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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。

為克服壓榨法提油率低、蛋白質變性嚴重及浸出法毛油精煉繁雜、油品安全質量低的問題，自上世紀50年代出現了以水為媒介提取植物油的研究，并發展出水代法和水酶法，但在大宗油料提油中始終難以工業化應用，其主要問題為水代法提油率低、水酶法用酶量大和缺乏油料亞細胞水平高效粉碎、多相體系大規模連續分離的技術與設備等。項目組自1988年開展以水為媒介的提油技術研究，在國家和省科技計劃支持下，相關技術與裝備研究取得突破，并實現產業化，其中2項鑒定成果達國際領先水平，獲教育部技術發明獎二等獎 創新點： （1）革新水酶法提油工藝，大幅降低用酶量和生產成本。傳統水酶法工藝會酶解油料中所有影響水酶法提油的組分，新工藝只酶解影響油脂釋放和乳狀液破除的組分。酶用量（對原料）由原來的1-2%降至0.15%，同時保護了花生等油料中大部分蛋白質的結構與功能性質。 （2）創新和拓展以水為媒介提油的研究思路，提出“水媒法提油技術”概念。在提取介質中加入部分食用乙醇，調節提取介質極性，減少乳狀液形成和降低后續破乳與分離的難度，提高清油得率。項目組將此方法定義為乙醇水提法，在油茶籽油（山茶油）提取中實現產業化應用。2015年以來提出并完善水媒法提油技術概念，促進技術應用拓展。 （3）突破水媒法加工關鍵技術與裝備，實現工業化油料高效干法粉碎及多相體系連續分離。研發了油料亞細胞水平高效干法粉碎設備，花生經此設備一次粉碎后，平均粒徑接近亞細胞級（21.82 μm），滿足水媒法加工要求。該設備在茶籽仁和核桃仁粉碎中有同樣效果。提出了“沉降+兩次兩相離心”的組合，研制了高效智能化多相連續沉降分離器，實現產業化生產線上油、乳狀液、水和渣四相連續分離。解決了長期限制水媒法產業化的技術和裝備問題。 （4）集成水媒法技術與裝備，實現水媒法提油及副產物高效回收利用產業化。建立了日處理花生50噸的水酶法提取花生油和蛋白（肽）、年加工2000噸油茶籽的乙醇水提法提取油茶籽油和茶皂素及年加工1800噸核桃水代法提取核桃油和蛋白的生產線。油和蛋白提取率均分別達到92%和85%以上。水媒法花生油和油茶籽油的3-氯丙醇酯、縮水甘油酯和反式脂肪酸含量遠低于市售品牌油脂。

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

中試階段/n本項目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產石膏晶須和氯化鎂技術問題?？梢晕驳V中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產的石膏晶須長徑比達到5080，氯化鎂達到工業一級品標準，具體技術指標如下：。相關概述：(1)特點：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環境污染；(4)能高質利用磷尾礦。。生產條件：陶瓷反應釜；蒸餾釜；結晶釜；回水池。。支持額度：。500。萬元。承接單位：。湖北省。項目進展：。本項目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產石膏晶須和氯化鎂技術問題?？梢晕驳V中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產的石膏晶須長徑比達到5080，氯化鎂達到工業一級品標準，具體技術指標如下：相關概述：(1)特點：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環境污染；(4)能高質利用磷尾礦。生產條件：陶瓷反應釜；蒸餾釜；結晶釜；回水池。。項目基本內容：。我國能利用的磷礦資源中，都需要選礦，產生大量的浮選磷尾礦而在成環境污染；本項目利用磷尾礦和副產鹽酸和磷酸回收磷酸，生產石膏晶須和氯化鎂，所用原料為負成本，回收磷可以直接用于復合肥生產、石膏晶須為高質原料，氯化鎂用于高檔陶瓷或阻燃劑的原料。能滿足環保、節能，效益的要求。因此有廣泛的市場前景。生產1噸尾礦成本約600元，產出1200元1200元/噸，效益明顯。本項目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產石膏晶須和氯化鎂技術問題。可以尾礦中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產的石膏晶須長徑比達到5080，氯化鎂達到工業一級品標準，具體技術指標如下：相關概述：(1)特點：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環境污染；(4)能高質利用磷尾礦。生產條件：陶瓷反應釜；蒸餾釜；結晶釜；回水池。

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

已有樣品/n該項目所開發的儀器設備可以實現對FNRBCs 準確、高效、快速、低廉的分離與富集，并進行基因組層面的全面分析，為無創性產前診斷技術的發展及相關科學研究的深入提供有力的推動和支撐平臺。項目團隊在該研究領域進行了長期的研究工作，積累了大量經驗，并取得了一定成績。該成果，方法獨特，效果明顯并成功用于三體綜合癥檢測。