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本發(fā)明屬于復(fù)合材料領(lǐng)域，并公開了一種 C/C-SiC 復(fù)合材料零 件的制備方法及其產(chǎn)品，包括以下步驟：(a)利用溶劑蒸發(fā)法制備碳纖 維/酚醛樹脂復(fù)合粉末；(b)依據(jù)零件的三維模型，將碳纖維復(fù)合粉末采 用 3D 打印工藝成形出該零件的初始形坯；(c)對初始形坯進(jìn)行第一次 增密處理得到 C/C 多孔體；(d)對上述 C/C 多孔體進(jìn)行熔融滲硅反應(yīng)、 高溫除硅工藝和第二次增密處理，得到最終的 C/C-SiC 零件。通過本

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測算結(jié)果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動計(jì)劃”（以下簡稱“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個(gè)地級行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設(shè)其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長期的PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢。研究假設(shè)趨勢情景中，中國會延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國會采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測結(jié)果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過解構(gòu)分析全面認(rèn)識了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測，為中國制定未來的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測算結(jié)果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動計(jì)劃”（以下簡稱“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個(gè)地級行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設(shè)其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長期的PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢。研究假設(shè)趨勢情景中，中國會延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國會采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測結(jié)果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過解構(gòu)分析全面認(rèn)識了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測，為中國制定未來的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

開發(fā)了一種新型微流控注射器“濾頭”，通過簡單將樣品注入濾頭即可實(shí)現(xiàn)微粒的“片上濃縮”

聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對各級公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級公路隧道節(jié)能管控的平臺，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪問提供對數(shù)據(jù)庫的存儲訪問支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準(zhǔn)確檢測有無車輛通過。有車輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測照明設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車輛檢測器，當(dāng)車輛通過時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測路況信息。

一、項(xiàng)目簡介物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對各級公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級公路隧道節(jié)能管控的平臺，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪問提供對數(shù)據(jù)庫的存儲訪問支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準(zhǔn)確檢測有無車輛通過。有車輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測照明設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車輛檢測器，當(dāng)車輛通過時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測路況信息、確認(rèn)照明設(shè)備開

利用現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)，對產(chǎn)品制造過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)進(jìn)行集成和融合，采用統(tǒng)計(jì)方法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在線監(jiān)控、診斷、優(yōu)化、判定與全流程質(zhì)量追溯分析，提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和成品率。（1）數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理與時(shí)空融合：從自動化控制系統(tǒng)、MES、ERP、大型儀表采集產(chǎn)品制造過程的重要工藝參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)、物料參數(shù)、判定結(jié)果、以及控制系統(tǒng)報(bào)警事件等。（2）生產(chǎn)過程與產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控：對來自工藝過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重整后，采用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行在線監(jiān)控，避免出現(xiàn)批量的質(zhì)量偏差。（3）產(chǎn)品質(zhì)量分析與預(yù)測：對關(guān)鍵過程參數(shù)進(jìn)行符合性分析，預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量，為產(chǎn)品質(zhì)量在線評級與判定、工藝優(yōu)化等提供依據(jù)。（4）質(zhì)量全流程追溯與診斷分析：根據(jù)物料號追溯產(chǎn)品在整個(gè)制造過程中的工藝參數(shù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)。采用質(zhì)量分析算法進(jìn)行全流程質(zhì)量診斷。（5）過程質(zhì)量在線優(yōu)化：通過案例方式為生產(chǎn)過程控制的操作人員提供工藝參數(shù)調(diào)控策略。