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一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 高志豪 計算機學院/物聯網工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計算機學院/物聯網工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計算機學院/計算機科學與技術 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計算機學院/物聯網工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 陳雁 計算機科學學院 副教授 人工智能、復雜網絡、能源與人工智能交叉領域 劉忠慧 計算機科學學院 副教授 機器學習、人工智能、形式概念分析 四、項目簡介 美國海相頁巖氣藏的成功勘探開發，展現了頁巖氣的巨大潛力和發展空間，同時也極大地促進了頁巖儲層微觀結構表征分析技術的發展，通過頁巖巖心薄片觀察底層形態、確定底層數據，是頁巖氣勘探開采中的重要一環。頁巖儲層的孔隙作為頁巖組分的一個重要部分，其結構特征直接影響著儲層剩余儲量的剩余油的分布，因此，對頁巖薄片孔隙的形狀和類型進行研究是十分必要的。但在目前，頁巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強，誤差較大。深度學習是近年發展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識發現能力的機器學習算法，目前已經被廣泛應用到了語音識別、計算機視覺、自然語言處理等眾多領域。在地質和巖石物理領域也有了初步的應用，深度學習方法在地質數據的特征提取及預測識別方面有著廣闊的應用前景，本項目組將會開發頁巖薄片智能平臺，通過機器學習算法來學習專家知識，自動識別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節省人力。

本發明涉及一種具有光學性質鈀納米薄片的簡易制備方法。7.04×10-4mol/L 的 PdCl2 粉末和 7.04×10-4~5.64×10-2mol/L 十六烷基三甲基溴化銨添加到水-乙醇混合溶液體系 中，將配好的溶液攪拌，溶液顏色為淺黃色，再將反應體系置于 15~200W 的白熾燈下照射 1~12 小時，停止光照，離心分離所得的黑色沉淀物，并用乙醇和丙酮各洗滌一次，置于 40 ℃的真空烘箱中干燥，即得鈀納米薄片材料。方法獲得的納米材料粒徑在 28~44nm 之間，粒 子形貌呈多邊形，粒徑分布較窄，在 340nm 附近出現紫外-可見消光譜峰，表明納米材料在 此區域具有光學性質。本制備方法條件溫和，過程簡單，生產周期短，易于規模化生產。

本發明公開了一種Bi2Te3薄片/石墨烯復合材料，由微米級Bi2Te3薄片和石墨烯組成。由于石墨烯的分散、承載及隔離作用，可有效阻止微米Bi2Te3薄片在熱處理過程中的燒結，以保持晶界對聲子的有效散射，對提高Bi2Te3材料的熱電性能具有重大意義。該復合材料可作為熱電材料。本發明還公開了該復合材料的一步水熱法或一步溶劑熱法的制備方法，具有工藝簡單、成本低、周期短、能耗低等優點。