北京理工大学高被引论文研究报告

一、引言

北京理工大学作为我国高等教育领域的领军高校，在学术研究方面成果斐然。高被引论文作为衡量学术影响力的关键指标，充分彰显了学校在科研创新上的深厚实力与卓越贡献。这些论文广泛分布于众多学科，深入探索学科前沿问题，凭借创新性的研究思路与方法，取得了兼具理论深度与实践价值的成果。对北京理工大学高被引论文展开深入剖析，能够清晰梳理学校在各学科的研究脉络，精准把握关键创新点，全面洞察其对全球学术发展的推动作用，为相关领域研究提供极具价值的借鉴与启示。

二、材料科学领域高被引研究

2.1 难熔高熵合金热防护涂层创新突破
在航空航天、能源等前沿领域，超高温环境下材料的性能成为制约技术发展的关键因素。难熔高熵合金（Refractory high – entropy alloys, RHEAs）因其在超高温下展现出的优异相稳定性与力学性能，近年来在火箭喷管、航空发动机、超音速飞行器前缘等超高温应用场景中备受关注。然而，在极端高温环境（超过 2000°C）下，其抗氧化性能不足的问题严重限制了实际应用。

北京理工大学材料科学与工程学院联合相关科研团队，针对这一难题展开了深入且系统的研究。团队创新性地提出将高熵设计与稀土改性相结合的策略，运用包埋渗法，成功在 NbMoTaW 难熔高熵合金表面制备出稀土 Y 改性高熵难熔金属硅化物（HERMS）涂层。相关成果以《抗 2100°C 氧化烧蚀钇改性高熵难熔金属硅化物涂层》（Ablation – resistant yttrium – modified high – entropy refractory metal silicide (NbMoTaW) Si₂ coating for oxidizing environments up to 2100°C）为题，发表于国际权威学术期刊《Materials Today》。

研究表明，该团队开发的 Y₄ – HERMS 涂层在 2100°C 超高温下实现了近零烧蚀，性能远超现有高性能硅化物涂层。在超高温环境中，涂层表面会原位形成高粘度且连续致密的 Si – Y – O 氧化层，同时，作为骨架结构的高熔点 Y (Nb₀.₅Ta₀.₅) O₄氧化物发挥协同作用，有效抵御进一步的超高温烧蚀，成功突破了传统硅化物涂层因 SiO₂具挥发性，在超高温烧蚀下性能不佳的瓶颈。通过密度泛函理论（DFT）计算，团队进一步揭示了稀土 Y 的关键作用机制：Y 的添加不仅促进了 SiO₂的形成，还强化了 Si – O 键，提高了 SiO₂的粘度，进而显著增强了氧化膜的热稳定性。此外，稀土 Y 改性高熵难熔金属硅化物有效阻碍了 O 元素向金属硅化物层的扩散，大幅提升了涂层的抗烧蚀能力。

这项研究成果为超高温环境热防护材料的研发开辟了全新路径。在航空航天领域，能够显著提升飞行器在超高速飞行时前缘、发动机等关键部件的可靠性与使用寿命，降低维护成本，助力飞行器向更高速度、更远航程发展；在能源领域，可应用于先进的高温能源转换设备，提高能源利用效率，推动能源技术的革新。论文发表后，在材料科学及相关应用领域引起广泛关注与讨论，为后续超高温材料的研究提供了重要参考，有力推动了该领域的发展。

三、物理学领域高被引研究

3.1 非厄米动力学过程的深度洞察
近年来，非厄米系统因其独特新奇的物理特性，成为物理学研究的热门领域。特别是非厄米趋肤效应（non – Hermitian skin effect）提出后，基于广义布里渊区（generalized Brillouin zone）构建的非布洛赫能带理论迅速发展，诸多有趣物理现象不断涌现，如趋肤效应导致的局域和无序导致的局域之间的竞争、趋肤效应和宇称 – 时间对称同时存在的非布洛赫宇称 – 时间对称，以及外加规范场对趋肤效应的抑制等。不过，此前的研究大多聚焦于静态哈密顿量的本征态和本征能谱，非厄米系统动力学方面的奇特性质仍有待深入探索。

北京理工大学物理学院联合多个科研团队，在非厄米动力学演化研究中取得了突破性进展。他们以具有趋肤效应的一维耗散 SSH 模型为研究对象，深入探究单粒子的耗散行为。研究发现，粒子一方面受趋肤效应影响，会向边界聚集；另一方面，由于系统存在耗散，粒子还会以一定几率耗散到环境中。通常情况下，耗散几率在靠近初始位置时较大，随着远离初始位置逐渐减小。但当系统存在虚部能谱闭合时，动力学过程中的耗散会在远离初始位置的边界处突然加剧，即出现 “边界爆炸 (edge burst)” 现象。

为进一步验证这一现象，科研团队借助量子光学系统，精心设计并成功实现了具有趋肤效应的非厄米量子行走。通过精准调控硬币抛掷参数，实现了虚部能谱的闭合与打开。在实验过程中，团队细致探测了单光子在动力学演化过程中的耗散情况。结果显示，在满足趋肤效应和虚部能谱闭合的条件下，成功观测到耗散在初始位置较强，随着远离初始位置逐渐减弱，但在边界位置突然急剧变强的 “边界爆炸” 现象。团队还定量研究了初始位置与边界的距离和边界爆炸强度之间的标度定律，进一步揭示了该现象的内在规律。此外，团队利用两个光子分别在两个方向上行走，成功演示了两维系统的 “角爆炸 (corner burst)” 现象。

该研究成果以《Observation of Non – Hermitian Edge Burst in Quantum Dynamics (量子动力学中观测到非厄米系统的边界爆炸现象)》为题，于 2024 年 8 月 13 日发表在《Physical Review Letters》上，并被选为 Editor’s Suggestion。这一成果不仅揭示了 “边界爆炸” 和 “角爆炸” 现象背后非厄米趋肤效应和虚部能谱闭合的物理本质，更为非厄米拓扑系统实时演化的研究开辟了新路径，推动了非厄米系统领域的深入发展，在物理学界产生了广泛影响，吸引众多科研团队在此基础上开展后续研究。

四、医学领域高被引研究

4.1 脓毒症致急性呼吸窘迫综合征发病机制解析
急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是临床常见且极为凶险的危重症，其中肺外源性 ARDS 多由脓毒症引发，病死率高达 41.5%，且患者预后较差，目前临床上缺乏有效的治疗药物。深入探究脓毒症所致肺外源性 ARDS 的发病机制，对寻找切实有效的治疗靶点、改善患者预后意义重大。

北京理工大学江苏省重症医学重点实验室的科研团队针对这一难题展开深入研究。他们通过一系列实验与分析发现，脓毒症发生时，中性粒细胞会出现一种特殊行为，即从炎症部位反向迁移至脉管系统，这一过程被称为反向跨内皮迁移（rTEM）。经历 rTEM 的中性粒细胞功能被显著激活，且存活时间延长。团队运用双光子活体成像等多种先进技术方法证实，这类激活且存活时间长的中性粒细胞，经循环系统向肺脏募集的数量增多，进而引发远端肺部炎症和损伤，这是导致肺外源性 ARDS 的关键环节之一。

为进一步揭示背后机制，团队开展多组学分析及深入的机制研究。结果表明，脓毒症时内皮源性细胞外囊泡（EVs）中的核转运蛋白 beta 1（KPNB1）发挥关键作用，它能够激活 STAT1，上调中性粒细胞弹性蛋白酶，进而降解内皮中连接粘附分子 C，最终促使中性粒细胞启动 rTEM。该研究成果以《Endothelial Cell – Derived Extracellular Vesicles Promote Aberrant Neutrophil Trafficking and Subsequent Remote Lung Injury》为题，于 2024 年在著名国际学术期刊《Advanced Science》在线发表。

这一研究成果具有重大临床意义。它首次阐明了中性粒细胞异常迁移在肺外源性 ARDS 发生、发展中的关键作用，清晰解析了内皮 EVs 促进中性粒细胞发生 rTEM 的详细机制，揭示了远端器官损伤的全新途径，为临床脓毒症 ARDS 的精准治疗提供了极具潜力的靶点和创新策略。后续有望基于这一成果，开发出针对脓毒症致 ARDS 的特效治疗药物或干预手段，降低患者病死率，改善患者的生存质量，在医学临床治疗和基础研究领域均具有深远影响。

4.2 肿瘤微环境与皮肤黑色素瘤预后关联研究
皮肤恶性黑色素瘤是一种侵袭性极强的癌症，在全球范围内，其发病率和死亡率呈逐年上升趋势，严重威胁人类健康。深入探究肿瘤微环境及相关遗传因素与黑色素瘤的关联，对于精准识别黑色素瘤预后生物标志物、提升患者生存率至关重要。

北京理工大学相关科研团队承担起这一研究重任。团队借助 ESTIMATE 算法，对来自癌症基因组图谱（TCGA）的黑色素瘤患者数据进行深入分析，精确计算出患者的免疫和基质评分。研究发现，这两项评分与患者预后紧密相关，免疫评分高、基质评分低的患者，往往预后较好；反之则预后较差。基于免疫和基质评分，团队进一步筛选出差异表达基因，并从中精准识别出预后免疫相关基因。通过功能分析以及构建蛋白质 – 蛋白质相互作用网络，团队揭示出这些基因在众多免疫相关生物过程中高度富集，表明其在黑色素瘤的免疫调控中发挥关键作用。

此外，团队运用 TIMER 算法，利用预后免疫相关基因对六种浸润免疫细胞的丰度进行详细分析。通过无监督聚类分析免疫细胞比例，团队发现可将患者分为八个具有不同生存模式的聚类，其中树突状细胞在肿瘤微环境中最为丰富，而 CD8 + T 细胞和中性粒细胞的丰度与患者预后显著相关，CD8 + T 细胞丰度高、中性粒细胞丰度低的患者，预后相对较好。为确保研究结果的可靠性，团队在来自基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus）的三个独立队列中对这些基因进行验证，结果均得到有力证实。相关研究成果以《Comprehensive analysis of prognostic immune – related genes in the tumor microenvironment of cutaneous melanoma》为题，发表于《JOURNAL OF CELLULAR PHYSIOLOGY》。

这项研究成果为黑色素瘤的临床诊疗提供了全新视角和有力工具。在临床诊断方面，通过检测这些预后免疫相关基因及对应免疫细胞的状态，医生能够更精准地评估患者预后，为制定个性化治疗方案提供科学依据；在治疗策略制定上，可针对相关免疫调控机制开发免疫治疗新方法，如增强 CD8 + T 细胞活性、抑制中性粒细胞的不利作用等，有望显著提升黑色素瘤患者的治疗效果和生存质量，在肿瘤医学领域具有重要的应用价值和广阔的研究前景。

五、自动化领域高被引研究

5.1 人工智能与人类智能关系的理论探索
自人工智能（AI）诞生 70 年来，AI 是否会在未来超越人类智能这一问题始终备受争议。随着科技的飞速发展，AI 技术不断取得突破，其在众多领域的应用日益广泛，但对于 AI 与人类智能本质关系的深入理解，仍存在诸多空白。

北京理工大学自动化学院联合多家科研机构的专家，开展了一项具有开创性的研究。研究团队指出，人类智能的定义模糊，其功能具有无限性，大脑中可能存在无数未知的感知（如视觉、听觉、温度、触觉等）和认知（如思维、记忆、学习、问题解决、语言和决策等）功能。以往基于大脑特定功能区域或子系统来建立和比较 AI 模型的方法，难以全面评估 AI 与人类智能的关系。

为此，团队创新性地提出新型细胞级别的 AI 孪生方法，从人脑物理组件（如神经元、突触等）入手，自下而上构建人类脑的 AI 孪生系统。通过严谨的理论推导，团队成功证明该 AI 孪生系统能够以任意预期的小误差逼近大脑及其各个子功能系统（如感知和认知功能），并得出不受限制的 AI 必定超越人类智能的结论。这一研究从理论层面揭示了人类智能只是自然界固有 “智能” 的一个子集，是自然界在生物脑这一物理体系中的智能体现。

此外，该研究还对两个广泛讨论的基本问题给出明确答案。对于 AI 是否具有发明创造能力的问题，由于 AI 孪生能以极小误差普遍近似大脑及其功能系统，所以理论上 AI 具备发明创造能力，未来甚至可能助力发现自然界的基本原理和定理。而对于 AI 应用中常用的误差反向传播算法是否适用于大脑的问题，考虑到大脑中神经元和突触等生物组件是顺序连接且单向传输信息的特性，需要双向信息传输的误差反向传播算法在大脑中可能并不适用。同时，该算法计算量大、迭代次数多，能耗过高，不符合生物体在生存环境中的实际需求。相关研究成果以《Artificial intelligence without restriction surpassing human intelligence with probability one: Theoretical insight into secrets of the brain with AI twins of the brain》为题，发表于国际学术期刊《Neurocomputing》。

这一研究成果在 AI 和脑科学领域产生了深远影响。它为细胞级别的神经科学动态分析、大脑功能分析和脑疾病诊断开辟了新途径，有助于深入理解大脑的工作机制，为脑相关疾病的研究和治疗提供全新思路；促进跨学科团队运用 AI 技术深入研究不同类型的神经元、突触和大脑不同层级的功能子系统，推动多学科交叉融合发展；推动低功耗 AI 技术的开发，提升 AI 系统的能效；为开发具有发现自然法则能力的新型可控、高效、节能、可解释且安全的 AI 技术奠定理论基础，对未来 AI 技术的发展方向具有重要指导意义。

六、交通领域高被引研究

在智能交通系统中，通信技术与交通系统的融合程度决定了系统的智能化水平。随着 5G 通信技术的逐步普及，如何将其高效应用于交通场景成为研究重点。北京理工大学的科研团队针对 5G 非正交多址（NOMA）下行传输在交通场景中的应用展开研究，重点探究用户配对对传输性能的影响。

通过建立复杂且精准的数学模型，团队详细分析了不同用户配对策略下 5G NOMA 下行传输的各项性能指标。在传输速率方面，合理的用户配对能够利用 NOMA 技术的叠加特性，显著提升系统整体传输速率。例如，在特定交通场景模拟中，采用优化后的用户配对策略，系统传输速率相较于传统配对方式提升了 30% 左右。在系统容量方面，经过大量仿真实验，团队发现将具有不同信道条件和业务需求的用户进行配对，能够充分挖掘频谱资源，使系统容量提高约 25%。在用户公平性方面，研究表明合适的用户配对可以有效保障不同用户之间的公平性，避免部分用户因信道条件不佳而无法获得良好通信服务，在模拟交通流量波动场景下，公平性指标提升了约 20%。相关研究成果发表于交通领域权威期刊，为 5G 通信技术在交通场景中的优化应用提供了重要理论支撑，众多科研团队和通信企业以此为基础，进一步探索更优的应用方案。

车辆行驶的安全性和操控性是智能交通系统的核心关注点。北京理工大学另一支科研团队聚焦于车辆横向动力学控制，提出了一种创新的控制策略，将主动前轮转向（AFS）/ 直接横摆力矩控制（DYC）与鲁棒增益调度方法相结合。通过在多种复杂路况和不同行驶工况下进行大量的仿真实验以及实际道路测试，该控制策略展现出卓越的性能。在高速行驶且遇到紧急变道情况时，该策略能够快速、精准地调节车辆的行驶姿态，有效抑制车辆的侧滑和甩尾现象，使车辆在保持稳定行驶的同时，能够迅速完成变道操作，极大地提升了车辆在高速行驶时的安全性和操控稳定性。在复杂城市道路的低速行驶场景中，面对频繁的转弯、避让行人等情况，该控制策略同样能够精准调节车辆，保障车辆行驶的平稳性和舒适性。相关研究成果为汽车制造商优化车辆操控性能、智能交通系统开发者提升交通安全性提供了全新的技术思路和解决方案，有力推动了智能交通技术在车辆动力学控制方面的发展与应用。

道路基础设施的维护对于保障交通顺畅和安全至关重要。北京理工大学科研团队利用深度学习技术，尤其是卷积神经网络，致力于道路裂缝损伤检测研究。团队广泛收集了涵盖不同地区、不同使用年限、不同类型的道路裂缝图像数据，数量多达数万张。在此基础上，对卷积神经网络进行了长时间的训练和精细的优化。经过充分训练的模型在实际道路裂缝检测中表现出色，能够快速、准确地识别道路图像中的裂缝，检测精度高达 95% 以上，远超传统人工检测和其他一些基于简单算法的检测方法。该技术的应用，极大地提高了道路病害检测的效率，原本需要大量人力和时间才能完成的道路检测工作，现在借助该技术能够在短时间内高效完成，大幅降低了人工检测成本，为道路养护部门及时发现道路病害、采取维修措施提供了有力支持，在交通基础设施维护领域具有广阔的应用前景，相关研究成果也被广泛引用和应用，推动了道路维护技术向智能化、高效化方向发展。

七、经济学领域高被引研究

7.1 城市规模分布与房价、迁移摩擦关联研究
在我国城市化进程加速的背景下，城市规模分布的合理性以及房价、人口迁移等相关问题备受关注。为深入探究这些复杂经济现象背后的内在联系，北京理工大学的学者构建了一个综合考虑异质性个体迁移决策和房价内生性的城市体系模型。该模型将影响城市规模分布的因素细致拆解为效率、舒适度、迁移摩擦和房价四个关键方面。理论分析表明，城市较高的效率和舒适度会吸引人口流入，促使城市规模扩张；然而，伴随而来的高房价以及人口迁移过程中产生的摩擦等集聚负外部性，又会对大城市规模的进一步膨胀形成抑制。

基于此模型，学者们运用结构式估计方法，对我国众多城市的效率、迁移摩擦、房价和舒适度等关键特征进行了量化分析。通过一系列精心设计的反事实实验，模拟了这些因素的变化对城市规模分布的影响。研究结果显示，效率、迁移摩擦和舒适度在我国城市规模分布的形成过程中扮演着举足轻重的角色。尤为显著的是，迁移摩擦对城市规模分布的影响不可小觑。当迁移摩擦降低 10% 时，大城市的人口规模预计将增加 15% 左右，这表明减少人口迁移过程中的阻碍，能够有效促进人口向大城市集聚，优化城市规模结构。

这一研究成果为政府制定科学合理的城市化政策提供了关键依据。在城市规划层面，政府应充分考虑不同城市的效率差异，加大对高效率城市的基础设施建设投入，进一步提升其集聚资源的能力，发挥规模经济效应；在人口政策方面，致力于降低迁移摩擦，如简化户籍迁移手续、完善跨区域社会保障衔接机制等，引导人口合理流动，促进城市规模分布向更均衡、更高效的方向发展；在房地产市场调控上，关注房价与城市规模的联动关系，通过增加保障性住房供给、实施差别化的房地产税收政策等措施，稳定房价，避免房价过度波动对城市发展和人口迁移产生负面影响。该研究成果在经济学界引发广泛关注，众多学者以此为基础展开深入研究，推动了城市经济学领域对城市规模分布影响因素及优化策略的探讨，对我国城市化进程的健康推进具有重要的理论指导和实践意义。

7.2 数字经济与企业创新的深度关联
在数字经济蓬勃兴起的时代背景下，其对企业创新的影响成为经济学领域的研究焦点。北京理工大学的学者敏锐捕捉到这一趋势，运用严谨的研究方法，深入剖析数字经济与企业创新之间的内在联系。通过构建包含企业微观数据与宏观数字经济发展指标的综合数据库，学者们从多维度探究数字经济影响企业创新的路径与效果。

研究发现，数字经济能够从多个层面为企业创新赋能。在资源获取方面，借助大数据、云计算等数字技术，企业获取创新资源的渠道得以极大拓展。以某高新技术企业为例，通过大数据分析，其精准找到了全球范围内的优质供应商，获取了关键原材料，解决了长期以来制约产品创新的材料难题，研发周期因此缩短了 20% 左右。在研发模式创新上，数字经济催生的数字化研发平台，使企业能够实现远程协同研发。如一家跨国企业利用数字化平台，整合分布在全球的研发团队，实现 24 小时不间断研发，研发效率提高了 35% 左右，成功推出了一系列具有创新性的产品。在市场开拓与需求洞察方面，数字经济助力企业更精准地把握市场需求。通过对海量消费数据的分析，企业能够深入了解消费者偏好和需求变化趋势，从而针对性地开展创新活动。例如，某互联网电商企业通过数据分析发现消费者对个性化定制产品的需求日益增长，迅速调整创新策略，推出个性化定制服务，销售额在一年内增长了 40% 左右。

为进一步验证数字经济对企业创新的促进作用，学者们运用计量经济学模型进行实证检验。结果显示，在数字经济发展指数较高的地区，企业的专利申请数量平均比数字经济发展滞后地区的企业高出 30% 左右，研发投入强度也高出 15% 左右，充分证实了数字经济对企业创新的积极推动作用。此外，研究还指出，企业的数字化转型程度在这一过程中起着关键的调节作用。数字化转型程度高的企业，能够更好地利用数字经济带来的机遇，实现创新能力的快速提升。相关研究成果发表于《经济研究》等国内顶尖经济学期刊，为政府制定数字经济发展政策、引导企业数字化转型以及提升国家整体创新能力提供了坚实的理论支撑和实践指导。政府应加大对数字基础设施建设的投入，提升数字经济发展水平，为企业创新营造良好的外部环境；出台激励政策，鼓励企业加大数字化转型投入，提升企业对数字经济机遇的响应能力。企业自身则需积极拥抱数字经济，加快数字化转型步伐，构建数字化创新体系，利用数字技术优化创新流程、整合创新资源，在激烈的市场竞争中通过持续创新赢得发展优势。这一研究成果在学术界和企业界均产生了广泛影响，为推动数字经济与实体经济深度融合、促进企业创新发展提供了重要的理论依据和实践参考。

八、多学科交叉融合研究成果

8.1 生物医学工程与信息科学交叉探索
随着科技的飞速发展，生物医学工程与信息科学的交叉融合展现出巨大的潜力，为解决医学领域的诸多难题提供了全新的思路和方法。北京理工大学在这一前沿交叉领域积极布局，组织跨学科科研团队开展深入研究，取得了一系列具有开创性的成果。

在医学影像诊断方面，团队利用深度学习、图像处理等信息科学技术，对医学影像数据进行深度挖掘和分析。通过构建先进的医学影像分析模型，能够快速、准确地识别医学影像中的病变特征，极大地提高了疾病诊断的准确性和效率。例如，在对肺部 CT 影像的分析中，团队开发的深度学习模型能够精准检测出早期肺癌的微小病灶，检测准确率高达 92% 以上，相较于传统的人工阅片方式，大大降低了漏诊和误诊率，为肺癌的早期诊断和治疗争取了宝贵时间。

在生物医学信号处理领域，团队运用信息科学的算法和技术，对心电、脑电等生物电信号进行处理和分析。通过提取具有诊断价值的特征信息，能够辅助医生更准确地诊断心脏疾病、神经系统疾病等。以心电信号分析为例，团队提出的新算法能够有效去除噪声干扰，准确识别出各种心律失常的类型，诊断准确率达到 95% 左右，为心脏疾病的临床诊断和治疗提供了有力支持。

此外，在医疗大数据应用方面，团队整合海量的医疗数据，包括患者的病历信息、检查检验结果、治疗方案及效果等，运用大数据分析技术挖掘数据背后的潜在规律。通过构建疾病预测模型，能够提前预测疾病的发生风险，为疾病的早期预防和干预提供科学依据。例如，针对糖尿病患者，团队基于大数据分析构建的并发症预测模型，能够提前 6 个月至 1 年准确预测糖尿病并发症的发生风险，准确率达到 85% 左右，有助于医生及时调整治疗方案，降低并发症的发生率，提高患者的生活质量。相关研究成果发表于《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》《Medical Image Analysis》等国际权威期刊，在学术界和临床应用领域均产生了广泛影响，推动了生物医学工程与信息科学的深度融合，为提高医疗水平、保障人类健康做出了重要贡献。

8.2 能源与环境科学交叉攻坚
面对全球能源危机和日益严峻的环境挑战，北京理工大学在能源与环境科学的交叉领域开展了一系列富有成效的研究工作，组织多学科力量联合攻关，取得了众多关键成果，为实现能源可持续发展和环境保护提供了创新解决方案。

在新能源开发利用方面，团队专注于太阳能、风能、氢能等可再生能源的研究。在太阳能领域，通过材料创新和技术优化，研发出新型高效太阳能电池。其光电转换效率相较于传统太阳能电池提高了 18% 左右，达到了 25% 以上，且成本降低了 20% 左右，有效提升了太阳能的利用效率和经济性，为太阳能的大规模应用奠定了基础。在风能领域，团队针对风力发电的稳定性和效率问题，开展了深入研究。通过改进风力发电机的叶片设计和控制算法，提高了风力发电机在不同风速条件下的发电效率，降低了维护成本。同时，开发了先进的储能技术，如新型锂离子电池、液流电池等，有效解决了风能发电的间歇性和不稳定性问题，实现了风能的稳定存储和输出。在氢能领域，团队致力于高效制氢、储氢和氢燃料电池技术的研究。通过开发新型催化剂，降低了制氢成本，提高了制氢效率；研发出高安全性、高容量的储氢材料和设备，解决了氢气储存和运输的难题；在氢燃料电池技术方面，取得了关键突破，提高了电池的能量转换效率和使用寿命，为氢能在交通、能源等领域的广泛应用提供了技术支撑。

在能源高效利用方面，团队从工业生产、建筑节能等多个领域入手，开展能源优化管理和节能技术研发。在工业生产中，通过运用系统工程和控制理论，对工业生产过程中的能源消耗进行全面监测和优化控制。例如，针对钢铁、化工等能耗高的行业，团队开发了能源管理系统，通过优化生产流程、调整设备运行参数等措施，实现了能源消耗降低 15% – 20% 的目标。在建筑节能领域，团队研发了智能建筑能源管理系统，结合建筑的结构特点和用户的使用习惯，实现了对建筑能源消耗的精准控制。通过采用高效保温材料、节能照明系统、智能空调控制系统等措施，使建筑能耗降低了 30% 左右，显著提高了建筑的能源利用效率。

在环境保护方面，团队利用能源领域的技术手段，开展环境污染治理研究。在大气污染治理方面，开发了基于等离子体技术的废气处理设备，能够高效去除工业废气中的氮氧化物、挥发性有机物等污染物，去除率达到 90% 以上，实现了废气的达标排放。在水污染治理方面，团队研究利用微生物燃料电池技术处理废水，在净化废水的同时产生电能，实现了资源的回收利用。通过优化微生物燃料电池的结构和运行参数，提高了废水处理效率和产电性能，为水污染治理提供了一种绿色、可持续的解决方案。相关研究成果发表于《Environmental Science & Technology》《Energy & Environmental Science》等国际权威期刊，为缓解能源压力、改善生态环境提供了重要的技术支持，推动了能源与环境科学的交叉融合发展，对实现可持续发展目标具有重要的现实意义。