华北理工大学

本发明属于两相泡沫材料技术领域，具体涉及一种α‑烯烃磺酸钠两相泡沫的制备方法。本发明对水进行磁化处理，然后与α‑烯烃磺酸钠混合制备发泡基液，并采用通气法制得AOS两相泡沫。磁化处理的参数为：磁场强度为10mT～225mT、磁化时间为1min～60min、水的流速0.03m/s～0.12m/s。本发明通过调控磁化参数，在不引入第三相物质的前提下，对水相进行物理改性，协同提升AOS两相泡沫的起泡性、稳定性及尺寸均匀性。与未磁化组相比，本发明制备的AOS两相泡沫的发泡倍数提升20%以上，半衰期延长30%以上。本发明的制备方法工艺简单、可控性强，所得泡沫广泛应用于矿物浮选、消防灭火和石油开采等领域。

本发明提供了一种基于矿物晶体化学‑药剂分子结构双匹配的组合捕收剂定量筛选方法，涉及矿物加工工程、浮选药剂分子设计与智能筛选技术领域。包括：构建目标矿石体系典型解理面的表面晶体化学模型并提取晶体化学参数；量化候选捕收剂分子的结构参数，并计算其吸附能与内聚能；基于上述参数分别计算空间匹配度和能量匹配度；以组合捕收剂配比及双匹配度为输入变量，分选综合差值为目标函数，构建机器学习预测模型初筛候选组合捕收剂；通过浮选验证实测分选数据，将其作为外部反馈样本，以预测误差最小化为目标迭代修正模型参数，待精度达标后输出最优配方。本发明打破了传统经验试错的局限，大幅缩短研发周期并显著提升了浮选分选指标。

本发明公开了一种考虑触变特性与管流均质性的深井矿山膏体管输阻力计算方法，属于矿山充填采矿技术领域。该方法包括：对目标膏体料浆进行连续多次触变环测试，获取该料浆的动态屈服应力和塑性黏度在连续剪切过程中的变化值；采用分段求和方法，利用流速与测试时间将管道分段，计算各管段受触变影响的流变参数；引入膏体料浆分层系数，并根据各管段的浆体温度和流动时长来确定各管段对应的分层系数值；最后结合流变参数和分层系数来构建管输阻力计算模型，计算管道输送的总阻力。本发明将料浆触变行为与管流均质性纳入阻力计算体系，有效降低了深井长距离高温输送工况下的阻力计算误差，有助于提升深部充填作业的安全稳定性与经济效益。

本发明提供了一种基于CT图像的病灶区域识别模型训练方法、装置及产品，包括：获取标注病灶三维边界框的第一弱标注CT图像数据集以及同时标注病灶的精确像素位置、三维边界框的第一强标注CT图像数据集；对第一强标注CT图像数据集进行调整处理，以得到不同尺寸病灶在图像中占据相同比例的第二强标注CT图像数据集；利用第二强标注CT图像数据集，对预设教师模型进行训练；将第一弱标注CT图像数据集，输入到训练完成教师模型，进行多次扰动推理，得到带有病灶精确像素位置的伪标签以及对应的不确定性图的第二弱标注CT图像数据集；利用第一强标注CT图像数据集以及第二弱标注CT图像数据集对预设学生模型进行训练，得到训练完成的学生模型。

本申请公开了一种基于超图神经网络的中医证候分类方法。该方法包括：对中医辨证数据进行预处理，获得辨证相关的症状、舌象、脉象、病机的标准化词序列；通过BERT词嵌入模型获得词的上下文语义信息并作为超图节点特征；构建涵盖症状、舌象、脉象、病机异构节点的全局超图和症状、舌象、脉象、病机同构节点的局部超图；通过超图卷积网络提取全局超图、局部超图中节点间的高阶关系特征；通过多头交叉注意力机制与门控融合机制进行节点特征融合；最后通过多层感知机进行证候分类。本申请旨在将中医辨证的思辨逻辑过程通过超图的方式结构化表达，清晰复刻中医辨证的整体思维逻辑，为中医辨证的可视化、规范化建模提供了全新技术路径，同时为构建深度学习神经网络的智能辨证模型提供可解释性方案。