本项目创新开发了基于微生物过程强化关键技术的造纸和发酵废水厌氧资源化处理工艺、创新开发了基于自由基缓释和催化剂固定化的异相催化氧化技术、创新开发了氨浸渍强化吸附及泡沫活性碳变压吸附沼气净化技术，并创新集成了针对造纸和发酵废水的资源化及超低排放处理技术体系，有效解决了造纸和发酵行业典型废水生物质能回收和超低排放的技术问题。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 本项目属于轻工业科学技术领域的轻工业废物处理与综合利用方向，围绕我国造纸和发酵废水排放量占全国工业废水排放量比例高、处理技术不成熟、处理成本高等问题，按照资源化利用、超低排放或回用的要求，创新开发了基于微生物过程强化关键技术的造纸和发酵废水厌氧资源化处理工艺、创新开发了基于自由基缓释和催化剂固定化的异相催化氧化技术、创新开发了氨浸渍强化吸附及泡沫活性碳变压吸附沼气净化技术，并创新集成了针对造纸和发酵废水的资源化及超低排放处理技术体系，有效解决了造纸和发酵行业典型废水生物质能回收和超低排放的技术问题。项目技术凭借工艺先进、清洁环保、质优价廉等特点打破了国外在该领域近30年的垄断。目前该技术广泛应用于中国、俄罗斯等200多家大型企业，为造纸和发酵行业的典型废水处理提供先进配套技术及装备。项目系统创新性强，社会经济效益显著。本项技术具有完备自主知识产权，获得海内外授权技术专利26项，2016年获国家科技进步二等奖。

发明耦合精馏的重排反应工艺，打通两大香料产业链。通过耦合反应精馏技术，即时转移易聚合反应产物，提高反应收率。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 芳樟醇与柠檬醛是典型的大宗香料，在日化和食品领域应用广泛。这两类大宗香料基本上由化学合成得到，由于合成路线长，产品质量容易波动；重要中间体合成难度大，生产成本不易控制；关键反应选择性差，香气品质难以调控。因此，质量稳定、成本低廉和香气品质好是这两类香料的核心要求。针对以上现状，近20年来我国先后有许多企业前仆后继、不断努力参与竞争。 浙江大学和新和成历经10余年的研发，实现核心技术的突破，创立高效生产芳樟醇和柠檬醛系列香料的技术路线。（1）首创自活化超临界反应技术，大规模稳定生产柠檬醛。基于超临界反应热力学和动力学理论研究，首次利用超临界条件实现底物的自活化，由异丁烯和甲醛衍生物稳定生产重要中间体异戊烯醇，反应时间由传统工艺的16小时缩短至3分钟，进而通过高压管道反应技术实现连续生产，保证产品质量稳定。（2）发明耦合精馏的重排反应工艺，打通两大香料产业链。通过耦合反应精馏技术，即时转移易聚合反应产物，提高反应收率。共用炔醇中间体，以全新路线打通芳樟醇与柠檬醛的产业链，与国际同类技术相比，芳樟醇与柠檬醛的生产成本分别下降16.8%和13.4%。（3）突破选择性氢化的调控技术，实现香气品质的稳定可控。基于香料结构与香气属性关系的认识，开发针对性的氢化催化剂，精准调控反应选择性，抑制敏感杂质的形成，使得项目生产的芳樟醇纯度高于国际同类产品0.5%，杂质数量减少50%，香气品质显著提升。 基于上述技术的集成创新，新和成公司实现了芳樟醇与柠檬醛系列16种香料的工业生产，其中芳樟醇系列香料销量约占全球1/3，位居世界第一位，柠檬醛系列销量位居世界第二位，实现了我国芳樟醇与柠檬醛系列香料从依赖进口到主导国际市场的根本转变。

本成果曾获江苏省科技进步二等奖。在稻渔（蟹）共作生态系统下水稻的生态特点、产量品质形成规律等方面填补了水稻耕作栽培学在这方面的空白。在共作水稻稻作方式、品种选用、播期确定、适期密度和病虫草生态控制及无害化防治等关键性技术上有重要创新与发展。 由以上突破性成果为主体率先系统建成的“偏迟熟水稻+扣蟹（兼养青虾） 放养”稻渔共作模式（制度） 与配套的安全优质高效生产技术体系。

1 成果简介我国内蒙古中西部和山西北部等地区的煤炭资源赋存丰富的含铝矿物（主要是伯姆石），用于燃烧发电后产生的粉煤灰中氧化铝含量高达 40-50%，是一种十分宝贵的具有较高经济开发价值的潜在含铝资源，尤其在我国现今面临日益匮乏的铝土矿资源情势下， 甚至具有作为铝土矿替代资源生产氧化铝以保障铝产业安全的重要意义。然而， 现今对内蒙古和山西两地的高铝粉煤灰的铝资源开发利用十分有限， 截至目前， 历史堆存量已经超过两亿吨，成为当地排放量最大的工业废渣。其中极少部分通过建设粉煤灰贮存库进行较规范的贮存， 如山西朔州建成贮存能力 1 亿吨高铝粉煤灰贮存库，绝大部分高铝粉煤灰露天堆积于旷野、平地，不仅占用宝贵的土地资源， 而且给周边生态和居民健康带来较大的环境安全隐患，如大气粉尘污染、水体污染、土壤盐碱化等。因而高铝粉煤灰的消纳和处理，尤其是高铝粉煤灰的高附加值资源化利用， 已经成为山西、内蒙古两地亟待解决的社会和环境问题。 针对上述高铝粉煤灰资源化潜力和现状，国家发展改革委组织有关方面于 2011 年编制并印发了《 关于加强高铝粉煤灰资源开发利用的指导意见》，提出积极开拓高铝粉煤灰生产氧化铝这一新领域，促使资源最大化，对于增加国内铝资源供给、保障铝产业安全，发展循环经济、保护生态环境、节约宝贵的土地资源，促进区域经济发展具有重要意义，同时也对减少或者消除因粉煤灰而产生的中国东部地区严重的雾霾等环境问题具有积极的意义。 在上述背景下， 我们研发并提出了该技术，旨在以低于传统铝土矿生产氧化铝的平均行业成本， 高效回收高铝粉煤灰中的铝资源，以生产市场需求量很大的冶金级氧化铝（仅国内每年的市场容量就超过 1200 亿人民币）及高经济附加值的特种氧化铝，同时不造成资源的二次大量消耗，不带来环境的二次污染， 提取氧化铝以后产生的尾渣为纯度高于 99% 的二氧化硅，为市场价格很高的白炭黑，最终实现高铝粉煤灰的全部高附加值利用。 该技术的特点如下：流程简单，不需要添加石灰石等，避免了相关开采带来的生态和环境破坏；成本低，氧化铝单位生产成本不超过 1000 元/吨，是目前铝土矿生产氧化铝成本的1/3 到 1/2；尾渣量少，且中氧化硅含量超过 99%， 经过筛分，就可以得到价格为高于 3000 元/吨的白炭黑。2 应用说明该技术主要适用于高铝粉煤灰高附加值资源化，但原料可以扩展至低品位铝土矿、霞石矿等。采用低能耗、低成本的方式，回收其中蕴含的资源。3 效益分析目前我国高铝粉煤灰的堆存量超过 3 亿吨，仅内蒙古托克托电厂每年新产生的高铝粉煤灰就达到 500 万吨。假设高铝粉煤灰中氧化铝平均含量 40%，总体回收率 90%，氧化铝市场价格 2600 元/吨，若建成处理能力为 150 万吨/年的高铝粉煤灰回收氧化铝生产冶金级氧化铝生产线，年产量为 51 万吨，仅冶金级氧化铝产品产值即可达到 14 亿元，而副产品白炭黑的产值亦可达到约 15 亿元。经过前期设备考察，总投资预计不超过 10 亿元，投资额度仅为以铝土矿为原料的产能相同的生产氧化铝工艺的投资额的 1/3。该技术的开发和推广，可以大大加速我国高铝粉煤灰高附加值资源化利用的进程，显著降低高铝粉煤灰带来的大气和地下水污染。此外，由该新技术推广而衍生的试剂回收成套设备生产也将带来可观的经济和社会效益。 综上所述， 该技术的全面推广，将有助于整体提升我国高铝粉煤灰资源化利用水平，一定程度上摆脱我国对国外进口铝土矿的依赖，保障铝产业安全，发展循环经济，促进区域经济与环境的可持续协调发展。

家具设计、涂料、电气自动化、机械制造、冶金等相关专业

焊接作为工程机械领域的关键技术，直接决定着国之重器的安全可靠性。目前，智能焊接与检测严重依赖国外进口设备，价格昂贵、售后服务难以保障。对于大型、复杂焊接结构，焊后焊缝质量智能检测在整条焊接产线上属于空白。本团队在国内首次开发了大型焊接结构内外一体化智能检测装备及软件，部分高端装备达到国际水平，建成了国内首条内外一体化焊接智能检测与评估生产线，在徐工挖掘机上获得应用，并在央视CCTV2制造中国节目中播出。 图片 内外一体化焊缝智能检测与评估生产线获央视CCTV2报道

该技术应用于生猪养殖领域。通过对国外先进的设施设备和理念的创造性转化，建立了高标准、专业化的公猪站。在此基础上，持续开展了优质种猪的遗传选育；开展了生物安全体系建设和重要疫病的防制研究；运用大数据分析方法影响了影响猪精液品质和淘汰的主要因素；建立了提高猪精液品质和降低公猪肢蹄病发生率的营养调控技术；对优质精液生产、保存、运输和输精技术开展了集成创新；建立了以人工授精中心为核心的猪社会化供精体系。猪精社会化供精体系可覆盖母猪50万头，母猪平均分娩率达88%，可提高母猪PSY0.2头；降低公猪淘汰率20%。 该项目通过创造性转化与创新性发展相结合的方式，在高水平公猪站的建设和公猪站生物安全体系的构建等方面，开展了有效引进、转化和集成创新；在持续开展优良种猪选育的基础上，选择和引进公猪进入人工授精站；在公猪营养和生产管理方面开展了突破性创新研究；通过“互联网+基因”的人工授精服务体系的创立，建立了优质、安全、高效的猪精液的社会化供应体系，最大化地实现了遗传品质优秀、精液品质优异、安全品质优良的猪精推广应用。 目前猪精社会化供精体系可覆盖广西全省，并覆盖广东、湖南和福建等省份，覆盖能繁母猪50万头。该技术能保障精液的遗传品质优秀和卫生品质优秀，能显著提高养殖户的经济收益，推广应用前景广阔。 转化条件：大型商业化猪精公司 成果完成时间：2016年

山东滨化滨阳燃化有限公司成立于2006年，是由滨化集团控股的以石油化工为主的大型股份制企业，位于中国鸭梨之乡，山东省滨州市阳信县。公司主要产品有高等级道路沥青、汽油、柴油、石脑油、燃料油、丙烯、丙烷、液化气、石油焦等，主导产品“滨化牌”沥青销售区域覆盖大半个中国，为推动我国的公路建设做出了突出贡献。       公司所有装置均采用国内先进设备及工艺，一次原料油加工能力540万吨/年。经过十年的发展，滨阳公司已发展为固定资产29亿元，总资产40亿元，13套主装置，产业链较为完备的石化企业。同时公司依托滨化集团丰富的生产管理经验以及雄厚的技术和人才优势，拥有严格的产品质量控制体系和产品质量控制措施，所有产品质量指标均处于行业领先水平。多年来，滨阳公司先后获得 “富民兴鲁劳动奖状”、“山东省诚信企业”、“山东省劳动关系和谐企业”、“山东省AAA级纳税信用单位”、“山东省企业设备管理优秀单位”、“滨州市最具爱心企业”等荣誉称号。     

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

本发明涉及一种可磁性分离回收的石墨烯复合二氧化钛光催化剂及其制备方法。通过两步水热法合成，首先将石墨烯与磁性颗粒复合制备成磁性石墨烯，再与水热法合成的二氧化钛纳米颗粒复合，制备出三元复合光催化剂，该催化剂由石墨烯、二氧化钛、纳米磁性颗粒三部分组成，磁性纳米颗粒负载于石墨烯片层上形成磁性石墨烯，具有较大的比表面积，同时具有磁性；金红石型二氧化钛具有三维有序纳米结构，负载于磁性石墨烯片层上，形成磁性分离的石墨烯复合金红石型二氧化钛光催化剂，该催化剂具有大比表面积，纳米颗粒具有磁性，可分离回收，具有高效催化性能。