本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

"该成果获2017年度国家技术发明奖二等奖（通用项目）。(1)创立了快速道路交通安全状态辨识事故风险预警方法体系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析与多目标优化设计方法。 (3)研发了基于速度引导的快速道路交通安全主动调控技术。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征与识别方法，系统解析了交通事故风险形成机理及演变规率，提出了快速道路交通安全状态类归与主动辨识技术，构造了快速边路交通审故风险主动预警技术。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技术，研制了事故前兆特征的交通事故风险分析与优化设计软件，研发了快速边路出入交通冲突仿真快速提取技术，提出了综合考虑效率、安全、环境和能耗的快速道路典型节点交通设计多目标协同优化技术。某于交通安全影响系数构建了常用车速管控设施综合优化技术，提出了不利天气条件下快速道路限速值优化设计技术，构建了面向安全增强、效率提升和多目标协同优化的可变限速控制和系统搭建技术。 "

"本项目针对目前建筑中央空调系统面临的能效低、舒适度差等突出问题，通过与以新加坡南洋理工大学联合研发，基于物联网、大数据及人工智能技术，提出一种覆盖新风处理，供给及室内温湿度调节的新一代舒适节能中央空调系统，主要有分布式深度除湿新风机组，物联网新风平衡系统和诱导式空调末端等多项先进专利技术，可为大型公共建筑提供高效、节能、环保的中央空调解决方案。项目产品诱导式空调末端已获得德国TUV技术认证，并在新加坡创立高新技术企业Air T&D Pte. Ltd，项目以实现绿色智能建筑、提供健康舒适室内环境为宗旨，主攻商业建筑楼宇中央空调市场。本项目获得第二届“中国·济南新动能国际高层次人才创新创业大赛”三等奖，研发的关键技术可应用在大型公共建筑中央空调节能领域。通过分布式深度除湿新风机组，物联网新风自平衡系统、诱导式空调末端等关键技术，可实现高效新风处理、智能新风供给以及提供舒适室内环境。目前相关技术已应用在新加坡国家研究基地实验室，南洋理工大学教学楼、自习室、会议室等领域，成本回收期5年以内，可实现空调节能20%以上。 "

染（颜）料及医药中间体是国民经济和国计民生密切相关的重要产业，我国染（颜）料生产能力、产量及出口量已远超其他国家。然而生产技术的相对滞后、生产效率低下及污染严重等问题已成为严重影响行业发展、危害人体健康和生态安全的瓶颈问题。我国“十一五”至“十三五”发展规划、天津市中长期发展规划以及2015年国务院最新发布的《水污染防治行动计划》均把染（颜）料行业清洁生产以及加快行业结构调整，向绿色化、高端化发展提升到国家经济发展战略高度。在这一背景下，本项目组以天津城建大学和天津大学研发、天津炜杰科技有限公司和山

“一扩成井”新工艺，减少了扩孔次数， 实现了井筒施工“打井不下井” 。提高了 钻井速度;创造性研发出T型自扩孔式钻头 结构，解决了钻头和中心管结构在大推拉 力和大扭矩作用下的可靠性与稳定性等难 题;首创了离心铸造“双金属”楔齿滚刀刀 壳结构，研制出新型刀具使其平均使用寿 命提高了30%以上。

己内酰胺是一种重要的有机化工原料，绝大部分用于生产聚酰胺，国内约90％的已内酰胺用于生产纤维（即卡普隆），10％用于制造齿轮、轴承、管材、医疗器械和电气、绝缘材料等塑料，在国外后者的比例更高。目前，工业生产方法中主要有朊法、甲苯法、光亚硝化法、苯酚法等，其中超过90％的已内酰胺生产工艺都需要经过环己酮朊贝克曼重排。 相比于传统工艺来说，已内酰胺生产第三代关键技术在各方面都大大提高了工艺水平。传统的液相贝克曼重排以发烟硫酸作为溶剂和催化剂反应，特点是工业化时间长、技术成熟、产品质量稳定但缺点是反应条件苛刻、发烟硫酸具有毒性、对管道具有强烈的腐蚀性、使用后难以处理、得到的副产物硫酸按量大且经济价值低等。浙江大学团队重点开展的关于己内酰胺第三代关键技术－液相贝克曼重排绿色催化工艺的研究着重在无硫按化、绿色化和环境友好等方面进行突破，解决了传统工艺对环境造成污染这一重大缺陷。

本成果创新性发明了白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构高精度测量技术及系统。 本项目依托华中科技大学仪器学科在表面形貌与结构精密测量领域的传统特色优势和长期积累的科研基础，在国家重大科学仪器设备开发专项、国家自然科学基金仪器研制专项、国家863重点项目课题、国家自然科学基金面上项目等支持下，针对相关制造领域微米尺度、纳米尺度、跨尺度微纳表面结构精密测量问题开展了系列研究。本成果技术主要包括以下方面： 1）提出了白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构测量原理和方法，共光路融合白光显微干涉与原子力探针传感，突破跨尺度微纳传感瓶颈，解决大动态范围微纳结构测量难题，实现nm-μm-mm跨尺度微纳表面结构高效测量； 2）提出了白光干涉原子力探针扫描跨尺度测量的可溯源标定和坐标统一方法，突破了白光干涉与原子力探针跨尺度微纳传感的坐标统一瓶颈和漂移难题，实现了微纳表面结构跨尺度测量的可溯源和稳定高精度； 3）提出了白光干涉质量评价模型和三维图像噪声区域辨识与重建方法，及二维扫描工作台平面度误差阿贝补偿与二维运动同步计量方法，解决噪声问题与宏微驱动二维工作台运动误差对测量精度的影响问题，为跨尺度微纳表面结构高精度测量提供支撑。 图1 微纳结构多模式跨尺度测量仪器实物图 图2 白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构测量原理示意图

本成果创新性发明了白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构高精度测量技术及系统。 本项目依托华中科技大学仪器学科在表面形貌与结构精密测量领域的传统特色优势和长期积累的科研基础，在国家重大科学仪器设备开发专项、国家自然科学基金仪器研制专项、国家863重点项目课题、国家自然科学基金面上项目等支持下，针对相关制造领域微米尺度、纳米尺度、跨尺度微纳表面结构精密测量问题开展了系列研究。本成果技术主要包括以下方面： 1）提出了白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构测量原理和方法，共光路融合白光显微干涉与原子力探针传感，突破跨尺度微纳传感瓶颈，解决大动态范围微纳结构测量难题，实现nm-μm-mm跨尺度微纳表面结构高效测量； 2）提出了白光干涉原子力探针扫描跨尺度测量的可溯源标定和坐标统一方法，突破了白光干涉与原子力探针跨尺度微纳传感的坐标统一瓶颈和漂移难题，实现了微纳表面结构跨尺度测量的可溯源和稳定高精度； 3）提出了白光干涉质量评价模型和三维图像噪声区域辨识与重建方法，及二维扫描工作台平面度误差阿贝补偿与二维运动同步计量方法，解决噪声问题与宏微驱动二维工作台运动误差对测量精度的影响问题，为跨尺度微纳表面结构高精度测量提供支撑。 图1 微纳结构多模式跨尺度测量仪器实物图 图2 白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构测量原理示意图 【技术优势】 本成果项目研制了具有我国自主知识产权的白光干涉原子力探针扫描测量仪等系列微纳表面结构测量仪器，并通过了国家计量院组织的仪器性能和软件的检定测试，纳米尺度原子力垂直测量范围超出国际商用仪器10倍以上，水平动态范围达国际领先水平。 【技术指标】 本成果项目提出了白光干涉原子力探针扫描跨尺度微纳表面结构测量原理和方法，建立跨尺度传感方法，实现nm-μm-mm跨尺度微纳表面结构高效测量。同时，发明的白光干涉原子力探针扫描测量方法与现有商用原子力显微镜相比，垂直测量范围提高10倍，分辨率优于0.01nm。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 储能能够为电网运行提供调峰、调频、备用、需求响应支撑等多种服务，是提升传统电力系统灵活性、经济性和安全性的重要手段。加快储能技术与产业发展，对于构建以新能源为主体的新型电力系统，实现碳达峰碳中和具有重要意义。据预测，到2050年，我国锂电池储能将达到400吉瓦，年均增长26%。然而，锂离子电池固有的安全性问题使其大规模应用遇到了瓶颈。2019年美国亚利桑那州一起锂电池储能系统火灾，今年4月我国某储能电站爆炸，韩国近年来30座电池储能电站发生火灾，均造成重大人员伤亡和经济损失。因此，储能系统的消防安全问题已成为制约锂离子电池储能大规模推广的关键瓶颈。 现有技术的痛点问题是：1、锂离子电池火灾机理有差异；2、锂离子电池灭火剂适用性不强；3、现有灭火剂不具备高效降温能力；4、实时健康状态监测技术缺乏；5、预警技术作用重视不够；6、技术规范建设严重滞后。