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生物组织摊片烤片机
1.微电脑控制,中文界面,液晶显示,触摸键操作,简洁、直观、方便。全程电脑自动控制,开机自动加热并恒温。2.分摊片、烤片、烘片三个功能区。3.温度控制:0-99 ℃预设,恒温精度±1℃
孝感奥华医疗科技有限公司 2025-01-21
重金属低积累作物品种的筛选鉴定及产业化
近年来,随着我国工农业生产的迅速发展,我国土壤环境中的重 金属(尤其镉和铅)污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在 着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。 因此,一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际 推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利(周启星, 刘维涛, 魏树和. 一 种筛选重金属低积累作物品种的方法,授权日期:2012 年 12 月 12 日, 专利号:ZL200810229329.X),通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、 铅、砷等有害元素的农作物品种,提供了一种在重金属中-轻程度土壤 进行农业安全生产的技术方法,是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小,原位绿色和安全高效的技术途径,利用本方法可以达到边安全 生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根 部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准,尽管其它部位可 能污染物含量较高;(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0,即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度;(3)该植物的转运系数(TFs)小于 1.0,即植物吸收的污染物主要累积在根部,向地上部转运较少;(4)该 植物对污染物具有较高的耐性,在污染环境中能够正常生长且生物量 无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比,具有投资少、工作量小、 技术要求不高等优点,具有一定的创新性和实用性;而且作为一种污 染土壤的安全生产技术,所收获作物地上部重金属含量低于国家相关 标准,食用该作物不会对人体产生危害,可以通过出售该作物获得较 高的经济效益;对作物根进行集中处理,不会造成二次污染,同时固 定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境,还有助于改善因重金属污染 而引起的土壤退化和生产力下降,恢复并提高其生物多样性。因此, 在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和 生态效益。
南开大学 2021-04-11
农作物秸秆原料生产L-乳酸和D-乳酸成套技术
L-乳酸或D-乳酸是重要的多用途精细化学品,目前最重要的用途是作为可降解塑料-聚乳 酸 (Polymeric Lactic Acid, PLA) 的合成单体,但90%以上的乳酸单体都是由淀粉基或糖基原料发 酵得到。利用丰富的、可再生的玉米秸秆农作物秸秆生产高光学纯度的L-乳酸和D-乳酸,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。目前,秸秆乳酸的生产成本具体表现在过程的高能耗、 大量废水排放、产物浓度低等环节上。 本项目的农作物秸秆原料生产L-乳酸和D-乳酸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、固态生物脱毒、高固体含量糖化与发酵等主要工 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;固态生物脱毒则采用生物降解法脱 除预处理原料中所含的各种有毒物质,实现过程的零水耗和零能耗;高固体含量糖化与发酵 技术则通过自主研发的螺带型反应器处理固含量达40%以上的乳酸发酵,与常规发酵反应器相 比,电耗降低80%以上。通过该成套技术可以得到不低于10% (v/v) 浓度L-乳酸或D-乳酸的发 酵液,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乳酸单体的生产成本,为 纤维素乳酸的产业化奠定基础。 
华东理工大学 2021-04-11
重金属低积累作物品种的筛选鉴定及产业化
近年来,随着我国工农业生产的迅速发展,我国土壤环境中的重金属(尤其镉和铅)污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。因此,一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利(周启星, 刘维涛, 魏树和. 一种筛选重金属低积累作物品种的方法,授权日期:2012 年 12 月 12日, 专利号:ZL200810229329.X),通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、铅、砷等有害元素的农作物品种,提供了一种在重金属中-轻程度土壤进行农业安全生产的技术方法,是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小,原位绿色和安全高效的技术途径,利用本方法可以达到边安全生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准,尽管其它部位可能污染物含量较高;(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0,即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度;(3)该植物的转运系数(TFs)小于1.0,即植物吸收的污染物主要累积在根部,向地上部转运较少;(4)该植物对污染物具有较高的耐性,在污染环境中能够正常生长且生物量无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比,具有投资少、工作量小、技术要求不高等优点,具有一定的创新性和实用性;而且作为一种污染土壤的安全生产技术,所收获作物地上部重金属含量低于国家相关标准,食用该作物不会对人体产生危害,可以通过出售该作物获得较高的经济效益;对作物根进行集中处理,不会造成二次污染,同时固定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境,还有助于改善因重金属污染而引起的土壤退化和生产力下降,恢复并提高其生物多样性。因此,在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和生态效益。
南开大学 2021-02-01
芳氧羧酸及其衍生物在控制作物害虫中的应用
本发明公开了一种芳氧羧酸及其衍生物在控制作物害虫中的应用,从而保护植物免受害虫危害或使植物作为诱虫植物而控制害虫危害,本发明将芳氧羧酸及其衍生物应用于植物体,从而导致靶标植物对鳞翅目害虫产生系统性的直接抗性、对半翅目害虫产生系统性的敏感性,但同时又提高植物对两类害虫的间接抗性。
浙江大学 2021-04-11
重金属低积累作物品种的筛选鉴定及产业化
近年来,随着我国工农业生产的迅速发展,我国土壤环境中的重金属(尤其镉和铅)污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。因此,一般很难在面积大、程度轻的污染土壤修复治理中实际推广应用。 本成果筛选和培育排异和低积累土壤镉等有害元素的农作物品种,提供了一种在重金属中、轻程度土壤进行农业安全生产的技术方法,是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小,原位绿色和安全高效的技术途径,利用本方法可以达到边安全生产边修复土壤污染之目
南开大学 2021-04-14
农用无人机及作物智慧管理技术与装备的创制和应用
农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础,基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础,基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。经过近十年产学研联合攻关,在无人机及卫星遥感作物信息高效融合获取与智慧管理的核心技术和装备上取得了重大突破,攻克了信息快速感知与肥水药精准管理两大难题,创新形成了国际领先的多源信息融合和肥水药精准管控技术产品。主要技术创新包括: 1.首次提出了基于无人机实时飞行性能的GNSS-IMU导航捷联解算控制融合算法,研制了多旋翼、直升机等两类12种农用无人机及适应多种作业模式的飞控系统,打破了日本雅马哈等同类无人机和MicroPilot等著名飞控系统对我国的封锁和垄断;首次研制了快拍式28波段(520g)、5波段(250g)和全反射式光栅成像微型光谱仪,分辨率为2nm,优于德国UHD185的8nm;突破了地-星融合的作物养分和病虫害检测技术,实现了遥感与农学模型高精度时空统一,时序MODIS数据解析由8-16天1km提升到逐日10-30m,病虫害发生短期预测精度提高8%。 2.发明了路径跟踪控制算法和分段式地头转弯精准接轨优化策略,攻克了弱GNSS信号下的自动导航难题;发明了无人机变载荷的重心平衡技术,研制了16种系列机/车载喷施装备和基于作物高度/作物密度/病害程度的精准对靶施药机具,实现了无人机和地面精准变量作业;首次研制了适用于水稻、水生蔬菜等复杂水田环境的无人空气动力船及船载装备,实现了水田的自动化除草、施肥施药作业,节肥省药10%-35%。  3.创建了集地面/无人机/卫星遥感信息获取融合、智慧决策和精准作业于一体的云平台管理系统。提出了植物-土壤养分一体化平衡施肥策略,建立了浙江省“两区一田”全覆盖的田块养分解析图;创建了高精度三维数字果园,在全球最大的荔枝生产茂名基地等进行了应用,节水8%,减药25%,减少劳力20%,增产10%,优果率提高23%。 项目授权发明专利 44 件(美国专利3件),发表论文 64 篇,出版专著 3 部,软著登记14项。经多位院士和专家评审,成果达到国际领先水平。制定国家标准3项、地方标准2项、浙江制造标准1项。研发的产品荣获北京市新技术新产品证书,14种产品被列入国家及省市农机推广补贴目录,并出口欧美、东南亚等,创汇近2亿元。成果近三年在全国20多个省市推广应用,累计综合效益21多亿元,社会、经济和生态效益显著。
浙江大学 2022-07-22
主要作物种子健康保护及良种包衣增产关键技术
一、成果简介 本成果以传播“种子预防保健,作物安全生产”理念,推动良种包衣技术研究和应用为目标,由中国农业大学等国内多家种衣剂生产企业共同研究,创新研究了种衣剂系列新配方、新剂型和生产新工艺,开发成功系列新产品并产业化,实现了大面积推广应用,获得了重大的经济和社会效益,在国家“种子工程”,“植保工程”和“粮食工程”中发挥了重要的作用。25个种衣剂新产品获准农药登记,申报专利19项(9项授权),形成了15项技术规程。项目形成的相关技术和产品在国内外种子
中国农业大学 2021-04-14
农作物秸秆等易堆腐物和牛粪资源化生物技术
生产的有机肥不仅含有作物生长所需要的氮、磷、钾等大量元素,还含有硫、钙、镁、锌、硼、钼、铁、铜等多种中量和微量元素,是一种全价有机肥,可满足作物各生长时期对养分的需要,而且该有机肥料含有大量经微生物分解转化的活性物质,这些活性物质可促进作物的生长发育。该肥料还可以促进作物的抗逆性和对不良环境的适应能力,如抗旱、抗寒、抗病、抗倒伏能力增强 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 此项技术采用了基因工程育种方法生产降解农物秸秆的有效微生物,而且此项技术所研制的菌群不仅缩短了发酵周期,还可避免菌群退化这一国际上同类技术所普遍存在的问题。因此,这项研究的成果是处于国内领先水平的。 生产的有机肥不仅含有作物生长所需要的氮、磷、钾等大量元素,还含有硫、钙、镁、锌、硼、钼、铁、铜等多种中量和微量元素,是一种全价有机肥,可满足作物各生长时期对养分的需要,而且该有机肥料含有大量经微生物分解转化的活性物质,这些活性物质可促进作物的生长发育。该肥料还可以促进作物的抗逆性和对不良环境的适应能力,如抗旱、抗寒、抗病、抗倒伏能力增强
哈尔滨工业大学 2022-08-15
压缩机全生命周期管理系统
本项目提供压缩机全生命周期管理系统,建立模块化、集成化数据环境,面向于往复压缩机、隔膜压缩机,服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括: 设计规划阶段——压缩机整体方案设计,压缩机结构形式设计,核心部件材料遴选分析,启/停流程设计,安全控制策略设计等; 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示,核心部件状态监测与故障诊断,监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发; 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测,可视化维修方案、维修模型、维修视频,压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一:压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台,遵循结构化、模块化原则,采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件,可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体,可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项,软件著作权 1 项。 关键技术二:压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法,包括:①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法,基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标,诊断不同类型气阀故障;②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法,基于活塞杆应变重构压力-容积图(p-V图)的无损监测方法,为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案;③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法,对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验,对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征,提取故障特征识别故障程度;④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系,国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法,进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源;⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法,基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统,为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案;⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术,隔振结构设计、管路结构设计,提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项,申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项;应用于中海油海洋平台天然气压缩机;开发压缩机故障诊断仪,已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三:压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台;构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块,集成监测数据评价机组运行状态;基于故障诊断技术,建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台,打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒;实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测,交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型;压缩机全生命周期管理,显著提高运维效率和管理水平。
西安交通大学 2025-02-08
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