产品详细介绍摩擦磨损试验机|四球摩擦磨损试验机|（立式）万能摩擦磨损试验机|磨损试验机|环快试验机|摩擦系数仪|润滑油（脂）摩擦试验机|四球机 一、与摩擦磨损试验机相关的试验机 ①微机控制四球摩擦试验机（型号：MRS-10A） ②微机控制电液伺服四球摩擦试验机（型号：MRS-10W） ③微机控制立式万能试验机（型号：MMW-1） ④环快摩擦磨损试验机（型号：MRH） ⑤屏显式端面摩擦磨损试验机（型号：MMU-5/10） ⑥微机屏显式高温端面摩擦磨损试验机（型号MMU-5G/10G） ⑦摩擦系数仪（型号：MXZ-1） ⑧人造板滚动磨损试验机（MGL-5） 二、上述摩擦磨损试验机的详细介绍 ㈠微机控制（电液伺服）四球摩擦试验机（型号：MRS-10A） ①主要用途和适用范围 该机主要是以滑动摩擦的形式，在极高的点接触压力条件下评定润滑剂的承载能力。包括最大无卡咬负荷PB、烧结负荷PD、综合磨损值ZMZ等三项指标。该机还可以做润滑剂的长时抗磨损试验，测定摩擦系数，记录摩擦力和温度曲线.该机配有高精度测量装置，可测量摩擦副磨斑尺寸，或实现摩擦副磨斑的计算机屏幕显示，测量和记录。 ②主要技术参数 1、试验力范围（无级可调） 60N~10kN 2、试验力示值相对误差 ±1% 3、试验力长时保持示值误差 ±1%F.S 4、摩擦力测试范围 0~300N 5、摩擦力测试误差 ±3% 6、主轴转速范围（无级可调） 200~2000r/min 7、主轴转速误差 ±5 r/min  8、摩擦副温度控制范围 室温~150○C 9、摩擦副温度控制误差 ±2○C 10、试验时间控制范围 1秒~999小时 11、主轴转速控制范围 1~99999999转 12、试验用钢球 φ12.7mm   13、外形尺寸 1200*870*1700 （mm） 14、重量 800kg ㈡微机控制立式万能试验机（型号：MMW-1） ①主要用途：       该机主要以滑动、滚动和复合摩擦形式，在较低的接触压力下，选择不同的摩擦副形式，用于评定润滑油、润滑脂的长时抗磨损性能，以及金属材料的摩擦磨损性能。该机配有四球、销盘、止推圈等三种摩擦副，根据用户需求可提供球盘、球-三片、销-三柱、模拟凸轮、齿轮等多种摩擦副形式。该机可以测定摩擦力矩，计算摩擦系数，连接计算机，记录温度-时间曲线、摩擦系数-时间曲线。该机配有高精度测量装置，可测量摩擦副磨斑尺寸，或实现摩擦副磨斑的计算机屏幕显示、测量和记录 。 ②主要技术参数： 1、最大的试验力：1000N 2、试验力示值相对误差：±1% 3、摩擦力矩测试最大值：2.5Nm 4、主轴转速范围：10~1500r/min 5、试样温度控制范围: 室温~150℃ 6、外形尺寸（长×宽×高）mm：860mm×740mm×1600mm 7、可接记录仪记录温度-时间和摩擦力矩-时间曲线 ㈢环快摩擦磨损试验机（型号：MRH） ①主要用途：       该机主要以滑动摩擦形式，在浸油润滑条件下，评定各种润滑剂的润滑性能，尤其适用于中高档汽车齿轮油的抗擦伤性能的模拟评定，也可用于各种金属、非金属材料及涂层的磨损性能研究。该机可以测定摩擦力、计算摩擦系数，连接计算机，记录温度－时间曲线、摩擦力－时间曲线。该机配有高精度测量装置，可测量摩擦副磨斑尺寸，或实现摩擦副磨斑的计算机屏幕显、测量和记录。 ②主要技术参数 1、最大径向试验力 3kN 2、试验力控制方式 步进电机闭环控制施加试验力 3、试验力准确度 不超过±1% 4、摩擦力 1－300N 5、摩擦力准确度 不超过±2% 6、主轴转速范围 100－2000r/min，100－5000r/min 7、转速控制精度 不超过±10 r/min 8、试样温度范围 室温－200○C 9、温度控制精度 不超过±2○C 10、数据显示记录方式 液晶显示与计算机屏显 11、试验用标准试样 试环φ42.2×13.06mm 12、试块12.32×12.32×19.05 13、外形尺寸(长×宽×高) 100×700×1340mm ㈣屏显式端面摩擦磨损试验机（型号：MMU-5/10） ①主要用途：       该机以端面滑动摩擦形式，在浸油润滑和无油润滑（或水润滑）条件下，对环状试样施加较高的端面试验力，用于评定材料的摩擦磨损性能。 该机可以根据需要，配备四球、球盘、球三片、销盘、止推圈等多种摩擦副，用于评定润滑油，润滑脂的长时抗磨损性能，以及材料的常温摩擦磨损性能。       该机为机电液一体化精密试验仪器，采用柱塞泵或进口齿轮泵为动力源，溢流阀、节流阀、换向阀均为台湾原装。液压缸采用无摩擦柱塞缸，确保为值传递准确。主轴电机选用松下交流伺服电机及控制器，调速范围宽，低速转矩大，噪声低。测量参数包括试验力、摩擦力、试验时间、主轴转数，当任何一个参数超过预置值时，对应的报警灯亮，同时主轴停止转动。所有试验参数均可以在数显装置及计算机屏幕上显示，记录温度-时间曲线、摩擦力时间曲线。      该机配有高精度测量装置，可测量摩擦副磨斑尺寸。 ②主要技术参数： 1） 最大试验力：10KN 2） 试验力准确度：不超过±1% 3） 摩擦力：1-300N 4） 摩擦力准确度：不超过±2% 5） 主轴转速范围：5-3000r/min 6） 转速控制精度：不超过±2 r /min 7） 温度显示范围：0-150℃ 8） 时间显示与控制范围：1s ～ 9999s （或 min ） 9） 转数显示与控制范围：1 ～ 9999999 10）数据显示记录方式：液晶显示与计算机屏显 11）试验用摩擦副：环状试样，￠26*￠20*12（mm） 12）试验力控制方式：手动和交流伺服电机闭环控制施加试验力 13）主机净重：800kg 14）外形尺寸（长*宽*高）：1200*870*1700（mm） ㈤微机屏显式高温端面摩擦磨损试验机 ①主要用途：       MMU-10G屏显式端面高温摩擦磨损试验机是采用滑动摩擦的形式，在规定的试验条件下用来评定工程塑料、粉末冶金、合金轴承等的使用性能，可在室温~600℃（可定做800℃）条件下，在无油润滑及浸油润滑以及改变负荷、速度、时间、摩擦配偶材料、表面粗糙度、硬度等参数的各种情况下进行试验。可用于测量材料温升、摩擦系数等值。      该机为机电液一体化精密试验仪器，采用柱塞泵或进口齿轮泵为动力源，溢流阀、节流阀、换向阀均为台湾原装。液压缸采用无摩擦柱塞缸，确保为值传递准确。主轴电机选用松下交流伺服电机及控制器，调速范围宽，低速转矩大，噪声低。测量参数包括试验力、摩擦力、试验时间、主轴转数，当任何一个参数超过预置值时，对应的报警灯亮，同时主轴停止转动。所有试验参数均可以在数显装置及计算机屏幕上显示，记录温度-时间曲线、摩擦力-时间曲线。 ②主要技术规格及参数： 1 试验力   1.1 轴向试验力工作范围（无级可调） 1～10kN 1.2 试验力示值相对误差 ±1% 1.3 试验力长时自动保持示值误差 ±1%FS(最大试验力） 1.4 自动卸除试验力 超过最大试验力2%-10% 2 摩擦力   2.1 摩擦力测量范围 10～500N 2.2 摩擦力示值相对误差 ±2% 2.3 自动停车 超预置 3 主轴转速   3.1 主轴转速范围 5～2000r/min 3.2 主轴转速范围误差 ±10r/min 4 试验机测控温范围 室温~600℃ 5 试验摩擦副 提供图纸或用户自定 6 油盒行程 ＞45mm 7 主轴电机功率 4kW 8 试验机主轴控制   8.1 手动控制 手动停车 8.2 时间控制 超预置 8.3 转数控制 超预置 8.4 摩擦力控制 超预置 9 试验机时间显示与控制范围 1s～9999min 10 试验转数显示与控制范围 9999999s 11 试验机外形尺寸（长×宽×高） 约1200×870×1700min 12 试验机净重 850kg ㈥摩擦系数仪 ①主要用途       该设备适用于塑料薄膜、薄片、纸张等材料滑动时的动、静摩擦系数的测试。通过测量材料的滑爽性，可以控制调节包装袋的开口性、包装机的包装速度等生产质量工艺指标，满足产品使用要求。 ②功能与特点 ·同时符合多种国内国际标准、集多种试验方法于一身 ·GB 、ISO 、ASTM测试标准方法可任意选择设定 ·柔性传动系统驱动，使运转更平稳，测试精度更高 ·微电脑控制，操作全部键盘化 ·LCD大屏液晶全图显示试验数据、结果、曲线 ·自动判断材料滑粘状态及试样间测试结果的定量离散性分析 ·动摩擦试验、静摩擦试验、动静摩擦试验自由选择，测试灵活 ·可进行单件、成组试验的结果统计分析处理、多种报告模式微打输出 ·能够保存6次试验数据及结果，具有曲线显示，查询等必要的功能。 ③主要技术参数 ⒈负荷量程：0～5 N ⒉精     度：0.5级 ⒊行     程： 70 mm、150 mm ⒋滑块质量：200g（标准）注：设备支持任意滑块质量试验 ⒌试验速度 100mm/min ⒍环境要求：温度10℃～40℃　湿度20% RH～70%RH ⒎电     源：AC 220V 50Hz ⒏外型尺寸：400（L）×300（B）×180（H）mm ⒐重     量：10Kg ㈦人造板滚动磨损试验机 ①主要用途：       用于木地板及其它非金属的表面耐磨性能试验。 ②主要技术参数： 1. 最大试验力: 5N±0.2N 2. 试件旋转速度：60±2r/min 3. 吸尘嘴距表面：1-2mm 4. 试验件厚度可1-30mm整数级调整。

本项目针对人工速生林木材密度小、强度低的特点，研究开发出木材化学改性与干燥一体化工艺技术及装备。本技术能够大幅度提高速生材性能，同时解决了常规木材改性技术中改性剂浸透困难、环保性差，改性材功能单一、尺寸小，无法满足工业生产要求等问题；解决了传统木材改性技术工艺“先干燥-再浸渍处理-再二次干燥”的能耗高的问题。本项目技术获国家发明专利授权2项，已在多家企业应用。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明提供了一种复制式人工关节间隔物的制作方法，包括以下步骤：1）首先在容器内铺设固化剂，将人工关节假体包裹在容器内的固化剂中，制备人工关节假体阴模；2）然后向阴模内注入硬化剂制备复制式人工关节间隔物。可事先在阴模中放置金属棒或块以增加间隔物的强度。本发明能在较短时间内精确制备出尺寸和外形与拟选用人工关节假体一致的间隔物，以缩短手术时间，改善间隔物的作用效果，制备方法经济且简便易行。植入的关节式间隔物可使得患者在术后获得部分正常的关节功能，术后满意度提高。并有效防止了软组织的挛缩，为再次手术奠定了基础。

（1）建立具有医学统计意义的中国人髋关节解剖学特征数据库 课题组随机抽取130 例西南地区正常成年人（其中男77例、女53例；平均年龄46岁；平均身高163.3cm；平均体重59.6kg。于仰卧、双下肢中立位行髂嵴至胫骨结节CT扫描（扫描层厚1mm），运用CT图像处理软件测量股骨头直径、颈干角、偏中心距offset、小转子中点及其上、下2 0 mm 平面处髓腔宽度、峡部直径、小粗隆中点到峡部距离、峡部曲度、髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数，并与中国北方人和国外人群解剖参数进行比较。结果显示：中国西南地区正常人的股骨头直径为44.68±3.10mm，颈干角128.56°±4.49°，offset为36.7±2.81mm，小转子中点及其上、下2 0 mm平面处髓腔宽度分别为：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峡部直径为9.92±1.27mm，小粗隆中点到峡部距离113.81±6.75mm，峡部曲度168.95°±1.32°，髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数分别为：4.19±0.72和2.32。本组研究中，offset平均为36.7mm、颈干角平均为128.56°,与北方人（offset 平均37.1mm、颈干角平均127.9°）相比差异不大，与西方人（offset平均43.0mm、颈干角平均124.7°）相比存在显著差异。 （2）设计基于国人髋关节解剖学特征的人工髋关节系统 完成了基于中国人解剖参数人工髋关节系统设计。 （3）采用有限元等分析手段，优化设计方案，使该人工髋关节系统适合国人解剖特征，避免低应力集中和应力遮挡。

青少年人工智能资源与创新平台为激发青少年利用原创算法解决真实复杂问题的兴趣，面向全国中小学发布覆盖人工智能主要技术领域的研究问题，设立相应选题。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 主要功能： 资源中心。资源中心包含各个名师人工智能课程及应用案例，还包含各类精品开源软硬件资源的汇聚。 资讯通知。公告元卓计划工作的最新动态及行业内的最新消息。 直播频道。邀请专家进行直播互动。 在线编程。可以在网页页面中直接编写代码和运行代码。 互动论坛。注册用户可以在网站论坛讨论课题。

该项目研发的“心脉联衢——全球首款体内可视化小口径人工血管”从仿生的角度出发，模仿天然血管的三层结构，通过不同结构水凝胶的合理构建达到功能协同，将抗凝血、可视化材料应用于人工血管的内层，大强度水凝胶应用于人工血管的外层，开发与人体血管结构相似、功能相近的高仿生体内精准可视化小口径水凝胶人工血管。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 天津心衢生物科技有限公司 企业法人 李双阳 注册时间 2021.06.29 注册所在省市 天津市 组织机构代码 91120104MA07CUYE1J 经营范围 人体于细技术开发和应用生物基材料聚合技术研发;人体基因诊断与治疗技术开发;细胞技术研爱和应用，新材料技术研发，医学研究和试验发展;工程和技术研究和试验发展，技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术;医院管理。(除依法须经批准的项目外，凭营执照依法自主开展经营活动) 企业地址 天津市南开区卫津路92号大学生生活中心204 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李双阳 化工学院/材料化工 2020 庞小雨 化工学院/材料化工 2019 詹浩淼 机械工程学院/动力工程 2019 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 董岸杰 化工学院/材料化工 教授 生物医用高分子 五、项目简介 国内心脏搭桥及血透病患对人工血管的需求量很大，目前大、中口径人工血管已经应用于临床，但市场上没有小口径人工血管产品推出。中国的人工血管产品主要依赖于进口，缺少具有核心知识产权技术以及能进行产业化生产人工血管的厂家。心脉连衢公司团队攻关人工血管关键技术难题，希望为心血管疾病和血液透析患者探索一种新的人工血管产品，同时在基础人工血管产品上，提出“精准可视化”概念，弥补小口径人工血管临床应用的空白。 该项目研发的“心脉联衢——全球首款体内可视化小口径人工血管”从仿生的角度出发，模仿天然血管的三层结构，通过不同结构水凝胶的合理构建达到功能协同，将抗凝血、可视化材料应用于人工血管的内层，大强度水凝胶应用于人工血管的外层，开发与人体血管结构相似、功能相近的高仿生体内精准可视化小口径水凝胶人工血管。项目产品采用模具快速成型工艺，可实现无创、无放射性地对植入后的人工血管形态进行精准监测，从而获得准确、动态、整体三维的信息。项目产品与世界目前报道的最高水平小口径人工血管产品对比，产品制备周期从1.5个月降低到10分钟、生物安全性能好、具有体内可视化功能，且成本比传统的组织工程技术低8成。

通过非饱和带入渗井（注水井）进行人工补给，是含水层人工补给的重要方法之一。该方法主要适用于潜水面埋藏较深或地表覆盖不利于人工补给的场地。预测人工补给过程中非饱和-饱和带水流的响应、计算含水层的补给量是评价及设计人工补给方案的重要指标，传统定量评价模型仅适用于饱和带注水井流问题，缺少非饱和带井流模型。因此，采用传统模型评估考虑非饱和带入渗井方式的人工补给方案时会引起较大误差。 这项研究利用解析方法，开发了非饱和-饱和水流耦合的解析模型，用于评价非饱和带入渗井引起的非饱和-饱和水流过程，计算含水层的补给量。研究结果发现，非饱和带的储水性对人工补给的效率有较大影响：储水性小的非饱和带在补给过程中水流可以很快达到稳定，注入井中的水流可以很快到达饱和带，且大部分都可以存储于饱和带中，有利于人工补给；反之，则不利于采用非饱和带入渗井的方式进行人工补给。同时，揭示井的结构和含水介质的各向异性仅会影响初期的饱和带补给量，不影响后期稳定的补给量。传统模型由于未考虑非饱和带的储水性质，会过高估计饱和带的补给量。该解析模型为人工补给定量评价提供了重要的工具。