“石墨烯微结构的精准调控及其应用”首次实现石墨烯单晶量子点和单层石墨烯微结构的精准控制。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 近年来，石墨烯领域未获得突破性应用成果，也未找到“杀手锏”应用领域，关键是石墨烯结构调控不到位。一个基本的共识是，对石墨烯材料的结构进行设计和调控，有助于在光电器件、能源转化存储、重大疾病诊疗、污染物治理等领域取得重大突破。上海大学吴明红院士领衔的研究团队聚焦“石墨烯微结构的精准调控及其应用”取得了开创性的研究成果，首次实现石墨烯单晶量子点和单层石墨烯微结构的精准控制，在Nature及其子刊上发表十余篇系列论文，获得国家自然科学二等奖。负责人吴明红是中国工程院院士、俄罗斯工程院和俄罗斯科学院外籍院士，获国家杰出青年基金、教育部长江学者及创新团队发展计划等支持。团队依托有机复合污染控制工程教育部重点实验室，推动基础科研成果向应用转化，在生物医学、环境治理等领域取得了相关应用突破。 一、主要理论突破 聚焦于研究主题，团队在以下三个方面取得重要突破： 1）为解决传统方法制备的石墨烯缺陷多，无法量产的问题，团队在分子水平上首次使用分子融合法实现了高品质单晶石墨烯量子点的可控制备。通过对单晶石墨烯量子点精准的物理化学性质调控实现了不同亚细胞器的定位，有力推动了石墨烯量子点在生物成像、重大疾病诊疗中的应用。 2）为解决单层石墨烯容易聚集的难题，团队通过“原位复合与还原”一步法调控策略，获得单层石墨烯复合催化材料。团队首次在该材料上观测到光生电子空穴对分离的皮秒级超快过程，发现并揭示了单层石墨烯高效抽取和快速传输光电子这一重要规律，为高质量单层石墨烯复合材料在催化等领域的广泛应用奠定了坚实的理论基础。 3）精确调节石墨烯层间距，可以将石墨烯有针对性地应用于离子筛分、污染物选择性吸附等广泛领域。团队通过金属水合离子的层间插入控制氧化石墨烯层间距，在国际上首次实现了层间距在超小尺度上（1 Å）的精确控制。 二、在黑臭水体治理、地表水水质提升上的应用 地表水内源污染治理的关键是削减河道污染负荷，重建水生生态。团队以层间距可控石墨烯为基质，发展了水环境污染生态修复的叠层材料。以石墨烯为基体的复合微生物在其表面生长并形成生物膜，通过石墨烯和生物膜的协同作用，对水体污染物进行高效截留、吸附并降解。该复合技术运行成本低，治理周期短，工艺简单，无需底泥疏浚即可将地表水提升至IV类水以上水质指标，对河水的COD、氨氮和总磷，去除率达到80%以上。目前，团队已与上海宝山区政府建立多个石墨烯治理黑臭水体示范基地，显著提升当地水质环境水平。 三、石墨烯负极材料的钠离子电池储能系统应用 锂资源的匮乏，不足以支撑锂离子电池在储能市场的广泛应用，其成本较高的弊端也逐渐显露。同时国内外化学储能市场需求越来越大，促使研究者们利用资源丰富的钠元素组装得到钠离子电池。 经过对钠离子电池材料体系筛选和研究，本团队核心材料选用普鲁士蓝及其类似物作为钠离子电池正极，碳基材料作为钠离子电池负极。其中普鲁士蓝制备主要采用沉淀法及水热法，能耗更低。此外，普鲁士蓝能够作为一种染料进行使用，其安全性非常高。经过一系列放大，正极普鲁士蓝材料的充放电比容量达到160 mAh/g，碳负极材料的充放电比容量达到300 mAh/g。经过中试线生产预制，单体电池工作电压在3.2 V左右，能量密度在100 Wh/kg以上。单体电池在穿刺、挤压、外部短路、及破坏后浸水测试的情况下，均没有发生自燃和爆炸等情况，安全性高。 目前，拟搭建5条钠离子电池储能全自动生产线及相关配套设施，研发生产低成本、高安全、长寿命钠离子电池关键材料，实现高性能钠离子电池产品产业化，预计至2026年项目达产后，年产值达约22.5亿元；年亩均产值1666万元。 四、石墨烯传感材料在呼吸式血糖仪中的应用 我国糖尿病人数众多，并逐年上升。血糖检测仪与检测试纸市场规模约为460亿元，然而国外品牌却占市场份额大半。现有血糖仪采取长期有创刺血检测，存在很大感染风险，给病友带来巨大的生理和心理上的痛苦。呼吸式血糖检测无创，吹气即可检测，完美解决市场痛点。 糖尿病患者呼吸的气体中，可检测的VOCs较异常，需要高灵敏度的气体传感器进行识别。但是，常规气敏传感材料检测限与响应恢复能力不足，且难以在复杂气体氛围中实现特异性检测。团队通过对石墨烯带隙和表界面特性的精确调控，实现皮秒级载流子空穴的形成，从而实现对气体分子的快速响应，解决气体传感器灵敏度、选择性和响应恢复迅速的关键科学问题。研发的呼吸式血糖仪可满足确诊病友的日常检查、实现医院、公共场所快速筛查、手机APP记录管理以及网上专家互动诊断等功能，具有无创伤、无痛苦、便捷即时（15s）等特点，是首款呼吸式血糖检测产品。目前已二类医疗器械证书，即将已进入临床阶段。

本项目揭示了磁性纳米结构中电子自旋极化效应的新机理和新规律，通过构建新型纳米结构和器件实现了自旋电子极化的产生、传输的可调控性。加深了对自旋特性和基本物理现象的理解，也解决了自旋电流产生、传输、控制和应用方面的多个关键科学问题，为下一代自旋电子学器件提供了重要的技术支撑。近5 年来在Phys Rev B，Appl. Phys. Lett.等国际主流期刊上发表SCI 论文76 篇。申请国家发明专利22 项，已授权专利7 项。其中10 代表性论著被SCI 他引288次。多项研究成果受到了学术界的高度关注

该成果先后获江苏省农业科技成果转化奖一等奖和国家科技进步二等奖。该技术建立了不同生态区不同类型专用小麦量质协调栽培技术体系和籽粒品质指标预测生态模型；制定了指标化、标准化、数字化的专用小麦量质协调栽培技术规范，形成了多种形式的产业化技术服务模式。

通过细胞生物学实验发现，在哺乳动物细胞系COS7细胞中同时过表达liprin-α和LAR-RPTP，可以改变LAR-RPTP在细胞膜上的分布状态，促进LAR-RPTP在细胞膜上形成集簇。这种受体蛋白的集簇化依赖于liprin-α和LAR-RPTP的相互作用。而liprin-α自身所具有的聚集能力能够强化LAR-RPTP的集簇化。这一发现显示lipr

成果首次揭示了氧气底吹炼铜机理，构建了系统强化调控理论，完善了底吹炼铜理论基础。结合强化调控理论、计算机模拟和底吹炼铜生产实践，构建了底吹炼铜强化调控方法，并形成了集成调控创新技术。 建立了氧气底吹铜熔炼机理模型和底吹炉内氧势/硫势梯度渐变调控方法，创新开发了炉内功能区域精准调控技术，优化了大型化底吹炉生产实践；揭示了多组元造锍造渣行为规律，建立了基于组元含量映射关系的渣型调控方法，创新开发了渣型与温度耦合的优化调控技术，降低了熔炼渣含铜；建立了基于底吹机理的复杂体系多相平衡计算理论和冶炼过程主参数与伴生元素分配调控方法，创新开发了有价元素定向富集与有害元素强化脱除调控技术，实现了伴生杂质元素定向分配调控；揭示了氧气底吹熔池气液多尺度耦合作用规律，建立了底吹熔池相场协同强化传质调控方法，创新开发了基于熔池气含率与搅拌强度等多参数集成强化技术，提高了复杂含铜资源氧气底吹处理能力。 应用前景 成果建立了强化调控系统理论，构建了系统强化及精确调控方法，开发了强化调控技术。铜复杂资源清洁处理能力提高了30%，炉渣含铜降低至2.0-3.0%，伴生杂质元素脱除率提高了30-50%，氧气利用率达99%，节约标煤4.45万吨/年，减排CO218.54万吨/年，有力提升了氧气底吹炼铜技术市场竞争力。

色值是树脂、聚酯多元醇以及增塑剂等产品的重要技术指标，直接影响产品的价格和应用领域。影响产品色值的因素较多，包括原料质量、催化剂、反应温度等。本技术从过程变色反应机理出发，设计开发了酯化生产过程的色值调控系列产品。其中，部分产品作用于反应过程，可有效抑制反应过程中变色反应的发生；部分产品可用于一定色号产品的后处理过程，有效去除显色基团，降低产品色号，提高产品质量。

解决了黄鳝苗种繁育所需的雄性亲本难题。 湖北省及全国均可应用。 成果完成时间：2016年8月

针对不同国内外需求，依托 7 个纵向课题资助和产学研横向联合研发，开发 了两大类 20 多个高品质水产加工创新产品，较好地解决了传统水产食品加工方法中普遍存在的加工和贮藏过程中品质变劣快、不稳定等难题。申报了 15 项中国发明专利，其中 3 项已授权；申报和授权了 1 项新型实用专利；申报和授权了16 项外观设计专利；在国内外相关重要刊物上发表论文 47 篇，其中 SCI 收录 9 篇；出版了 2 本相关专著；4 个子课题通过了同行专家鉴定或验收。 创新要点 水产品干燥前预处理技术；水产品微波真空干燥技术；水产品微波冷冻干燥新技术。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。