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合成高分子如各類塑料制品在過去半個世紀為社會發展與生活便捷做出了巨大貢獻。然而近年來，隨著石油資源的日益枯竭以及傳統高分子不可降解所帶來的全球性環境污染問題，發展基于可再生資源、可降解、可回收的高分子成為全社會迫在眉睫的需求。高分子科學家們在過去 20 年中發展了一大批可解聚高分子，特別是近 5 年來可回收塑料領域出現了飛躍性的進展。然而現有的可降解高分子種類較少、且往往存在聚合 / 降解條件劇烈、副反應多、產率低等問題，難以高效回收單體或其他高附件值產品。

電石泥法生產環氧丙烷工藝技術中，粗PO中含有少量氨，通過脫氫塔的放空來脫氨并損失少量PO。通過專用脫氨吸附床和精餾系統，可將PO加收。吸附系統解析的氨氣經循環水洗滌塔吸收，使得有機廢氣的排放環保問題解決。

該技術產品實現了低成本、高性能分子篩膜的規?；苽?，獲得了能夠穩定運行的膜分離裝備。與傳統精餾、吸附等技術相比，該技術可節約能耗50%以上。技術指標：該技術依據分離體系處理量的要求，設計不同膜面積的分離裝置，原料預處理方式等，開發出滲透汽化膜分離工藝。已在化工、生物醫藥等企業推廣工業裝置70余套，涉及甲醇、乙醇、異丙醇、乙腈、四氫呋喃等多種溶媒脫水，為企業創造出顯著的經濟效益。在有機溶劑脫水領域具有廣闊的應用前景。

針對微型無人機，由于載荷的限制無人機本身不能承擔地面標識位置解算等繁雜大量的計算以及無人機在運動過程中圖像特征提取精度不高導致地面標識位置解算精度有待提高，因此考慮將輔助降落/回收系統嵌入到地面回收基座中，從而輔助無人機安全降落。

成果簡介轉爐鋼水冶煉過程中會產生大量含氧化鐵粉塵的高溫煙氣， 其主要成分為一氧化碳， 是一種熱值較高的工業燃料， 如不進行有效回收處理和控制排放， 不僅污染大氣環境， 還會造成能源浪費。 轉爐煤氣回收是把轉爐生產過程中的副產品CO 進行回收再利用的生產工藝， 它將高溫煙氣通過汽化煙道進行冷卻、 凈化處理后， 得到可回收的轉爐煤氣， 其經濟價值和社會效益不言而喻。目前國內煉鋼企業的轉爐煤氣回收系統由于部分技術裝備及控制方法比較落后， 煤氣回收和煙氣減排效果差。 本項目采用滑

在煉焦過程中產生的大量荒煤氣中蘊含著余熱，其熱量回收具有以下難點: 荒煤氣中焦油蒸汽易結焦積碳;荒煤氣中 H2S 及水蒸汽易導致腐蝕;焦爐上部裝 煤、側邊推焦，空間狹小;煉焦炭化室高溫、荒煤氣可燃，泄露后果嚴重;焦爐 全年無休、全生命周期在線管理。本項目提出的上升管換熱器具有耐高溫，防腐蝕，結構緊湊，抑結焦，高換 熱效率，模塊化，易安裝等優點。

分子篩膜滲透汽化脫水技術是一種新型的膜分離技術，通過膜一側引入含水有機溶劑，而另一側抽真空的方式，能夠有效實現溶劑脫水，獲得高純溶劑產品。與傳統精餾、吸附等技術相比，該技術可節約能耗50%以上，收率達99%。除此之外，該技術操作方便、過程易于控制并且環境友好，無廢棄物排放。

一種濃廢酸回收工藝，目的在于提供一種濃廢酸(特別是濃度為 80％～95％的廢酸)回收方法。其特征在于：以燃煤或燃氣為能源，采取控溫氣化吸收工藝回收硫酸，整個工藝由汽化分離工序、吸收分離工序、廢酸預熱工序組成。本發明的有益效果是：回收酸比較純凈，濃度可調，經濟濃度為 90～95％，完全可以滿足生產回用的目的；回收能耗低，噸酸回收消耗天然氣 35～50Nm3 ，具有可觀經濟效益。

心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷