化矿

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    饮用水处理中藻类混凝消除技术的现状与趋势——基于CiteSpace的可视化分析

    刘洋张毅杰章延李玲...
    53-66页
    查看更多>>摘要：水体富营养化导致湖库藻类大量生长，给饮用水处理工艺带来潜在影响。为准确把握本领域最新研究和发展趋势，借助CiteSpace科学计量软件，对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心数据库中收录的1999年至2023年有关饮用水藻类混凝的文献进行详细分析，结果表明:①在统计区间内，CNKI数据库关于饮用水藻类混凝总发文量和平均发文量均高于WOS数据库，就发文趋势来看，二者发文量均稳中有升;②CNKI数据库高产作者发文量远低于WOS数据库高产作者发文量，且CNKI数据库没有形成高产核心作者群;③WOS数据库发文机构以高校和科研院所为主，缺乏与地方企业的联系;CNKI数据库发文机构的合作关系具有明显地域关系，跨地域合作能力较弱，不利于后续研究的开展;④2个数据库研究内容主要包含饮用水、饮用水处理、富营养化、预氧化和消毒副产物等，但侧重点不同，WOS数据库包含细胞完整性、溶解有机碳、中度预氧化等细胞代谢分子水平的研究;CNKI数据库主要关注膜污染、强化混凝、二氧化氯、混凝和预氧化等物理化学除藻技术的研究，两者结合可以完善饮用水混凝除藻领域的理论框架，使研究的深度和广度不断增强。尽管目前饮用水藻类混凝领域已有丰富的实践经验和理论基础，但在研究深度与合作方面仍有不足，综合化、环保化、智能化是未来的发展趋势。

    饮用水藻类混凝消除CiteSpace研究进展

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    基于深度强化学习的网联燃料电池混合动力汽车生态驾驶联合优化方法

    田晟陈东
    67-80页
    查看更多>>摘要：随着物联网、无人驾驶等新技术的快速发展，基于网联交通驾驶环境为混合动力车辆节能驾驶与能量管理优化注入了新的研究思路。针对燃料电池混合动力汽车在多信号灯城市道路的驾驶场景，本文提出一种基于深度强化学习算法的车速与能量管理的多目标分层联合优化方法(DDPG-DP)。在上层节能速度规划方面采用DDPG算法，同时设计多目标奖励值函数和加入优先经验回放机制，在提高算法速度和稳定性的基础上，进行节能、驾驶舒适性以及通行效率的多目标速度规划。在下层能量管理方面采用动态规划算法(DP)，以氢气消耗最小化为目标实现混合动力系统的最优节能控制。结果表明:在本文设定的2种场景中，DDPG-DP算法比IDM-DP算法在通行效率上分别提高15。25％、20。18％，氢气燃料消耗分别降低25。66％、17。86％;同时在本文设定的2种场景中DDPG-DP算法相比于全局最优算法(DP-DP)在通行时间上只存在5 s左右差距，氢气燃料消耗比最优算法仅相差2。84％、4。7％。在通行平稳性上DDPG-DP算法比另外2种算法(IDM-DP、DP-DP)速度波动更小且未出现急加减速情况，能够较好地保证乘坐的舒适性。本文通过速度规划和能量管理双层主动式架构，能够实现混合动力车辆主动式节能优化，将为混合动力汽车日常驾驶提供更大节能潜力，同时对于网联燃料电池混合动力汽车的多目标生态驾驶优化奠定了研究基础。

    能量管理燃料电池混合动力汽车深度强化学习联合优化智能网联车辆

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    改进DQN算法的单点交叉口信号控制方法

    陈秀锋王成鑫赵凤阳杨凯...
    81-88页
    查看更多>>摘要：为提升单交叉口信号控制效率，针对深度强化学习算法中交通状态刻画不准确以及经验池采样效率低的问题，本文提出一种改进DQN(deep Q network)信号控制算法。考虑车辆长度、元胞与停车线之间距离和检测器数量，构建元胞长度非均匀划分状态空间，以精确刻画道路交通状态;引入依概率采样优先经验回放改善算法的收敛性，设计动态ε贪婪策略优化迭代进程以提高算法学习效率。基于SUMO建模进行实验验证，结果表明:本文改进DQN算法获得更优的信号控制效果，相比传统DQN算法，低峰时段车辆累积延误和平均排队长度分别降低83。63％、83。48％，高峰时段两项指标分别降低94。88％、94。87％。

    交通工程智能交通交通信号控制深度强化学习深度Q网络

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    基于时空特征融合的电力系统暂态稳定评估

    李欣宁静
    89-100页
    查看更多>>摘要：为提高暂态评估模型对电气动态特征的提取能力，以及面临系统拓扑结构发生变化时的泛化能力，本文提出一种具有时空双通道并行结构的在线评估模型。首先，该模型基于门控循环单元(GRU)捕捉暂态时序数据的动态信息，基于图注意力网络(GAT)构建电力系统拓扑结构与暂态稳定状态的非线性拟合关系，并通过注意力机制融合两通道的时空特征，从而得到更可靠的评估结果。其次，将该模型与迁移学习技术相结合，当原系统拓扑结构发生变化后，更新模型的网络参数，实现模型的在线更新。最后，采用IEEE 39节点系统和IEEE 300节点系统进行仿真与验证，模型评估准确率分别达到98。62％和98。51％，表明所提方法能够实现高效的暂态稳定评估，且有较强的鲁棒性。

    电力系统暂态稳定评估深度学习时空特征注意力特征融合迁移学习

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    基于SVMD的改进BWO-TimesNet短期热负荷预测模型

    段沁宇薛贵军谭全伟谢文举...
    101-116页
    查看更多>>摘要：精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性，本文提出一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition，SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Beluga whale optimization，IBWO)的TimesNet短期热负荷预测模型。首先，利用SVMD将原始热负荷数据进行分解，去除噪声后得到若干个平稳且有规律的模态分量;其次，根据每个模态分量的特点选择合适的特征作为输入;然后，引入3种策略来改进白鲸优化算法，从而建立IBWO-TimesNet预测模型;最后，通过算例对模型的预测性能进行详细评估。结果表明:SVMD-IBWO-TimesNet模型的MAE、RMSE和R2分别为0。647、1。190和99。1％。与其他主流预测模型相比，该模型具有更高的预测精度。同时，在减少训练样本的情况下，SVMD-IBWO-TimesNet模型仍能有效预测热负荷，具有较强的泛化能力。验证了所提出模型的有效性，为热力系统供热负荷的精准调控提供了参考。

    热负荷预测TimesNet逐次变分模态分解白鲸优化算法

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    基于SPR效应的双凹槽单通道光子晶体光纤高折射率传感器

    程灿儿黄川洋张秋楠张钊...
    117-125页
    查看更多>>摘要：传感器种类繁多，光纤传感器以其小型化、性能优良等特点从众多传感器中脱颖而出。基于此，本文以表面等离子体共振理论为支撑点，使用有限元方法进行计算，设计并研究一种D型双凹槽单通道光子晶体光纤高折射率传感器。研究结果表明，在最优结构参数下该传感器传感效果良好，在1。32～1。41的宽检测范围内，最大灵敏度达到16 200 nm/RIU，最大品质因数可达255。92 RIU-1。由此可知，本文所设计的传感器符合现代化发展需求，有望在医疗检测、生物传感等多方面实现应用价值。

    光子晶体光纤传感表面等离子体共振折射率双凹槽

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