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基于化学链的高含水中药渣高效气化制备合成气技术及关键设备开发
成果介绍针对我国中药废渣产率逐年增加、常规处理处置方法效率低、资源浪费严重及二次污染等迫切问题，开发以高含水的中药废渣为燃料，通过先进化学链燃料转化技术，将其就地转化为高品质合成气和热能的技术和工艺，实现中药渣的无害化、减量化和资源化综合利用。技术创新点及参数（1）避免使用纯氧做气化剂，具有比常规固体燃料气化、热解技术更高热效率和燃料转化率；（2）直接以高水分中药渣为燃料，充分利用生物质成分和水分，生成的合成气热值和品位均高于常规气化技术，或用来直接生产浓度较高的氢气用作车用燃料；（3）以廉价合成铁基材料、天然铁基材料或炼铝废弃物作为高温传氧材料，实现传氧、传热和催化气化功能，提高燃料转化率，大幅降低合成气中焦油含量；（4）反应器结构采用多级分步反应，并与传热-传质过程高度耦合集成，易于实现连续规模化生产。以上关键技术的开发，将瞄准氢气或合成气燃料生产及药企行业内废弃物能源资源化利用等目标，紧紧依靠强大的能源化工优势，避免同质化竞争导致的产业发展风险，确保技术开发成功的同时形成产业错位发展的优势。市场前景通过废弃中药渣的中高温气化方式生产高品质的合成气的综合效果最好，符合国家固体废弃物资源化和能源化利用政策，也可直接用于药企以替代部分燃料；产生的极少量生物质灰渣易于处理，在与相关中药企业密切合作中，形成优势互补，加速整体技术和关键设备开发，根据需求侧的行业分布、废弃物产地、燃料及产物运输等特点，逐步形成规模适中的、模块化的燃料转化平台。形成针对解决中药企业生物质废弃物的资源化、无害化和减量化的系统性综合解决方案与推广模式，建立示范基地，促进该领域的产业化。
东南大学
2021-04-13
教育部办公厅关于发布教育部哲学社会科学研究专项（党的二十大精神研究）选题指南的通知
为深入学习宣传贯彻党的二十大精神，组织高校专家学者系统研究阐释党的二十大提出的重大战略思想和重大理论观点，着力推出有理论说服力、有实践指导意义的重大成果，现发布教育部哲学社会科学研究专项（党的二十大精神研究）选题指南。
教育部办公厅
2022-11-22
科技部党组认真传达学习中央经济工作会议精神 坚决落实会议部署 以科技创新引领支撑高质量发展
2023年科技创新重点做好六方面工作
科技部战略规划司
2022-12-21
中国高等教育学会科技服务专家指导委员会在京召开贯彻落实全国科技大会会议精神座谈会
7月1日下午，在中国共产党成立103周年之际，中国高等教育学会科技服务专家指导委员会（以下简称科服委）在北京举行了贯彻落实全国科技大会会议精神座谈会。
中国高等教育学会
2024-07-03
东南大学物理学院王金兰教授在单原子催化剂动态稳定性方面取得进展
近日，东南大学物理学院王金兰教授与美国德克萨斯大学奥斯汀分校刘远越教授团队合作，基于第一性原理的多尺度模拟方法，结合真实电催化反应条件，在单原子稳定性方面取得了最新研究进展。
东南大学
2022-10-10
神经肌肉电刺激改善脑卒中早期患者运动功能的临床及应用基础系列研究
神 经 肌 肉 电 刺 激 ( N M E S ) 包 括 功 能 性 电 刺 激 （ F E S ） 和 经 皮 神 经 电 刺 激 （TENS）两种。
中山大学
2021-04-10
一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法
本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。
曲阜师范大学
2021-05-07
Celsr3｜Emx1小鼠运动相关神经结构的代偿及其细胞分子机制
背景：脑脊髓损伤后轴突再生、功能恢复仍然是一个世界性的难题。脊髓损伤后代偿性轴突侧芽生长能部分恢复肢体自发性运动，但肢体技巧性运动高度依赖皮质脊髓束的完整性。前期研究发现高度选择性皮质脊髓束完全剥夺动物模型（Celsr3|Emx1小鼠）各种运动功能完全正常，提示神经网络具有很强的自发可塑性，其在运功功能的恢复中可能发挥重要的作用。
暨南大学
2021-02-01
基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置
本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明
安徽建筑大学
2021-01-12
基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。
东南大学
2021-04-13