工藤正男：
现在有了AI工具，很多人开始用AI辅助写综述，写得确实快！但如果不重视AI幻觉的问题，那么极有可能导致AI直接虚构不存在的文献！
想避免AI出现这样的问题，其实非常简单，那就是让AI只引用你给定的参考文献！另外你最后再校核一遍，基本上就可以避免编造虚假文献的发生！
借着这篇回答我跟大家详细聊一聊如何利用AI辅助撰写一篇SCI论文的引言！我不仅会讲核心的方法论，我还会以一篇已发表的SCI为例，手把手带大家实操一遍，并且我也会对比一下AI辅写的文献综述和真人写的引言之间的差距。我选择的AI工具是豆包，大家也可以亲自上手试一试！全程无废话，全是可复制的实操技巧，记得收藏慢慢看！
为了演示具体操作，我以这篇已经发表SCI的标题作为主题“The effects of n-pentanol, di-n-butyl ether (DBE) and exhaust gas recirculation on performance and emissions in a compression ignition engine”（戊醇、二正丁醚（DBE）和废气再循环（EGR）对压燃式发动机性能和排放的影响），接下来我们就正式开始！
1. 核心方法论：四步让AI辅助你进行文献综述写作
文献综述不是对现有文献的平铺直叙，而是围存在绕问题的批判性述评！也就是既要提炼前人研究的启发，也要指出其缺憾，最终服务于自己的研究主题。我把这个观点拆解成了四个可落地的步骤，每个步骤都结合了AI的使用技巧，避免大家走弯路。
1.1 第一步：锚定问题意识
文献综述的本质不是对已有文献进行简单的总结，那是文献阅读报告！文献综述是为了回应某个研究问题而梳理文献。所以，写综述的第一步，不是急着找文献、喂给AI，而是先从研究主题中锚定问题意识，这是整个综述的方向盘，决定了我们要找哪些文献、重点关注什么内容！
1.1.1 如何提炼问题意识？
问题意识不是凭空想出来的，而是从研究主题中拆解出来的，核心是要回答三个问题：
①这个主题的核心研究对象是什么？
②现有研究围绕这些对象已经解决了什么问题？
③现有研究还存在哪些未解决的空白或争议？
以“n-戊醇、二正丁醚（DBE）和废气再循环（EGR）对压燃式发动机性能和排放的影响”主题为例，我们可以这样提炼问题意识：
①核心研究对象：n-戊醇（柴油添加剂）、DBE（高十六烷值添加剂）、EGR（废气再循环技术）、压燃式（CI）发动机、燃烧性能（缸内压力、热效率等）、排放特性（soot、NOx、CO、THC等）
②现有研究已解决的问题：
戊醇作为柴油添加剂，能降低soot和PM排放，但存在十六烷值低、点火延迟长、冷启动性能差的问题；
DBE具有高十六烷值、高氧含量，可改善燃料点火性能，降低排放；
EGR能降低缸内温度，减少NOx排放，但会导致soot和CO排放增加。
③现有研究的空白/争议：
n-戊醇+DBE混合燃料对CI发动机性能和排放的协同影响，现有研究是否充分？
EGR与n-戊醇+DBE混合燃料结合时，三者的交互作用如何？是否能打破“热效率-soot-NOx”的权衡关系？
不同EGR率下，戊醇+DBE混合燃料对发动机颗粒物粒径分布（PSD）的影响，是否有系统研究？
这些问题意识会直接指导我们去检索哪些文献和要提炼哪些要点！在这一步中我们就要把无关的文献排除在范围之外，以保证综述的针对性！说的直白点就是先射箭再画靶，这样保证箭箭十环！
1.1.2 问题意识的作用：避免AI跑偏
如果没有明确的问题意识，直接把主题喂给AI，让AI“写一篇关于n-戊醇、DBE和EGR对压燃式发动机影响的文献综述”，AI很可能会东拼西凑，把所有相关文献的摘要都堆砌起来，既没有逻辑，也找不到研究空白！
当有了问题意识后，我们就能给AI提供更精准的提示词，让AI知道要围绕哪些问题展开，从而输出更有针对性的内容。
1.2 第二步：构建文献矩阵
高质量的AI输出一定是源于高质量的人类输入！AI本身是无法判断哪些文献重要、哪些要点与我们的问题意识相关，所以在让AI介入之前，我们必须自己做好筛选和提炼工作，核心就是构建文献矩阵。
文献矩阵不是传统的表格，而是围绕我们的问题意识，把每篇文献的核心信息提炼出来，形成一系列文献要点。这些要点是AI辅助写作的弹药，弹药越精准、越丰富，AI输出的质量就越高。
1.2.1 文献矩阵的构建步骤
①文献搜索：根据问题意识确定关键词，比如“n-pentanol CI engine”“DBE diesel blend”“EGR n-pentanol emissions”等，在Web of Science、Scopus、CNKI等数据库搜索相关文献，优先选择近5-10年的高被引文献和顶刊论文。
②文献筛选：用AI辅助解析这些论文的摘要和结论，快速筛选出与问题意识直接相关的文献（比如研究戊醇+添加剂、EGR与混合燃料协同作用的文献），排除不相关或质量较低的文献（比如纯研究戊醇对汽油发动机影响的文献）。
③要点提炼：对每篇筛选后的文献，用AI提炼出5-8个核心要点，包括：作者+年份、研究对象（燃料类型、EGR率等）、研究方法（实验装置、工况等）、核心结论（燃烧性能、排放特性）、研究不足/与其他文献的争议。
1.2.2 文献要点提炼示例
下面以提供的SCI论文中提供了20篇相关文献，我从中挑选5篇参考文献为例，提炼出符合本文问题意识的文献要点：
①Pan et al. 2019（文献6）：
研究对象：柴油/戊醇混合燃料（DP）
实验装置：CI发动机
核心发现：添加50%戊醇显著降低soot排放，但THC和NOx排放增加
研究不足：未考虑高十六烷值添加剂对戊醇点火延迟的改善作用
②Huang et al. 2020：
研究对象：柴油/戊醇混合燃料，关注颗粒物排放
核心发现：戊醇的加入降低了soot和总颗粒数浓度（TPNC）
研究不足：未结合EGR技术，未分析颗粒粒径分布（PSD）
③Ashok et al. 2019：
研究对象：不同戊醇混合比例对CI发动机性能的影响
核心发现：戊醇比例增加，soot排放和制动热效率（BTE）降低，NOx排放和点火延迟（ID）增加
研究不足：未探讨添加剂对BTE的改善效果。
Santhosh et al. 2020：
研究对象：戊醇/生物柴油混合燃料与EGR的协同作用
核心发现：戊醇混合比例增加，BTE和NOx排放降低
研究不足：未使用DBE作为添加剂，未分析CO和THC排放的变化
⑤Radheshyam et al. 2019
研究对象：戊醇添加和EGR对CRDI柴油发动机的影响
核心发现：EGR率增加，点火延迟延长，NOx排放显著降低
研究不足：未结合高十六烷值含氧添加剂，未探讨燃烧持续期的变化
这些要点都是围绕我们之前提炼的问题意识展开的，每一条都直接关联“n-戊醇的优缺点”“DBE的改善作用”“EGR的影响”“三者协同作用的空白”，这就是我们后续喂给AI的精准弹药。
1.3 第三步：AI辅助梳理
我使用AI这么久，个人觉得AI最大的核心优势是梳理逻辑关系、整合主题，而不是创造内容。所以在完成文献要点提炼后，我们就可以让AI发挥这个优势，把零散的多篇文献要点，梳理成有逻辑、有主题的段落框架！这一步的关键是精准提示词，提示词越具体，AI的输出越符合预期。
1.3.1 提示词设计原则
好的提示词要包含三个要素：
①明确AI的角色（比如“学术文献综述助手”）；
②提供核心语境（比如“以下是20篇关于戊醇、DBE和EGR对CI发动机影响的文献要点”）；
③给出具体任务（比如“梳理逻辑关系、提炼主题、扩写段落”）。
下面给大家提供提示词6步样例，大家可以根据自己的需求调整：
1.3.2 提示词样例
第1步：梳理逻辑关系，提炼核心主题
你是学术文献综述助手，擅长梳理工程领域的文献逻辑。以下是20篇关于戊醇（n-pentanol）、二正丁醚（DBE）和废气再循环（EGR）对压燃式（CI）发动机性能和排放影响的文献要点（编号1-20），请你：
①梳理这些文献要点之间的逻辑联系（重点关注‘戊醇的影响-DBE的改善作用-EGR的协同效果’）；
②提炼出3-5个核心主题（每个主题围绕一个研究方向）；
③标注每个主题下对应的文献编号；
④用简洁的语言概述每个主题的核心内容。
AI输出示例：
逻辑联系梳理
这些文献围绕“CI发动机燃料优化与排放控制”展开，核心逻辑链为：
①n-戊醇作为柴油含氧添加剂，能降低soot/PM排放，但存在低十六烷值导致的点火延迟长、BTE下降等问题（文献1-5、8、14）；
②DBE具有高十六烷值、良好的喷雾和燃烧特性，可改善燃料点火性能，进一步降低排放，是戊醇的理想协同添加剂（文献10-16）；
③EGR能降低缸内温度，减少NOx排放，但单独使用会导致soot/CO排放增加，需与含氧燃料结合以平衡排放（文献17-20）；
④现有研究多聚焦于“戊醇+柴油”“DBE+柴油”“戊醇+EGR”的二元组合，缺乏“戊醇+DBE+EGR”三元协同作用的系统研究，且对颗粒物粒径分布（PSD）、BTE-soot-NOx权衡关系的探讨不足（所有文献均存在不同程度的空白）。
核心主题归纳及文献编号
①主题1：戊醇作为柴油添加剂对CI发动机燃烧性能和排放的影响（文献1-5、8、11、12、14）核心内容：戊醇通过高氧含量降低soot/PM排放，但低十六烷值导致点火延迟延长、BTE下降、冷启动性能差，限制了其广泛应用。
②主题2：DBE的燃烧特性及其对CI发动机性能的改善作用（文献10-16）核心内容：DBE具有高十六烷值、良好的喷雾和燃烧特性，能改善燃料点火性能，降低soot/CO排放，可作为戊醇的协同添加剂，弥补戊醇的不足。
③主题3：EGR技术对CI发动机排放的控制效果及与含氧燃料的协同作用（文献17-20、9、13）核心内容：EGR能有效降低NOx排放，但单独使用会增加soot/CO排放；与含氧燃料（戊醇、DBE）结合可同步降低NOx和soot排放，但现有研究多为二元协同，缺乏三元组合的研究。
④主题4：CI发动机燃料优化与EGR协同的研究空白（所有文献）核心内容：现有研究缺乏“戊醇+DBE+EGR”三元协同作用的系统测试，对不同EGR率下混合燃料的PSD、TPNC、TPMC变化，以及BTE-soot-NOx权衡关系的打破机制探讨不足。
第2步：基于主题扩写段落
基于你刚才提炼的4个核心主题，请你：
①为每个主题扩写一段详细的综述文字（每段500-600字）；
②突出每个主题下文献的共识’和‘争议’（比如主题1中，关于戊醇对NOx排放的影响，不同文献是否有不同结论）；
③引用文献时标注编号（比如“Pan et al.的研究表明”）；
④语言符合学术综述规范，逻辑连贯，句间用代词或连接词衔接。
AI输出示例（以主题1扩写为例）：
作为一种具有潜力的生物基含氧燃料，戊醇（n-pentanol）因其较高的闪点、较低的毒性和挥发性，被认为是比甲醇、乙醇更适合作为柴油添加剂的替代燃料。现有研究对戊醇混合燃料在CI发动机中的应用效果已形成部分共识：首先，戊醇的高氧含量（18.15%）能有效降低燃烧过程中的局部缺氧区域，从而显著减少soot和PM排放。例如，Pan et al.在柴油中添加50%戊醇后发现，soot排放大幅下降，但THC和NOx排放有所增加；Huang et al. 的研究也证实，戊醇的加入能降低总颗粒数浓度（TPNC），改善颗粒物排放特性。其次，戊醇的高蒸发潜热（LHOE）能促进燃料与空气的均匀混合，增加预混燃烧比例，这也是其降低soot排放的重要原因。
但在戊醇对发动机性能和其他排放的影响上，现有文献存在一定争议。一方面，关于制动热效率（BTE）的变化，不同研究得出了不同结论：Ashok et al. 认为，随着戊醇混合比例的增加，BTE会下降；而Santhosh et al. 在戊醇/生物柴油混合燃料的研究中发现，戊醇比例增加会导致BTE降低，这一结论与Ashok et al.的研究一致。但也有部分研究指出，在合适的混合比例下，戊醇的高氧含量能改善燃烧充分性，BTE可能略有提升。另一方面，关于NOx排放的变化，争议主要集中在“戊醇的低十六烷值”和“高蒸发潜热”的相互作用上：戊醇的低十六烷值（20）会延长点火延迟，增加预混燃烧比例，从而促进NOx生成；但戊醇的高蒸发潜热会降低缸内温度，又会抑制NOx生成。不同文献中NOx排放的变化趋势不同，正是这两种因素相互作用的结果——Pan et al. 和Chen et al.的研究显示NOx排放增加，而Radheshyam et al. 的研究则发现NOx排放略有下降，这与实验工况（如负荷、转速）和戊醇混合比例密切相关。
此外，所有研究都认可的一个问题是，戊醇的低十六烷值会导致CI发动机的点火性能变差，冷启动困难，这是限制其大规模应用的关键瓶颈。现有研究多通过调整压缩比、优化喷射参数等方式改善这一问题，但效果有限。因此，寻找一种高十六烷值的协同添加剂，与戊醇混合使用以弥补其点火性能的不足，成为当前研究的重要方向。
第3步：补充研究空白，强化逻辑闭环
请你基于刚才的4个主题段落，补充一段“研究空白与本文研究意义”的文字（800字左右），要求：
①总结现有研究的核心空白（重点突出“三元协同作用”“PSD分析”“权衡关系打破”三个方面）；
②结合前面的主题内容，说明本文研究（戊醇+DBE+EGR对CI发动机的影响）的必要性；
③语言自然，与前面的段落逻辑连贯，避免生硬罗列。
AI输出示例
综合现有研究可以看出，尽管学者们已对戊醇、DBE和EGR在CI发动机中的应用进行了大量探索，但仍存在三个关键研究空白，亟待进一步深入研究。首先，现有研究多聚焦于“单一添加剂+柴油”或“二元组合（如戊醇+EGR、DBE+柴油）”的影响，缺乏对“戊醇+DBE+EGR”三元协同作用的系统研究。戊醇的低十六烷值问题需要DBE的高十六烷值来弥补，而EGR对NOx排放的控制效果需要与含氧燃料的soot减排优势相结合，但三者同时作用时，燃烧过程中的相互影响（如DBE对戊醇点火延迟的改善程度、EGR率对混合燃料燃烧充分性的影响）尚未明确，相关的燃烧机理和排放规律仍需验证。
其次，现有研究对颗粒物排放的关注多集中在soot和总颗粒数浓度（TPNC）上，对颗粒物粒径分布（PSD）的分析不足。CI发动机排放的颗粒物中，成核模态颗粒（NMP）和积聚模态颗粒（AMP）的环境影响和健康风险不同，而戊醇的高蒸发潜热、DBE的喷雾改善作用以及EGR的缸内温度调节效果，都可能影响NMP和AMP的生成与转化。现有研究中，仅有少数文献探讨了戊醇或DBE单独使用时的PSD变化，尚未有研究系统分析三者协同作用下PSD的演变规律，这限制了对混合燃料颗粒物排放特性的全面理解。
最后，现有研究尚未完全打破CI发动机中“制动热效率（BTE）-soot-NOx”的权衡关系。EGR能降低NOx但增加soot，戊醇能降低soot但可能增加NOx或降低BTE，DBE能改善点火性能但对权衡关系的影响尚不明确。如何通过优化戊醇/DBE混合比例和EGR率，实现BTE、soot和NOx的同步优化，是当前CI发动机燃料与技术优化的核心目标之一，但现有研究缺乏相关的系统测试和机理分析。
因此，本文聚焦于“戊醇+DBE+EGR”的三元协同作用，通过系统的发动机台架实验，探究不同EGR率下混合燃料的燃烧性能（缸内压力、热效率、点火延迟等）和排放特性（soot、NOx、CO、THC、PSD等），旨在明确三者的协同作用机理，验证是否能打破BTE-soot-NOx的权衡关系，为CI发动机的燃料优化和排放控制提供理论依据和技术参考。
第4步：修正AI输出的逻辑漏洞
你刚才扩写的主题2段落中，没有明确区分DBE与其他高十六烷值添加剂的优势，也没有说明DBE与戊醇协同的具体机理。请你：
①补充DBE相较于其他添加剂（如二甲醚、辛醇）的优势（基于文献10、15、20）；
②详细说明DBE改善戊醇点火性能的具体机理（结合文献10、15、18的化学反应机理和喷雾特性）；
③保持段落逻辑连贯，不破坏原有结构。
第5步：优化语言表达，增强学术性
请你将刚才的4个主题段落和“研究空白”段落进行语言优化，要求：
①替换口语化表达，使用工程领域的学术术语（如“改善”可根据语境替换为“优化”“提升”“缓解”等）；
②调整句间结构，增加衔接词（如“此外”“进一步而言”“值得注意的是”等），增强逻辑连贯性；
③避免重复表述，精简冗余句子；
④保持学术严谨性，不夸大或缩小文献结论。
第6步：生成文献综述框架
基于前面的所有内容，请你生成一篇完整的文献综述框架，要求：
①包含一级和二级小标题（小标题要简洁明了，概括核心内容）；
②每个小标题下简要列出核心要点（1-3句话）；
③框架要符合学术论文文献综述的结构（从研究背景到研究空白）。1.4 第四步：人工打磨优化
永远记住AI是辅助工具，最终的质量把控必须由人来完成！AI输出的段落虽然逻辑清晰、主题明确，但仍可能存在一些问题，比如：文献引用不准确、逻辑衔接生硬、对文献的批判性分析不足、部分表述与我们的问题意识偏差等。因此，最后一步必须进行人工打磨，这是提升综述质量的点睛之笔。
1.4.1 人工打磨的核心要点
①修正文献引用错误：AI可能会混淆文献编号对应的研究内容，比如把文献10的结论归到文献15，需要逐一核对每个引用，确保文献编号与核心发现一致。
②强化批判性分析：AI多是总结文献结论，缺乏对文献方法学、实验设计的批判性评价，比如某篇文献的实验工况单一，其结论的适用性有限，我们需要补充这样的批判性分析，让综述更有深度。
③优化逻辑衔接：AI写的段落可能存在主题跳跃，比如从DBE的喷雾特性直接跳到燃烧性能，需要补充过渡句，比如“DBE的喷雾特性改善了气-液混合质量，进而影响了燃烧过程的充分性，具体表现为燃烧效率的提升和排放的降低[18,19]”。
④紧扣问题意识：检查每个段落是否都围绕我们最初提炼的问题意识展开，是否有偏离主题的内容，如有需要删除或调整。
⑥统一学术术语：确保同一术语的表述一致，比如“制动热效率”统一为“BTE”，“颗粒物”统一为“PM”，避免混淆。
1.4.2 打磨示例（以主题2段落为例）
AI原始输出：
DBE具有高十六烷值、良好的喷雾和燃烧特性，能改善燃料点火性能，降低soot/CO排放，可作为戊醇的协同添加剂，弥补戊醇的不足。Heuser et al. (2015)的研究显示，与柴油和辛醇相比，DBE的soot和CO排放更低[20]。Fu et al. (2019)发现，DBE的加入增加了喷雾锥角，增强了气-液混合[18]。
人工打磨后：
与其他高十六烷值添加剂（如二甲醚、辛醇）相比，DBE具有显著优势：一方面，DBE的十六烷值高达105，远高于戊醇（20）和柴油（54），能有效改善燃料的自燃性能[10,15]；另一方面，DBE的氧含量为12.3%，且具有良好的挥发性和较低的粘度，能促进燃料与空气的混合，提升燃烧充分性[16,20]。Heuser et al. 的研究证实，与柴油和辛醇相比，DBE燃烧过程中soot和CO排放更低，这与其高氧含量和良好的燃烧特性密切相关[20]。DBE改善戊醇点火性能的具体机理主要体现在两个方面：一是DBE的高十六烷值能缩短点火延迟，弥补戊醇低十六烷值导致的点火困难[10,15]；二是DBE的喷雾特性更优，Fu et al. 的实验表明，DBE的加入能增加喷雾锥角，增强气-液混合质量[18]，而Tang et al. 的研究也证实，DBE能改善近喷嘴喷雾特性，减少燃料液滴尺寸[19]，这有助于促进戊醇与空气的均匀混合，进一步优化点火过程和燃烧充分性。因此，DBE是戊醇的理想协同添加剂，能有效缓解戊醇在CI发动机中应用的核心瓶颈。
打磨后的段落补充了DBE与其他添加剂的对比、具体作用机理，逻辑更连贯，学术性更强，也更符合我们的问题意识！
基于前面的四步方法论，我们现在来写一篇完整的文献综述，主题为“The effects of n-pentanol, di-n-butyl ether (DBE) and exhaust gas recirculation on performance and emissions in a compression ignition engine”。这篇综述总字数约8000字，严格遵循学术规范，同时体现AI辅助的高效性和人工打磨的深度，具体文献综述如下：
1.1 研究背景与意义（定调子、明价值，搭建读者认知基础）
压燃式（CI）发动机因其优异的燃料经济性、高动力性能和良好的耐久性，在交通运输、农业机械和工程机械等领域得到了广泛应用。然而，CI发动机燃烧过程中产生的颗粒物（PM）、氮氧化物（NOx）等污染物，对人体健康和生态环境造成了严重威胁。随着环保法规的日益严格，如何在保证发动机性能的前提下，有效降低污染物排放，成为CI发动机领域的核心研究课题。（铺垫行业背景：为后续燃料与技术优化的讨论埋下伏笔）
含氧燃料（如醇类、醚类）因其高氧含量、清洁燃烧特性，被认为是改善CI发动机排放的有效途径。n-戊醇作为一种生物基醇类燃料，可通过葡萄糖生物合成和微生物发酵技术制备，具有闪点高、毒性低、挥发性适中的特点，相较于甲醇、乙醇等短链醇类，更适合作为柴油添加剂。二正丁醚（DBE）则是一种具有高十六烷值、良好燃烧性能的醚类燃料，可通过正丁醇醚化反应制备，具有可再生潜力，其高氧含量和优异的喷雾特性有助于改善燃料燃烧过程，降低排放。此外，废气再循环（EGR）技术作为一种成熟的NOx排放控制手段，通过将部分废气重新引入燃烧室，降低缸内温度和氧浓度，从而抑制NOx生成。（引入核心变量：让读者对核心变量有初步认知，避免后续讨论过于突兀）
然而，单一技术的应用往往存在局限性：n-戊醇的低十六烷值导致其点火延迟长、冷启动性能差，限制了其在CI发动机中的大规模应用；DBE单独使用时，其低热值可能影响发动机的动力性能；EGR技术单独使用时，会导致缸内燃烧不充分，增加soot、一氧化碳（CO）和总碳氢化合物（THC）排放。因此，将n-戊醇、DBE和EGR技术相结合，探究三者的协同作用机理，有望实现CI发动机性能和排放的同步优化，打破“制动热效率（BTE）-soot-NOx”的权衡关系。（点明研究必要性：提出 “三元协同” 的研究思路）
本文通过梳理近年来关于n-戊醇、DBE和EGR在CI发动机中应用的相关文献，总结现有研究的核心发现、争议和空白，为后续的实验研究提供理论基础和方向参考。
1.2 n-戊醇对CI发动机燃烧性能和排放的影响（打基础、曝问题，为后续协同分析铺路）
1.2.1 n-戊醇的燃料特性与燃烧性能（拆解单一因素的双重影响）
n-戊醇的化学分子式为C5H12O，密度为0.815 g/cm³，蒸发潜热（LHOE）为308 kJ/kg，氧含量为18.15%，十六烷值为20。与柴油相比，n-戊醇的十六烷值显著较低，这导致其在CI发动机中的点火延迟延长。Ashok et al. 的实验研究表明，随着n-戊醇混合比例的增加，CI发动机的点火延迟逐渐延长，当戊醇比例达到40%时，点火延迟较纯柴油增加了约30%。这一现象的主要原因是n-戊醇的低十六烷值降低了燃料的自燃活性，需要更长的时间完成氧化反应。
点火延迟的延长会影响燃烧过程的相位和强度：一方面，延长的点火延迟使得燃料与空气有更充足的时间混合，增加预混燃烧比例，导致缸内压力峰值（ICP）和最大压力上升率（MPRR）增加；另一方面，预混燃烧比例的增加可能导致燃烧相位提前或滞后，进而影响制动热效率（BTE）。关于n-戊醇对BTE的影响，现有文献存在一定争议：Pan et al. 在柴油中添加50%戊醇后发现，BTE较纯柴油降低了约2.5%；Ashok et al. 的研究也证实，戊醇混合比例增加会导致BTE下降，这主要是因为戊醇的低热值（34.65 MJ/kg）低于柴油（42.5 MJ/kg），且点火延迟延长导致燃烧不充分；但Chen et al. 的研究显示，在低负荷工况下，添加20%戊醇的混合燃料BTE较纯柴油略有提升（约1.2%），这是因为戊醇的高氧含量改善了燃烧充分性，抵消了低热值的负面影响。
此外，n-戊醇的高蒸发潜热也会影响燃烧过程：蒸发潜热的增加会吸收缸内热量，降低缸内温度，这一方面会抑制NOx生成，另一方面也可能导致燃烧速度减慢，燃烧持续期延长。Huang et al. 的研究发现，添加30%戊醇的混合燃料燃烧持续期较纯柴油增加了约15%，这与戊醇的高蒸发潜热和低十六烷值密切相关。
1.2.2 n-戊醇对CI发动机排放的影响（拆解单一因素的双重影响）
n-戊醇对CI发动机排放的影响主要体现在PM/soot、NOx、CO和THC四个方面，其中对PM/soot排放的改善效果已形成广泛共识。
PM/soot排放方面，n-戊醇的高氧含量能有效降低燃烧过程中的局部缺氧区域，减少碳烟生成。Pan et al. 的实验表明，添加50%戊醇后，soot排放较纯柴油降低了约67.9%；Huang et al. 的研究也证实，戊醇的加入能显著降低总颗粒数浓度（TPNC）和颗粒物质量浓度（TPMC），这是因为戊醇的氧含量充足，能促进碳烟的氧化反应；Yang et al. 在不同负荷下的实验发现，戊醇/生物柴油混合燃料的元素碳排放较纯柴油降低了约40%，进一步验证了戊醇对soot排放的改善作用。此外，n-戊醇的高蒸发潜热促进了燃料与空气的均匀混合，减少了局部浓混合气区域，这也是其降低soot排放的重要原因。
NOx排放方面，现有研究存在争议。部分研究认为，n-戊醇的加入会导致NOx排放增加：Pan et al. 发现，添加50%戊醇后，NOx排放较纯柴油增加了约23%；Chen et al. 的研究也显示，戊醇/甲醇/柴油混合燃料的NOx排放较纯柴油有所上升。这一现象的主要原因是n-戊醇的低十六烷值延长了点火延迟，增加了预混燃烧比例，导致缸内温度峰值升高，促进NOx生成。但也有研究得出了相反的结论：Radheshyam et al.的实验表明，添加20%戊醇后，NOx排放较纯柴油降低了约8%；Santhosh et al.在戊醇/生物柴油混合燃料的研究中也发现，戊醇比例增加会导致NOx排放下降。这一争议的核心在于n-戊醇的“低十六烷值”和“高蒸发潜热”的相互作用：低十六烷值促进NOx生成，而高蒸发潜热降低缸内温度，抑制NOx生成。当戊醇混合比例较低（≤20%）时，高蒸发潜热的抑制作用占主导，NOx排放降低；当混合比例较高（≥30%）时，低十六烷值的促进作用占主导，NOx排放增加。
CO和THC排放方面，n-戊醇的影响也与混合比例密切相关。低比例戊醇（≤20%）混合时，高氧含量和良好的混合质量能促进CO和THC的氧化，排放降低；高比例戊醇（≥30%）混合时，点火延迟延长和缸内温度降低会导致燃烧不充分，CO和THC排放增加。Pan et al. 的研究显示，添加50%戊醇后，CO和THC排放较纯柴油分别增加了约45%和60%；而Huang et al.的研究发现，添加20%戊醇时，CO和THC排放较纯柴油分别降低了约18%和22%。
1.2.3 n-戊醇在CI发动机中应用的瓶颈
尽管n-戊醇能有效改善CI发动机的soot排放，但现有研究也明确指出了其应用瓶颈：一是低十六烷值导致的点火延迟长、冷启动性能差，这在低温环境和低负荷工况下尤为明显；二是高比例混合时BTE下降和NOx、CO、THC排放增加的问题；三是n-戊醇与柴油的相容性在长期储存中可能出现分层，影响燃料稳定性。为了解决这些问题，学者们提出了多种方案，如优化喷射参数、调整压缩比、添加高十六烷值添加剂等。其中，添加高十六烷值含氧添加剂（如DBE）被认为是最经济有效的方法之一。
（明确应用瓶颈：最后聚焦戊醇的核心短板（低十六烷值导致点火差、冷启动难），直接为下一部分“DBE 的改善作用”提供衔接逻辑，形成提出问题到解决问题的递进关系。）
1.3 DBE对CI发动机燃烧性能和排放的改善作用（补短板、强协同，回应前文提出的问题）
1.3.1 DBE的燃料特性与优势（聚焦 DBE 的核心优势，专门回应前文提出的戊醇短板）
DBE的化学分子式为C8H18O，密度为0.77 g/cm³，十六烷值高达105，蒸发潜热为346 kJ/kg，氧含量为12.3%， kinematic粘度为0.64 mm²/s（40℃）。与其他高十六烷值添加剂（如二甲醚、辛醇）相比，DBE具有显著优势：一是十六烷值更高，自燃性能更优，能有效改善低十六烷值燃料的点火性能；二是挥发性和流动性良好，粘度低于柴油和n-戊醇，有助于改善燃料喷雾特性；三是氧含量适中，能在不显著降低燃料低热值的前提下，促进燃烧充分性，降低排放；四是可通过正丁醇醚化反应制备，正丁醇可由生物质发酵生产，因此DBE具有可再生潜力，符合能源可持续发展趋势。
Kerschgens et al. 通过化学动力学模拟研究了DBE的燃烧机理，发现DBE在燃烧过程中会快速分解生成正丁醛等中间产物，这些中间产物具有较高的反应活性，能加速燃料的氧化反应，缩短点火延迟。Wullenkord et al. 的层流火焰实验也证实了DBE的高燃烧活性，其燃烧速度较柴油和辛醇更快。这些燃料特性使得DBE成为改善n-戊醇点火性能的理想协同添加剂。
1.3.2 DBE对燃烧性能的改善（强化 DBE 自身的优势价值）
现有研究表明，DBE的加入能有效改善CI发动机的燃烧性能，尤其是在与低十六烷值燃料混合使用时。Fu et al. 的喷雾特性实验发现，DBE的加入能增加燃料喷雾锥角，减小液滴尺寸，增强气-液混合质量；Tang et al. 的近喷嘴喷雾实验也证实，DBE/生物柴油混合燃料的喷雾穿透距离更短，喷雾分布更均匀，有助于促进燃烧充分性。喷雾特性的改善直接影响燃烧过程：Mühlbauer et al.在光学柴油发动机中的实验表明，DBE混合燃料的燃烧持续期较柴油缩短了约12%，燃烧效率提升了约3%；García et al.的研究发现，纯DBE的燃烧损失较柴油降低了约5%，燃料-功转换效率显著提升。
当DBE与n-戊醇混合使用时，其对燃烧性能的改善作用更为突出。DBE的高十六烷值能有效缩短n-戊醇的点火延迟，弥补其低十六烷值的不足。此外，DBE的高蒸发潜热和良好的喷雾特性，能与n-戊醇的高氧含量形成协同作用，进一步优化燃料与空气的混合质量，增加预混燃烧比例，提升缸内压力峰值和BTE。Heuser et al.的实验研究表明，与柴油/辛醇混合燃料相比，柴油/戊醇/DBE混合燃料的BTE提升了约2.8%，点火延迟缩短了约25%。这一结果证实了DBE与n-戊醇的协同作用对燃烧性能的改善效果。
1.3.3 DBE对排放的改善（强化 DBE 自身的优势价值）
DBE对CI发动机排放的改善作用主要体现在soot、CO和NOx三个方面。soot排放方面，DBE的高氧含量和良好的燃烧特性能有效减少碳烟生成：Heuser et al. 的实验表明，与柴油相比，DBE的soot排放降低了约60%；Mühlbauer et al. 的研究也证实，DBE的颗粒数排放和颗粒尺寸显著低于柴油；García et al.发现，纯DBE的soot排放较柴油降低了约75%，这与其高氧含量和充分的燃烧过程密切相关。当DBE与n-戊醇混合使用时，两者的高氧含量形成协同作用，soot排放进一步降低：Pan et al. 的研究显示，柴油/戊醇/DBE混合燃料的soot排放较柴油/戊醇混合燃料降低了约35%。
CO排放方面，DBE的加入能促进CO的氧化反应，降低排放：Heuser et al.的实验表明，DBE混合燃料的CO排放较柴油降低了约40%；Fu et al.的研究也证实，DBE的喷雾特性改善了燃烧充分性，CO排放显著下降。这一现象的主要原因是DBE的高燃烧活性和良好的混合质量，使得燃料在燃烧过程中能充分氧化，减少不完全燃烧产物的生成。
NOx排放方面，DBE的影响较为复杂。一方面，DBE的高十六烷值缩短了点火延迟，减少了预混燃烧比例，降低了缸内温度峰值，从而抑制NOx生成；另一方面，DBE的高燃烧效率可能导致缸内温度升高，促进NOx生成。现有研究表明，DBE混合燃料的NOx排放总体低于柴油，但高于n-戊醇混合燃料。García et al.的研究发现，纯DBE的NOx排放较柴油降低了约15%；Heuser et al. 的实验也证实，DBE/柴油混合燃料的NOx排放较柴油/辛醇混合燃料降低了约10%。这一结果表明，DBE在降低soot排放的同时，能较好地控制NOx排放，为平衡soot和NOx排放提供了可能。
1.4 EGR与含氧燃料的协同作用（扩维度、显局限，向三元协同过渡）
1.4.1 EGR对CI发动机燃烧和排放的影响（解析 EGR 的基础功能与副作用）
EGR技术通过将部分废气重新引入燃烧室，降低缸内氧浓度和燃烧温度，从而抑制NOx生成，这是其核心作用机制。现有研究证实，EGR率的增加会显著降低NOx排放：Pan et al. 的研究表明，当EGR率从0%增加到30%时，CI发动机的NOx排放降低了约41%；Rajesh Kumar et al. 的实验也发现，EGR率增加到25%时，NOx排放较无EGR工况降低了约35%。这一现象的主要原因是废气中的CO2、H2O等惰性气体具有较高的比热容，能吸收燃烧热量，降低缸内温度，而NOx的生成与缸内温度呈指数关系，因此EGR能有效抑制NOx生成。
但EGR技术的应用也存在副作用：一是缸内氧浓度降低和温度下降会导致燃烧不充分，增加soot、CO和THC排放；二是燃烧效率下降，BTE降低。Pan et al. 的研究发现，当EGR率超过20%时，soot排放较无EGR工况增加了约200%；He et al.的实验也证实，EGR率增加到25%时，CO和THC排放分别增加了约180%和220%；Wang et al.的研究显示，EGR率从0%增加到25%时，BTE降低了约7.8%。这些副作用限制了EGR技术的单独应用，因此需要与含氧燃料结合，以平衡NOx和soot排放。
1.4.2 EGR与n-戊醇的协同作用（分析二元协同）
n-戊醇的高氧含量能弥补EGR导致的缸内缺氧问题，促进燃烧充分性，从而抑制soot、CO和THC排放的增加，形成协同作用。现有研究证实，EGR与n-戊醇的结合能同步降低NOx和soot排放：Pan et al. 的实验表明，当EGR率为15%时，柴油/20%戊醇混合燃料的NOx排放较纯柴油无EGR工况降低了约30%，soot排放降低了约50%；Rajesh Kumar et al. 的研究发现，EGR率为20%时，柴油/15%戊醇混合燃料的NOx和soot排放较纯柴油无EGR工况分别降低了约38%和45%；Huang et al. 的研究也证实，EGR与戊醇的结合能有效平衡NOx和soot排放，同时控制CO和THC排放的增加。
但EGR与n-戊醇的协同作用也存在局限性：一是高EGR率（≥25%）下，缸内温度和氧浓度过低，即使有戊醇的高氧含量，也难以避免燃烧不充分，导致BTE显著下降；二是戊醇的低十六烷值与EGR的冷却效应叠加，会进一步延长点火延迟，影响发动机的稳定性。因此，需要在合适的EGR率（10%-20%）和戊醇混合比例（15%-25%）下，才能实现燃烧性能和排放的同步优化。
1.4.3 EGR与DBE的协同作用（分析二元协同）
DBE的高十六烷值和良好的燃烧特性能弥补EGR导致的燃烧延迟和不充分问题，与EGR形成协同作用。现有研究表明，EGR与DBE的结合能在降低NOx排放的同时，较好地控制soot排放：García et al. 的实验发现，当EGR率为15%时，纯DBE的NOx排放较无EGR工况降低了约25%，soot排放仅增加了约10%；Heuser et al. 的研究证实，EGR率为20%时，DBE/柴油混合燃料的NOx和soot排放较纯柴油无EGR工况分别降低了约32%和40%。这一协同作用的核心机制是：DBE的高十六烷值缩短了点火延迟，改善了EGR导致的燃烧滞后；DBE的高氧含量促进了燃烧充分性，抑制了soot排放的增加。
此外，DBE的良好喷雾特性能与EGR的气流运动形成协同作用，进一步优化燃料与空气的混合质量。Fu et al.的研究发现，EGR率为10%时，DBE/生物柴油混合燃料的喷雾锥角较无EGR工况增加了约8%，气-液混合质量显著提升；Tang et al.的实验也证实，EGR与DBE的结合能改善近喷嘴喷雾特性，减少燃料液滴聚集，促进燃烧充分性。这些结果表明，EGR与DBE的协同作用不仅能平衡NOx和soot排放，还能改善燃烧稳定性，为CI发动机的性能优化提供了新途径。
1.5 研究空白与本文研究方向（收线索、指方向，完成综述核心使命）
综合现有研究可以看出，尽管学者们已对n-戊醇、DBE和EGR在CI发动机中的应用进行了大量探索，但仍存在三个关键研究空白，亟待进一步深入研究。（系统性提炼空白）
首先，现有研究多聚焦于“二元组合”（如n-戊醇+EGR、DBE+柴油）的影响，缺乏对“n-戊醇+DBE+EGR”三元协同作用的系统研究。n-戊醇的低十六烷值问题需要DBE的高十六烷值来弥补，而EGR对NOx排放的控制效果需要与两种含氧燃料的soot减排优势相结合，但三者同时作用时，燃烧过程中的相互影响（如DBE对n-戊醇点火延迟的改善程度、EGR率对混合燃料燃烧充分性的影响）尚未明确，相关的燃烧机理和排放规律仍需验证。例如，现有研究尚未明确不同EGR率下，n-戊醇/DBE混合比例对BTE的影响规律，也未深入分析三者协同作用下缸内压力、温度和热释放率的演变特征。
其次，现有研究对颗粒物排放的关注多集中在soot和TPNC上，对颗粒物粒径分布（PSD）的分析不足。CI发动机排放的颗粒物中，成核模态颗粒（NMP）和积聚模态颗粒（AMP）的环境影响和健康风险不同，而n-戊醇的高蒸发潜热、DBE的喷雾改善作用以及EGR的缸内温度调节效果，都可能影响NMP和AMP的生成与转化[16,22]。现有研究中，仅有少数文献探讨了n-戊醇或DBE单独使用时的PSD变化，尚未有研究系统分析三者协同作用下PSD的演变规律，这限制了对混合燃料颗粒物排放特性的全面理解。例如，EGR率增加时，n-戊醇/DBE混合燃料的NMP和AMP比例如何变化，是否会导致超细颗粒物排放增加，这些问题都尚未得到解答。
最后，现有研究尚未完全打破CI发动机中“BTE-soot-NOx”的权衡关系。EGR能降低NOx但增加soot，n-戊醇能降低soot但可能增加NOx或降低BTE，DBE能改善点火性能但对权衡关系的影响尚不明确。如何通过优化n-戊醇/DBE混合比例和EGR率，实现BTE、soot和NOx的同步优化，是当前CI发动机燃料与技术优化的核心目标之一，但现有研究缺乏相关的系统测试和机理分析。例如，中等EGR率（10%-15%）与n-戊醇/DBE混合燃料结合时，是否能打破权衡关系，实现BTE不下降、soot和NOx同步降低，这一问题需要进一步验证。
因此，本文聚焦于“n-戊醇+DBE+EGR”的三元协同作用，通过系统的发动机台架实验，探究不同EGR率（0%、5%、10%、15%、20%、25%）下，混合燃料（D64P16DB20：64%柴油+16%n-戊醇+20%DBE）的燃烧性能（缸内压力、热释放率、点火延迟、BTE等）和排放特性（soot、NOx、CO、THC、PSD等），旨在明确三者的协同作用机理，验证是否能打破BTE-soot-NOx的权衡关系，为CI发动机的燃料优化和排放控制提供理论依据和技术参考。（明确后续研究目标，形成逻辑闭环）2. 对比分析：AI辅助综述 vs SCI真人综述2.1 相似之处
2.1.1 核心逻辑一致：围绕问题意识展开
两者的核心逻辑都围绕“n-戊醇的应用瓶颈-DBE的改善作用-EGR的协同效果-三者协同的研究空白”展开，没有出现平铺直叙的文献堆砌。
真人综述开篇即指出n-戊醇的低十六烷值导致点火性能差，限制了其应用，进而引出DBE作为高十六烷值添加剂的潜力，再结合EGR技术的排放控制效果，最终聚焦于三者协同作用的研究空白；
AI综述也遵循这一逻辑，从n-戊醇的影响入手，逐步引入DBE和EGR的作用，最后提炼研究空白，与真人综述的核心逻辑高度一致。
2.1.2 结构框架相似：符合学术综述规范
两者的结构都符合工程领域文献综述的规范，均采用“研究背景-单一因素影响-二元协同作用-研究空白”的框架。
真人综述分为“n-戊醇的研究现状”“DBE的研究现状”“EGR的研究现状”“研究空白”四个部分；
AI综述则细化为“n-戊醇的影响”“DBE的改善作用”“EGR与含氧燃料的协同作用”“研究空白”四个部分，结构更为清晰，但整体框架与真人综述一致，都能让读者快速把握现有研究的脉络。
2.1.3 文献覆盖全面：核心文献均有涉及
两者都覆盖了该主题的核心文献，包括n-戊醇、DBE和EGR相关的高被引文献（如Pan et al., Huang et al., Heuser et al.等）。
真人综述引用了33篇参考文献，AI综述基于其中20篇核心文献展开，虽然引用数量较少，但核心文献均有涉及，且都准确提炼了这些文献的核心发现，没有出现关键文献遗漏的情况。
2.1.4 研究空白提炼精准：聚焦核心问题
两者提炼的研究空白高度一致，都聚焦于“三元协同作用”“粒径分布”“NOx和soot的Trade-off关系打破”等核心问题。
真人综述明确指出，现有研究缺乏对“DBE/n-戊醇/柴油混合燃料在不同EGR率下的燃烧和排放特性”的研究，尤其是对粒径分布差异的关注不足；
AI综述也提炼了同样的研究空白，且进一步细化了三者协同作用的机理空白，与真人综述的研究空白提炼方向完全一致。2.2 差异之处
2.2.1 学术深度：真人综述更深入、更细致
真人综述对文献的分析更为深入，不仅总结了文献的核心发现，还对文献的实验设计、方法学进行了隐性评价，而AI综述的分析多停留在表面。
例如，真人综述在讨论n-戊醇的影响时，提到“不同研究中n-戊醇对NOx排放的影响差异，与实验工况（如负荷、转速）和混合比例密切相关”，这一分析结合了实验设计的细节，体现了对文献的深度理解；而AI综述虽然也提到了这一争议，但未深入分析争议背后的实验设计差异，深度稍显不足。
此外，真人综述对燃烧机理的探讨更为细致。
例如，在讨论DBE的作用时，真人综述结合了DBE的化学动力学机理（如分解生成正丁醛）和喷雾特性，详细解释了DBE改善燃烧性能的内在机制；而AI综述虽然也提到了这些机理，但表述较为笼统，缺乏细节支撑。
2.2.2 批判性分析：真人综述更突出
真人综述的批判性分析更为突出，不仅指出了现有研究的不足，还对不同文献的结论进行了对比和评价，而AI综述的批判性分析相对薄弱。
例如，真人综述在讨论n-戊醇对BTE的影响时，对比了Ashok et al.和Santhosh et al.的研究结论，指出“BTE的变化与戊醇混合比例、发动机负荷密切相关，低比例戊醇可能提升BTE，高比例则可能降低”，这一对比分析体现了批判性思维；而AI综述虽然也提到了这一争议，但未对不同文献的结论进行深入对比，批判性分析不足。
2.2.3 文献引用：真人综述更精准、更系统
真人综述的文献引用更为精准、系统，不仅引用了大量相关文献（33篇），还在关键结论处标注了具体的文献支持，且引用的文献涵盖了不同研究方向（如化学动力学、喷雾特性、发动机性能测试），形成了完整的文献网络；而AI综述的引用文献数量较少（20篇），且引用多集中在发动机性能测试方面，对化学动力学、喷雾特性等方面的文献引用不足，文献网络不够完整。
2.2.4 语言表达：真人综述更流畅、更严谨
真人综述的语言表达更为流畅、严谨，句间逻辑衔接自然，学术术语使用准确，且避免了重复表述；而AI综述虽然经过人工打磨，但部分段落仍存在逻辑衔接生硬、表述重复的问题。
2.3 AI辅助综述的优劣势总结
2.3.1 优势
①效率高：AI能快速梳理零散的文献要点，提炼核心主题，生成段落框架，将文献综述的撰写时间从几周缩短到几天，大幅提升写作效率；
②逻辑清晰：AI擅长梳理逻辑关系，能根据问题意识将文献要点整合为有逻辑的主题，避免出现逻辑混乱的问题；
③覆盖全面：只要提供足够的文献要点，AI能全面覆盖相关研究的核心发现，避免出现关键信息遗漏；
④易于修改：AI生成的框架和段落可以快速调整，通过修改提示词就能改变内容的侧重点和结构，灵活性强。
2.3.2 劣势
①学术深度不足：AI对文献的理解多停留在表面信息整合，难以深入挖掘研究背后的实验设计逻辑、方法学优劣及核心机理的内在关联。以戊醇点火性能研究为例，真人综述在探讨DBE对其的改善作用时，不仅明确了DBE高十六烷值的基础优势，还结合其化学动力学机理（燃烧过程中分解生成正丁醛的反应路径）与喷雾特性（增加喷雾锥角、减小液滴尺寸），详细拆解了“高十六烷值缩短点火延迟”的具体作用链条，甚至关联了不同喷射压力下的混合质量变化。而AI辅助综述虽能提及DBE的高十六烷值优势和喷雾改善效果，但未能将化学动力学与喷雾特性的协同作用进行深度融合，对“为何这些因素共同作用能优化点火性能”的机理阐释较为笼统，缺乏细节支撑。
②批判性分析薄弱：AI的核心功能是总结文献结论的共性与表面争议，却难以形成对文献的批判性评价思维。真人综述在梳理戊醇对NOx排放的影响时，会主动对比不同研究的实验工况差异——如Ashok et al.的实验基于高负荷（80%额定负荷）、Rajesh Kumar et al.聚焦中低负荷（40%-60%额定负荷），进而分析得出“高负荷下戊醇延长点火延迟导致NOx增加，中低负荷下其高蒸发潜热抑制NOx生成”的结论，清晰解释了文献争议的根源。反观AI综述，仅能呈现“部分文献认为戊醇增加NOx排放，部分认为降低”的表面争议，未深入探究实验设计、工况参数等关键变量对结论的影响，批判性思维明显缺失。
③文献引用不够精准系统：AI易出现文献编号与核心结论对应偏差的问题，且引用的文献网络缺乏跨方向的完整性。真人综述引用的33篇文献中，既涵盖Pan et al.、Huang et al.等发动机性能测试类研究，也包含Kerschgens et al.的化学动力学模拟、Fu et al.的喷雾特性实验等支撑性文献，形成了“燃料特性-机理分析-性能验证”的完整文献体系。而AI综述基于20篇核心文献展开，引用重心集中在发动机性能测试领域，对化学动力学、喷雾特性等基础机理类文献的引用不足。
④语言表达存在瑕疵：AI生成的内容易出现逻辑衔接生硬、表述重复等问题，学术语言的精炼度不足。例如在阐述DBE的作用时，AI综述可能反复使用“改善气-液混合质量”这一表述；而真人综述则通过“增强气-液混合均匀性”“优化喷雾空间分布”“减小燃料液滴团聚程度”等差异化表述避免重复，同时借助“喷雾特性的优化直接促进燃烧过程的充分性，具体表现为……”这类过渡句强化句间逻辑。此外，AI对学术代词的运用不够精准，常出现“该因素”“此特性”等指代模糊的表述，需人工补充明确指代对象以提升可读性。
3. 实操建议：用AI辅助撰写文献综述的6个关键技巧
结合前面的方法论和案例对比，我总结了6个实操技巧，帮助大家用AI写文献综述时避免翻车，既提高效率，又保证质量：
3.1 技巧1：牢牢把握人的主体性，不做AI的傀儡
这是最核心的技巧，AI是辅助工具，不是代笔。无论AI多智能，都不能替代你自己的思考：
问题意识必须自己提炼：不要让AI帮你找研究空白，而是基于你对主题的理解，拆解出明确的问题意识，这是整个综述的方向盘；
文献要点提炼要检查：不要直接把AI文献的提炼拿来用，还是要自己阅读一下文献，确认一下文献要点提炼的准确性；
最终质量必须自己把控：AI输出的初稿只是半成品，必须经过人工核对（文献引用、核心发现）、打磨（逻辑衔接、语言表达）和深化（批判性分析、机理拆解），才能形成合格的综述。3.2 技巧2：设计精准提示词，让AI听懂你的需求
提示词是AI的指令，提示词越具体，AI的输出越符合预期。结合前面的案例，给大家总结3个核心提示词模板，可直接套用：
模板1：梳理逻辑+提炼主题
你是工程领域的学术文献综述助手，擅长梳理文献逻辑。以下是xx篇关于‘XX主题’的文献要点（编号1-20），请你：1. 梳理这些要点之间的逻辑联系（重点围绕‘XX核心问题’）；2. 提炼3-5个核心主题，每个主题围绕一个研究方向；3. 标注每个主题对应的文献编号；4. 用简洁的语言概述每个主题的核心内容。
模板2：扩写段落+补充细节
基于你提炼的主题，为每个主题扩写一段500-600字的综述段落，要求：1. 突出每个主题下文献的共识和争议；2. 引用文献时标注编号（如‘Pan et al. (2019) [1]’）；3. 句间用代词或衔接词连接，逻辑连贯；4. 结合文献要点中的实验设计或机理，补充细节。
模板3：修改优化+深化分析
你扩写的XX主题段落存在以下问题：1. 机理分析过于笼统，未结合文献中的化学动力学/喷雾特性；2. 未对比不同文献的实验工况差异；3. 表述存在重复。请你：1. 补充XX文献（编号X）中的机理细节；2. 对比不同文献的实验工况（如负荷、混合比例），分析结论差异的原因；3. 替换重复表述，补充过渡句，优化逻辑衔接。
使用这些模板时，需将“XX主题”“核心问题”等占位符替换为具体内容，比如将“XX核心问题”替换为“戊醇的点火瓶颈-DBE的改善作用-EGR的协同效果”，AI的输出会更具针对性。
3.3 技巧3：搭建文献矩阵，让AI有精准弹药
文献矩阵是AI辅助写作的基础，是围绕问题意识提炼的结构化文献要点，搭建时要注意三点：
要点维度紧扣问题意识：每个文献的要点需包含“作者+年份、研究对象、实验工况、核心发现、与问题意识的关联”，比如在戊醇相关文献要点中，明确标注“与‘戊醇点火瓶颈’的关联：证实低十六烷值导致点火延迟延长”；
内容精炼且聚焦：每个文献的要点控制在5-8句话，只保留与问题意识相关的核心信息，避免冗余，如文献中关于“燃料粘度对输油管影响”的内容，若与主题无关则无需纳入；
标注争议与空白：在要点中明确标注该文献与其他文献的争议（如“该文献认为戊醇增加NOx排放，与文献X的结论相反”）及自身研究不足，帮助AI提炼争议主题。3.4 技巧4：人工打磨三步走，提升综述质量
AI输出初稿后，人工打磨要遵循“核对-优化-深化”三步走，这是弥补AI短板的关键环节：
第一步：核对准确性
逐一核对文献引用的编号与核心发现是否对应，比如AI标注为“文献10证实DBE高十六烷值”，需查阅原文确认文献10是否为Kerschgens et al. 2016的DBE机理研究；同时核对核心发现是否与原文一致，避免AI篡改结论，如AI误将“soot排放降低67.9%”表述为“降低80%”，需及时修正。
第二步：优化表达
补充过渡句强化逻辑，如在“DBE增加喷雾锥角”与“燃烧充分性提升”之间，添加“喷雾锥角的增加扩大了燃料与空气的接触面积，促进混合均匀性，进而提升燃烧充分性”；替换重复表述，将多次出现的“改善排放”根据语境改为“降低soot排放”“抑制NOx生成”“减少CO排放”；调整段落结构，将“机理分析”“实验结论”“争议点”分层次排列，让层次更清晰。
第三步：深化分析
补充批判性评价，如针对“某文献仅在低负荷下测试”的情况，添加“该文献的实验工况局限于低负荷（≤40%额定负荷），结论在高负荷工况下的适用性需进一步验证”；深化机理分析，结合文献中的化学动力学细节，如将“DBE改善点火性能”细化为“DBE燃烧中分解生成的正丁醛具有高反应活性，加速氧化反应，缩短点火延迟[15]”；补充文献间对比，分析结论差异原因，如“文献3与文献5的NOx排放结论差异，源于前者采用高负荷（80%）而后者为中负荷（50%），负荷不同导致戊醇的蒸发潜热与十六烷值作用占比不同”。
3.5 技巧5：避免AI幻觉，确保文献真实性
AI最大的风险是编造不存在的文献或数据，避免这一问题的3个关键技巧：
只喂给AI自己读过的文献要点：自己读过的文献能判断要点的真实性，避免AI基于虚假摘要生成内容；若直接上传未读文献的摘要让AI提炼，AI可能误解或编造信息；
不要求AI推荐文献：不要让AI推荐与XX主题相关的文献，否则AI可能编造“Zhang et al. 2023”这类不存在的文献；如需补充文献，需自己通过Web of Science等数据库检索；
人工核对所有引用：AI输出的段落中，所有文献引用都要人工核对，确保作者、年份、核心发现与原文一致，尤其注意跨文献嫁接结论的问题，如AI将文献A的soot结论与文献B的NOx结论结合后标注为文献C，需及时拆分修正。3.6 技巧6：结合学科特点，针对性优化
不同学科的文献综述有不同的侧重点，工程领域的文献综述要特别注意以下3点，避免AI输出泛学科内容：
突出实验设计和机理分析：工程领域综述不仅要总结结论，还要分析实验工况（如负荷、转速、EGR率）对结论的影响，以及燃烧机理、排放机理等，可在提示词中明确要求“结合实验工况和化学动力学机理展开”；
关注数据支撑：引用文献时，尽量补充关键数据（如soot排放降低67.9%、BTE提升2.8%），让综述更有说服力，提示词中可加入“标注核心数据及误差范围（若文献提及）”的要求；
结合技术应用：工程领域综述要关注技术的实际应用价值，如在戊醇-DBE-EGR主题中，强调“三元协同作用对CI发动机排放控制的实际意义，为商用车燃料优化提供参考”，提升综述的应用导向性。4. 结语：AI是工具，思考才是核心
今天讲的这些所谓的技巧是想告诉大家：AI确实能极大提升文献综述的写作效率，想要高效必须要用，但它永远替代不了人的思考。
AI能帮你节省梳理逻辑、整合主题的时间，但不能帮你提炼有价值的研究空白，不能帮你深入理解文献的机理，更不能帮你形成自己的学术观点。所以，不要指望AI能“一键生成”高质量的文献综述，也不要因为有了AI就忽视了文献的深度阅读。正确的做法是：把AI当作学术助理，用它来处理繁琐的逻辑梳理和主题整合工作，自己则聚焦于问题意识提炼、文献深度阅读和综述质量打磨，这样才能既提高写作效率，又保证学术质量。
最后，希望这篇回答的方法论和实操技巧能帮到大家！
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