2026年5月8日，水利部 交通运输部 国家能源局南京水利科学研究院研究生院举办本年度第六场学术沙龙活动。本次学术沙龙采用水利组、土木组两个平行会场开展，有9位同学为大家分享了自己的研究成果，吸引了60余位研究生参与研讨。

水利组：

高睿分享了融合知识图谱的蓝藻识别算法，使用视觉识别算法初步识别图像中疑似为蓝藻的部分，获取其视觉特征，并根据蓝藻适宜的环境，建立蓝藻水华知识图谱，剔除视觉识别不为蓝藻的部分。

赵休洋分享了基于拉萨裂腹鱼行为特征的隧洞式鱼道水力优化研究。研究综合室内试验、原位追踪与数值模拟，探明了极端暗态的阻滞效应及鱼类的“趋红”光谱偏好，提出了“适宜流速廊道为主、靶向弱红光诱导为辅”的协同优化策略，为高寒区生态水利设计提供了科学支撑。

戚加欢分享了电站进水口无级分层取水设施水力特性研究。针对新型无级分层取水设施，研究采用物理模型试验与数值模拟相结合的方法，并引入熵产理论，系统探究了其水动力学特性、能量耗散机理及体型优化策略。

李世杰分享了人工合成DNA示踪剂的制备及其示踪性能研究。针对游离态DNA易降解破坏的特点，制备了两种封装型DNA示踪剂，开展了性能测试试验，评估封装型材料对DNA分子的保护。

董志远分享了城市雨水管道井喷水力特性研究。针对暴雨条件下管网滞留气团释放引发的检查井井喷问题，采用胶囊试验法搭建水平管-可调竖井物理模型，采集瞬态气液界面演化与压力波动，系统剖析了竖井高度、直径、初始水位及气团长度对井喷强度的影响，建立了峰值压力与井喷高度的幂律预测模型，提出了相关的井喷抑制策略。

土木组：

黄健峰分享了基于数据驱动的水库大坝病害特征分析方法研究。依托近十年全国水库安全鉴定报告，构建了大坝病害知识本体与全国水库大坝病害知识图谱，结合机器学习与SHAP可解释性分析方法，识别工程病害的关键影响因素，揭示区域病害特征的主控因子及其作用规律。

朱赵敏分享了土石坝坝下涵管裂缝损伤数值模拟及自修复材料加固研究。研究依托涵管损伤实例，统计分析了涵管病害特征及其成因，量化分析了智能材料对土石坝坝下涵管渗漏路径的封堵效果及对涵管周围土体渗流场的影响规律。

陈旭扬的研究内容为船闸钢护面-混凝土结构温度应力原型观测及应变响应预测研究。在某大型船闸工程现场开展温度应力原型观测试验，提出一种基于深度向多点温度监测的数据驱动预测方法，基于热-力耦合有限元方法，开展了钢护面-混凝土组合结构在典型温度作用下的温度场与应变响应特征研究。

李陈瑶分享了基于知识图谱的土石坝病险知识建模与应用研究。构建了涵盖工程结构、病险类型及处置措施的土石坝病险知识图谱，引入LDA主题模型与复杂网络分析方法挖掘多座土石坝历史文本中的核心病险主题及关联规则，并以岳城水库为工程实例，开展了病险处置知识图谱的构建与应用研究。

本次学术沙龙聚焦水利、土木领域的多个热点研究方向，展现了我院研究生扎实的科研能力与前沿的学术视野。参会研究生围绕研究成果从技术方法、应用场景等展开热烈讨论，进一步激发了科研创新思维。