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极地油气钻井关键技术与装备研究进展
摘要：极地油气资源丰富，随着全球能源需求的持续增长，极地油气资源的勘探与开发已成为国际能源战略的重要发展方向。然而，极地恶劣的自然环境（如超低温气候、巨厚冻土层、浅层地质灾害及井筒大温变等）给油气钻探带来了巨大挑战。为系统总结极地油气钻井技术与装备的适用条件和未来发展方向，系统分析了极地油气钻井面临的工程技术难题，从钻井地质灾害风险评价与环保技术、钻井关键装备及工具研发、钻井工艺及井筒工作液技术等方面，系统总结了极地油气钻井关键技术与装备的研究进展，并提出未来技术创新发展方向。研究结果表明：①极地浅层地质灾害风险识别与防护技术、冻土层钻井温控方法及环保废弃物处置技术是当前研究的重点；②低温环境下钻井装备的可靠性及工艺技术的适应性仍需进一步验证，特别是在－ 50 ℃超低温工况下的工程应用仍存在较大挑战；③未来应加强极地地质灾害动态监测与防控技术研究，优化冻土层钻井井筒温度调控方法以提升井筒稳定性，研发适应超低温环境的高可靠性钻井装备及工具，完善极地环保技术体系以推动废弃物无害化处理技术的应用，加快极地钻井技术的现场验证与商业化推广。结论认为，研究成果可为极地油气钻井技术的进步提供理论支撑和技术参考，并可为我国极地能源开发战略的实施、装备产业升级及国际竞争力提升提供有力支撑，进而助力我国在全球极地油气资源开发中发挥引领作用。
两步热化学制氢循环材料的研究进展
备国家重点实验室；3.上海电机学院材料学院)摘要：两步热化学循环制氢可以将太阳能转化为化学能，是一种备受关注的零碳能源可持续利用方式。以特定的氧化物为介质，通过热还原和分解水构成的两步热化学循环，分别产生氧气和氢气，不需要进行气体分离。金属氧化物作为两步热化学循环制氢的关键材料，直接影响产氢速率。因此，本文系统地综述了铈基氧化物、铁基氧化物和钙钛矿材料用于两步热化学循环制氢工艺的研究进展。钙钛矿材料产氢效率高，且具有良好的循环稳定性。通过表面改性和创新合成方法调控材料产氢率，以及制备高活性和稳定性的复合材料，是未来两步热化学循环制氢的重要发展方向。
机器人物质：融合材料与智能的未来路径
摘要：受制于静态结构与固定响应模式等因素，传统智能材料的自适应调控与学习优化能力有限，无法应对复杂环境与动态需求。而当机器人技术的微型化、廉价化、智能化发展与集群技术突破相结合后，便催生了全新的智能材料理念——机器人物质，即以机器人个体为基本单元，依托自组织集群技术实现材料功能。通过整合环境感知、信息处理、耦合连接、力学性能、多态转换、能源续航与人—材交互七大基础功能模块，机器人物质具备自主决策、环境适应、可编程性、多功能性等智能特性。通过进一步与生物功能材料、适应性演化策略等技术相融合，机器人物质或将突破传统智能材料局限，在智能制造、精准医疗及极端环境探索中催生颠覆性应用。
车辆混合动力技术的最新进展与展望
摘要：发展节能与新能源汽车是推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。混合动力车辆由于环境适应性强、能源供给多元、能量利用自由度多等突出优点，在未来很长时期内将与纯电动车辆共存发展，是建设制造强国的重要支撑。在深入分析车辆混合动力构型方案特点的基础上，分析了国内外混合动力技术的发展现状与技术研究水平，梳理了混合动力技术发展需求与技术特征，重点阐述了混合动力的核心部件与系统集成控制的关键技术，最后提出了混合动力技术的发展建议与展望。文章可为中国车辆混合动力技术路线发展与政策制定提供支撑参考。
稀土氧化物在电催化领域的研究进展
摘要： 稀土元素作为一种重要的战略资源， 被称为“工业维生素”， 广泛应用于尖端科技和日常生产生活中， 由于其独特的4f电子排布和丰富的电子能级， 近年来稀土及其氧化物在电催化领域得到快速发展。本文对稀土氧化物在析氢反应（HER）、 析氧反应（OER）、 氧还原反应（ORR）、氮还原（NRR）和二氧化碳还原反应（CO2RR）等催化领域的应用进行了整理。总结并讨论了稀土氧化物电催化剂针对不同电催化体系的特点和需求的设计思路， 对其在未来的发展和研究重点进行了探讨和展望。
我国钛工业发展现状及展望
摘要：从钛的资源分布、生产加工、应用领域、相关企业分布格局等方面，就我国钛工业发展历史、现状进行了较为系统的总结，分析了当下面临的产能过剩与供需失衡、产业结构亟待优化、上层设计与下层产业联动不够、技术创新与产业升级的需求迫切、资源与环境约束的双重挑战、国内外市场的竞争加剧困境，对我国钛工业发展提出了优化成本结构与拓展应用领域、建立钛材高质化利用协同新机制与高能级跨区域创新平台、保障激励体系以强化合作机制、发挥战略腹地作用的建议展望，以期为川渝地区钛及钛合金产业发挥重要战略作用提供参考。
大语言模型赋能钢铁行业: 技术与应用展望
摘要: 随着材料科学研究进入第四范式，人工智能技术正重塑该领域的研究。当前，大语言模型( large languagemodels，LLMs) 凭借其海量数据训练基础和超大规模参数优势，通过多任务集成、智能生成与决策等能力，突破了传统机器学习在文本处理和人机交互方面的技术瓶颈，为钢铁工业的智能化转型提供了新的突破路径。本篇综述系统梳理了大语言模型的技术特点、研究方向及应用领域，结合钢铁行业的数据特性，详细阐述了面向钢铁行业的大语言模型框架，并提出了钢铁行业大语言模型的评估标准。针对钢铁领域的特定需求，深入探讨了其在数据提取与保护、性能建模与预测、材料逆向设计及钢铁智能冶炼等方面的应用潜力。最后，对钢铁行业大语言模型的发展现状进行全面分析，明确指出其可能面临的挑战，并提出相应的应对策略。
深海气田开发人工智能技术应用现状及展望
摘要：深海海域环境复杂，存在地形条件多变、地层压力高、水温低、流体腐蚀性强，以及气藏分布分散、边底水发育等因素，同时深海气田井数少、数据噪声大、井下动态监测设备易损坏、数值模拟模型耗时长，这些问题给深海气田的勘探开发带来极大的挑战，人工智能的发展为解决上述问题带来了可能。从物探、测井、钻完井及气藏工程4 个领域系统论述了人工智能技术在深海气田勘探开发领域的现状与研究进展，并展望了人工智能技术在深海气田未来的发展方向。研究结果表明：①总结了现有人工智能在深海气田关键勘探开发技术，如地震相识别、岩性识别、测井曲线重构、钻完井参数反演、工况预警、气藏代理模型评价、流动保障风险智能评估等方面的应用场景；②探讨了当前智能勘探面临的硬件不足、数据治理困难、算法泛化能力不足及“深海油气+ 智能化”应用场景难落地等挑战；③提出建立深海气田共享数据库，发展可解释性智能算法，解决少井条件下储层模型精确预测难题，构建深海气藏井筒－储层－地面一体化智能决策平台发展方向。结论认为，人工智能技术有望实现深海气田生产关键开发指标的快速预测和生产制度的智能优化和决策，研究成果对进一步推动深海气田人工智能算法相关研究与应用具有较好的参考作用，并可为深海气田勘探开发领域未来的发展提供指导。
