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一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 高志豪 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計算機學院/計算機科學與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計算機學院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 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(wǎng)絡、能源與人工智能交叉領(lǐng)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(fā)，展現(xiàn)了頁巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時也極大地促進了頁巖儲層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過頁巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁巖氣勘探開采中的重要一環(huán)。頁巖儲層的孔隙作為頁巖組分的一個重要部分，其結(jié)構(gòu)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(fā)展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識發(fā)現(xiàn)能力的機器學習算法，目前已經(jīng)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(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應用，深度學習方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)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(fā)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(jié)省人力。

本發(fā)明涉及一種具有光學性質(zhì)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(xiàn)紫外-可見消光譜峰，表明納米材料在 此區(qū)域具有光學性質(zhì)。本制備方法條件溫和，過程簡單，生產(chǎn)周期短，易于規(guī)模化生產(chǎn)。

本發(fā)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(jié)，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(fā)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(yōu)點。