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農業廢棄物中富含木糖，木糖以大分子的木聚糖的形式廣泛存在于植物半纖維素中，可通過水解等農林業副產物如玉米芯等獲得。如何利用廉價農業廢棄物中木糖發酵生產高附加值產物具有重要前景。本實驗室通過多年研究，挖掘出具有自主知識產權的可高效利用木糖生產γ氨基丁酸（GABA)的乳酸菌,L. buchneri WPZ001 可利用木糖或玉米芯水解液為碳源生長并高產 GABA。GABA 是中樞神經系統中一種抑制性神經遞質,在保健食品及飼料添加劑中用途廣泛，而目前其生產方法均為利用葡萄糖發酵生產。 本研究室研究發現：L. buchneri WPZ001 在以木糖為碳源的培養基中的生長和 GABA 合成情況均優于葡萄糖，在分別以木糖和玉米芯稀硫酸水解液為碳源的 1 L 規模的靜置發酵中，48 h 的 GABA 產量分別可達 70.1 g/L 和 61.2 g/L，優化后，GABA 產量進一步提升到 313.1 g/L。本技術以富含木糖的農業廢棄物為原料生產 GABA 的，不僅有助于降低 GABA 生產成本，還對再生資源的利用具有重要意義。 

沼氣工程是一種有效處理有機廢棄物的工程技術,尤其是在畜禽糞污處理和高濃度有機污水處理方面效果顯著,在國內外得到了大力推廣應用。近年來,隨著養殖業和農產品加工業向大型化發展以及沼氣作為新能源開發利用,我國沼氣工程正朝著大型化、產業化方向發展。沼氣工程在處理有機廢棄物的同時又能夠產生清潔能源,處理后的沼液沼渣還可能成為有機肥料。但實際工程中這些廢棄物往往不能得到預期的“就地直接利用”,帶來很多負面影響：①沼液中含有大量的N、P、K營養元素、生理活性物質(BAC)、數量龐大的微生物菌群以及其它無機離子和極微量的重金屬成分等。這些物質成份復雜、含量未知,直接用作肥料灌溉,難以發揮最好的效用,弊大于利;②沼液直接農業利用受季節性影響明顯,且由于貯存和運輸等原因,沒有足夠的田地及時消納,只能直接排放造成環境污染；③沼液、沼渣在農田施用時,沒有規范性的技術指導,一旦施用量過大,超過土地承載能力和作物利用能力,便會造成二次污染。因此沼液、沼渣問題已經成為制約規?；託夤こ坍a業化推廣的瓶頸。本項目圍繞規模化沼氣工程存在的沼液、沼渣減量及其高附加值利用等問題開展研究,通過系統分析與測定沼液中的主要組分、生理活性物質及其物理化學和生物學特性；結合沼氣工程厭氧發酵液回流工藝和沼液營養物質濃縮與水資源回收技術應用研究,顯著減少沼氣工程沼液沼渣排放量,有效實現發酵液中營養物質與水資源分離回收；系統考察了沼液作為有機營養液、沼渣作為有機肥和人工基質在農業應用的效果,解決沼液、沼渣的消納問題,有效提高沼液、沼渣的附加利用價值,對于促進規?；託夤こ痰目沙掷m發展具有重要意義。

本發明涉及水煤漿生產方法,旨在提供一種利用微波改變煤炭特定理化特性用于改善成漿性能的方法。該方法是將煤炭破碎至粒度為0.05～5mm后進行微波輻照改性,控制微波輻照量以使得煤炭中:含氧官能團中羥基和羧基的總含量降低至3～6mmol/g,顆?？紫侗缺砻娣e降低至2～7m2/g,自由態堿金屬離子含量增加至0.2～0.4wt.%。微波輻照能夠選擇性改變煤炭中含氧官能團等特定理化特性,從而明顯提高水煤漿濃度和降低表觀粘度,性能優于傳統的電加熱爐或燃燒爐對煤炭由外向內的輻射、對流和傳導加熱。儀器設備簡單易操作,投資和運行成本低,適宜工業自動化生產線。

本項目采用近紅外波段的DFB型二極管激光器，結合波長調制吸收光譜技術，通過一對CO2譜線的諧波信號實現對高溫高壓環境中溫度以及CO2濃度的測量，從而實現對燃料利用效率及碳排放檢測。 技術推廣意向：儀器儀表 現狀特點：可調諧二極管激光吸收光譜技術是利用二極管激光器波長調諧特性，獲得被測氣體特征吸收光譜范圍內的吸收光譜，從而對氣體進行定性分析或定量分析的一種新技術。該技術具有高靈敏度、非接觸式、實時、動態、多組分同時測量等優點。由于二極管激光器的高單色性，可以利用待測氣體分子的一條孤立吸收譜線進行測量，避免了其他分子譜線的交叉干擾，從而準確地鑒別出待測氣體。TDLAS 在許多領域有著潛在的重要應用價值，是近年來國際上非常熱門的研究領域之一，其主要的應用領域有：分子光譜研究、機動車尾氣測量、工業過程監測控制、天然氣泄漏及有毒有害氣體監測、大氣痕量氣體檢測、醫療診斷、大氣氣溶膠測量等領域。技術創新：采用價格低廉、堅固耐用的近紅外二極管激光器最為探測光源，對于壓力范圍相對較小以及氣體濃度相對較高的系統較為適用。

我國是世界上最大的植物油料加工和消費國，總量近 1.5 億噸，在國家食品安全體系中舉足輕重。植物油料加工長期以來以壓榨法和浸出法制油、堿溶酸沉制蛋白、化學精煉油脂為技術主線，普遍存在：1）加工條件劇烈、能耗高、溶劑殘留、環境污染；2）蛋白功能性差、組分高值化利用率低；3）生物精煉連續性差、附加值低等共性關鍵問題。本項目在國家自然科學基金重點項目、國家“863 計劃”、國家科技支撐計劃等重大項目支持下，歷經 13 年持續攻關，以現代生物技術為手段，突破植物油料生物解離關鍵技術為核心、組合發明生物解離產物及油脂的高值化利用成套技術，形成了植物油料全產業鏈新一代加工技術體系。 項目已獲授權發明專利 45 件，申請國際專利（PCT）3 件，出版著作 10 部，發表相關論文 205 篇（SCI/EI106 篇），主持制定或參與國家、行業標準 10 項。項目已獲中國輕工業聯合會技術發明一等獎、中國發明協會發明創業成果一等獎、黑龍江省技術發明一等獎、中國食品科學技術學會技術發明一等獎等省部級以上科技獎勵 14 項。 項目技術主要用于生產有機大豆油脂、大豆蛋白肽以及大豆膳食纖維等產品，項目目前已通過中試實驗。項目計劃投資預計 2 億元，建設規模為加工原料豆 20000 噸/年，項目達產后預計年銷售額為 3.6 億元人民幣。通過該項目的實施，將打破了國外在高端油脂和蛋白產品生產上的技術壟斷，增強了企業的核心競爭力。

本發明公開了一種冬夏兩用型車載太陽能利用裝置，包括太陽能收集單元，以及與太陽能收集單元連接用于儲存電能的蓄電池組件，還包括：對汽車進行供冷的制冷單元；對汽車發動機冷卻液進行溫度控制的加熱單元；所述蓄電池組件對所述制冷單元和加熱單元同時供電。與現有技術相比，本發明利用太陽能發電板將太陽能轉化為電能并收集在蓄電池中。夏天時，利用蓄電池所儲存的電量驅動一個壓縮式制冷系統實現汽車內部舒適的環境。冬天時，利用蓄電池所儲存的電量維持發動機的冷卻液在一定的溫度范圍內。該裝置很好的利用了太陽能和汽車運行過程中的廢熱，解決了夏天空調耗能冬天汽車電池容量小，啟動困難的問題，具有非常好的應用前景。

丁醇是一種重要的化工有機溶劑，也是一種極具潛力的新型生物燃料。本項目從實驗室保藏的丙酮丁醇梭菌中篩選出能較好利用糖質原料的菌種Clostridium saccharobutylicum 進行糖蜜、纖維素水解液等糖質原料的丙酮丁醇發酵。以糖蜜為原料，半連續發酵穩定持續 8 d (205 h，26 循環)，2 級罐的平均總溶劑為 15.27 g/L，生產強度為 1.05 g/L/h，發酵時間縮短為 21-25 h；在連續發酵中穩定持續160 h，平均總溶劑為12.41 g/L，生產強度為1.24 g/L/h。以玉米秸稈水解液為原料，在 3-L 發酵罐中發酵培養 40 h，總溶劑 16.1 g·L-1，其中丁醇 10.59 g·L-1，發酵強度為 0.40 g·L-1·h-1，生產率為 0.33 g·g-1；采用變溫連續發酵持續穩定 269 h，平均總溶劑為 12.28 g·L-1（其中丁醇8.50 g·L-1），發酵強度為 0.429 g·L-1·h-1

1、項目簡介 小龍蝦頭是小龍蝦加工中的主要廢棄物。本技術利用生物酶水解方法制備小 龍蝦風味調味料。本產品技術易于實行，成本低，產品安全可靠。 2、創新要點 本技術利用酶技術處理小龍蝦頭，產品風味強，可以作為食品調味料用

國內外研究證明，稻谷中 64%的營養素集中在米糠中，世界上譽米糠為“天 賜營養源”，美國、日本等發達國家研究證明，米糠深加工可轉化成食品、保健 品、精細化工等高附加值產品，附加值可提高 20 倍，我國年產米糠 1000 多萬 噸，資源極為豐富，米糠營養素和米糠營養纖維項目的研究成功對提供食品營養 基料，開創了米糠轉化健康食品的新時代。在此研究成果基礎上，進而研發成功 米糠高效增值全利用技術。以米糠為原料可同時生產出米糠油、植酸鈣或植酸、 米糠膳食纖維和高蛋白飼料粉四種產品。使米糠附加值提高 8 倍。 

隨著納米光子學的發展，具有超穎性質的人工微結構吸引了眾多研究。針對日益增長的研究和設計需求，北京大學物理學院方哲宇及其研究團隊實現了一種自洽的框架——BoNet，其結合了貝葉斯優化（Bayesian optimization）和卷積神經網絡（convolutional neural network），實現了納米結構對于超強光學手性的自學習?；诖丝蚣?，他們將納米結構設計表示為圖形，并輸入卷積神經網絡進行電場分布和反射光譜的學習，此過程不需要將納米結構參數化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時，利用貝葉斯優化以實現對納米結構遠場光學手性的優化，并運用其采樣樣本反復訓練神經網絡實現自學習。利用BoNet，他們針對遠場反射光譜的圓二色性進行優化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時利用神經網絡匹配預測的近場電場分布，對獲得的強光學手性進行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學性質的自學習優化，例如實現反常透射，偏振態調制和相位調制。更進一步的，此方法論能夠幫助設計更多的，具有良好光學性質和運用價值的納米光子學器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時能夠啟發更多數據驅動的研究，通過利用人工神經網絡和其他機器學習的方法，實現對傳統科學研究的新探索，在制藥，引物設計，固體結構分析上啟發新突破。 該工作于2019年11月19日在線發表于學術期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學物理學院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學定量生物學中心來魯華教授為合作者，北京大學為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國家自然科學基金委、北京大學人工微結構和介觀物理國家重點實驗室、北京大學納光電子前沿科學中心、量子物質科學協同創新中心、北京大學高性能校級計算平臺、北京大學生命科學中心高性能計算平臺等單位的支持。用于近遠場計算的神經網絡結構表征實現了逼近理論極限的高手性，并利用神經網絡對近場分布進行分析