该软件共包括六个主要用户界面、一个主可执行文件（main.exe）、十三个数据文件（*.xlsx），二十一个主要运行函数与7862行代码。 主要功能包括：（1）对我国大白菜、菜椒、黄瓜、四季豆和西红柿等五种蔬菜品种的月度价格进行预警，即对下个月蔬菜价格所处的警情区间进行预测。（2）对我国蔬菜价格指数进行年度预警，即对下一年蔬菜价格指数所处的警情区间进行预测。（3）对我国生猪月度价格进行预警，即对下个月生猪价格所处的警情区间进行预测。（4）对我国橙子、苹果和香蕉等三种水果品种的月度价格进行预警，即对下个月水果价格所处的警情区间进行预测。（5）对我国橙子、苹果和香蕉等三种水果品种的年度价格进行预警，即对下一年水果价格所处的警情区间进行预测。主要优点包括：（1）操作简单，界面友好。（2）软件系统的可移植性较强（3）软件的计算耗时较低，运行速度较快，能满足用户对鲜活农产品价格快速预警的需求。 近年来，我国鲜活农产品（蔬菜、生猪与水果）价格波动剧烈，为农产品市场从业者及消费者带来较大风险，该软件系统可以对我国鲜活农产品价格进行预警，减少风险损失。 转化条件：需识别出对鲜活农产品有预测预警需求的相关企业或主管部分。 成果完成时间：2016年5月

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本发明公开了一种适用于电力系统分析的转桨式水轮机调节系统动态模型，包括：调速器模型、导 叶控制系统模型、桨叶控制系统模型、水轮机及引水系统模型。所述导叶控制系统模型和桨叶控制系统 模型构成转桨式水轮机双调节系统，所述桨叶控制系统模型考虑了导叶开度与桨叶开度间存在的协联关 系，用五次多项式曲线拟合的方法获取；所述水轮机模型在解析非线性模型的基础上考虑桨叶角对水轮 机效率的修正作用，导叶开度与桨叶开度共同影响水轮机模型的机械功率输出，且计及导叶开度

金属加工过程中工艺润滑对保证加工过程的顺利进行、降低能耗以及改善加工制品的表面质量起着关键作用。而作为润滑剂与以往的机械润滑油不同，属高技术、高附加值润滑剂产品，而且生产工艺简单。 在该领域国内上述产品还未系列化生产，大部分仍需进口。 采用该技术可生产下列金属加工工艺润滑剂产品，并成果地应用于相关金属加工工艺过程： 铝材轧制工艺润滑剂（冷轧油、热轧乳化液）； 铝线、铝管拉拔工艺润滑剂； 铜线、铜管拉拔工艺润滑剂； 钢丝拉拔润滑剂； 铝合金切削润滑剂； 钢板带冷轧润滑剂； 金属冲压润滑剂； 其它金属成型润滑剂。 上述产品均达到国内领先水平，或者到国外同类产品水平，使用该技术产生得工艺润滑剂已应用于金属加工生产，工业应用效果良好，可替代进口。而价格仅为国外同类产品的30%~70%。

该课题组利用了由符合行业标准的润滑油使用后形成的废润滑油为原料，开发一套废润滑油再生基础油生产工艺技术。包括废润滑油原料的预处理、高真空蒸馏(含短程蒸馏)及后精制等工艺技术的开发。所生产的再生润滑油基础油产品的色泽、粘温指数、闪点等产品指标达到国家相关行业规定的再生油基础油标准或使用要求.

成果描述：针对磷酸铁锂锂电正极材料存在的不足和制约磷酸铁锂产业发展的一系列问题，本项目通过基于混合溶剂的液相合成方法，利用定向分子组装技术，结合独特的煅烧工艺构建了具有三维（3D）导电网络结构的正极材料，从而制备出具有独特晶体结构、良好导电性、高离子迁移速率和高振实密度的新型改性磷酸铁锂锂离子电池正极材料，同时通过先进的回收利用技术实现了生产工艺的低成本、无污染。市场前景分析：以磷酸铁锂正极材料制备的锂离子电池在移动电源、电动工具、电动自行车、电动汽车以及储能领域中有着极大的市场前景。与同类成果相比的优势分析：通过本项目的实施，达到了以下技术目标： （1）基于混合溶剂的液相法制备工艺的设计，解决现有工艺存在的材料批次间一致性差的不足，实现批次间材料克容量变化＜2%； （2）构建3D导电网络，从而解决制约LiFePO4大规模应用的重大技术难题—材料导电性差的缺陷，将材料的电导率提高到10-2Scm-1； （3）将压烧技术引入LiFePO4制备工艺，结合二次造粒粒径控制技术得到尺寸均一的亚微米颗粒，将材料振实密度提高到1.2gcm-3； （4）以本项目研制的LiFePO4作为正极材料并采用改进工艺装配的锂离子电池将达到如下性能指标： ⅰ 0.1C比容量≥160mAhg-1，1C比容量≥140mAhg-1； ⅱ 循环充放电3000次，常温放电容量高于80%； ⅲ 支持常温50C以上倍率放电，-20℃环境支持20C以上倍率放电，-20℃环境放电容量不低于常温放电容量的80%。 （5）创新反应溶剂和反应副产物的循环回收利用技术，实现生产过程绿色化、低排放和原子经济性，与现有同类材料比较，生产成本降低30%以上。

混凝土减水剂是混凝土配制中核心的材料之一，研制出性能良好的混凝土减水剂是高性能混凝土技术 光学纯的联萘二甲酸及其衍生物是不对称催化反应的重要催化剂和合成中间体。目前国内价格都在 的关键。聚羧酸高效减水剂是当前混凝土行业的第三代高效减水剂，我国自2003年开始研究推广至今，其 1000元人民币/克以上，且并非商业可得，其合成研究具有一定的应用前景和商业价值。现有大规模制备 应用已经日益普及且市场竞争日渐激烈。现有国内常规方法生产的聚羧酸减水剂与水泥、掺和料、砂石等 手性联萘二甲酸主要通过手性拆分，不足之处是拆分剂用量大，成本较高，有些拆分剂还有毒性。从手性 地材存在着适应性的问题。针对以上问题，我们开发出室温合成生产第三代聚羧酸高效减水剂。 联萘原料出发制备联萘酸，路线简洁，但反应条件控制严格，有时还使用到高毒性的CO气体。

含碳耐火材料按显微结构分，有陶瓷结合型和炭结合型两大类，而炭结合型属于不少耐火材料，一般所谓的含碳耐火材料均指此类。其生产工艺是先将粘结剂和粗颗粒骨料混匀，使粘结剂在粗颗粒表面形成一层薄膜，然后加入耐火材料细粉和石墨粉混匀后成型，经200℃热处理后的粘结剂固化形成固体框架把耐火材料和石墨粉结合起来得到不烧含碳耐火材料制品。显然，所形成的碳框架的连续性及强度对制品的性质有很大的影响。只有对耐火材料浸润性好且高温残碳高的粘结剂，才能形成完整性好且强度高的碳框架。因此对含碳耐火材料用粘结剂必须具有浸润性好，残碳率高的特性，同时对工业生产而言还要求其常温流动性好，无刺激性气味等。 伴随着含碳耐火材料的研制与生产，曾先后试用过煤焦油沥青、石油沥青、酚醛清漆等作为粘结剂，但均因存在各种各样问题，工艺过程有严重污染或者制品性能不能满足要求等。因此，研制满足含碳耐火材料要求的粘结剂是含碳耐火材料得以广泛应用的关键之一。 本技术是用焦化副产酚类产品和甲醛为主要原料，以1.2～1.5mol比按照一定的方式投入反应釜，在A、B两种催化剂的作用下，在25～90℃范围内，以0.6～0.8℃/分钟的升温速度先后经过升温反应→维温反应→减压脱水→粘度调整→质量检验→冷却放料等工艺过程，最终获得满足要求的粘结剂制品。整个工艺过程的时间为6～7小时。 产品质量： 1.外  观            淡黄色至棕红色 2.密  度（30℃）      1.220～1.240 3.粘  度（30℃）      3.0～8.0Pa.s 4.固含量（205℃）       >76.0％ 5.残碳率（900℃）       >46.0％ 6.水  分                <6.0％ 与国内外同类型产品比较，本产品及生产技术具有以下特点：1.产品适用范围广：适用于镁碳砖、铝碳砖、镁铝碳砖、铝锆碳砖等含碳耐火材料的生产；2.保质期长：室内保存产品的保质期可达三个月；3.粘度可调：可以按照使用对象的制品性能要求和生产工艺要求，季节要求，气温要求灵活调整产品的粘度；4.浸润性好：混料均匀，成型性好；5.生产工艺全封闭：6.基本无污染；7.工艺条件温和，易于控制；8.使用量少：用量仅为耐火材料的3.8％～4.0％，明显降低含碳耐火材料的成本；9.耐火材料制品的性能提高：使高温抗折强度明显提高，转炉炉龄提高。

乙二醇和丙二醇等化工二元醇主要用于聚酯树脂、防冻液以及粘合剂、油漆溶剂、耐寒润 滑剂和表面活性剂等的生产。目前绝大多数的化工二元醇是通过氢化裂解石油基底物或粮食基 葡萄糖得到的，面临着化石原料的日益枯竭和粮食安全等重大战略问题。利用丰富的、开再生 的农作物秸秆生产乙二醇和丙二醇等化工二元醇，是木质纤维素生物炼制的重要方向。本技术 的产业化实施将对传统农业的可持续发展和产业更新换代具有重大的提升作用，并大幅减少因 秸秆焚烧带来的雾霾等大气污染因素。然而，高额生产成本严重阻碍了本技术的产业化进程。 秸秆化工醇的生产成本具体表现在过程的高能耗和高废水排放上。 本项目的农作物秸秆原料生产乙二醇和丙二醇等化工二元醇成套技术采用华东理工大学研 发的干法生物炼制技术。该技术主要包括干法稀酸预处理、高固体含量酶促糖化和秸秆糖连续 加氢裂解等主要工序。其中，干法稀酸预处理技术使用新型的螺带搅拌式预处理反应器，实现 了过程零废水排放，新鲜水和蒸汽用量比典型的预处理技术降低80%以上；高固体含量酶促糖 化技术则通过自主研发的螺带型反应器处理固含量达20%以上的秸秆底物酶解，可得到糖浓度 高于10%的秸秆糖化液；秸秆糖连续加氢裂解技术则实现了化工二元醇生产过程的连续化和催 化剂的循环利用。通过该成套技术可以得到不低于20%（w/w）浓度化工二元醇的裂解液，纤 维素转化率达75%以上。本技术的实施将会大大降低纤维素化工醇的生产成本，为纤维素化工 醇的产业化奠定基础

葡萄糖酸和山梨醇都是用途非常广泛的化工原料。目前山梨醇的生产主要是通过化学催化 加氢裂解葡萄糖得到的，这是一种高能耗、高分离成本且高污染的生产工艺。生物法生产山梨 醇主要利用运动发酵单孢菌周质空间内的葡萄糖果糖氧化酶催化氧化还原果糖和葡萄糖得到， 反应过程简单，条件温和且环境友好。但生物法的底物葡萄糖和果糖相对于产物来讲是价格不 菲的。因此，分别利用价格低廉的菊芋生物质原料替代果糖和木薯淀粉质生物质代替葡萄糖来 生产山梨醇和葡萄糖酸可以大大提高该生产过程的经济性。 本项目的菊芋生物质生产葡萄糖酸和山梨醇技术采用华东理工大学研发的利用固定化运 动发酵单胞菌同时催化菊芋果糖和木薯葡萄糖生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸的技术。该技术主 要包括高浓度菊芋果糖和木薯葡萄糖混合水解液的生产、重组运动发酵单胞菌的细胞固定化和 利用运动发酵单孢菌催化果糖和葡萄糖生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸等主要工序。其中，高浓 度菊芋果糖和木薯葡萄糖混合水解液的制备采用同一种糖化酶同时催化菊芋聚果糖的酶解和木 薯淀粉的酶解，避免了昂贵的多酶组分的添加，有效降低了催化底物-葡萄糖和果糖的生产成 本；运动发酵单胞菌的细胞固定化则实现了催化细胞的循环使用，降低了催化成本；利用运动 发酵单孢菌催化果糖和葡萄糖生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸则可得到浓度达20%以上的山梨醇 溶液，大大降低了后续的分离成本，果糖和葡萄糖转化率都在90%以上。