（专利号：ZL 201310710005.9） 简介：本发明公开一种用缓冲溶液从硫化氢酸气中脱除二氧化碳的方法，属于脱碳技术领域。本发明方法首先将含有氢氧化钠和碳酸氢钠的缓冲溶液与未脱碳的硫化氢酸气进行混合反应吸收酸气中的二氧化碳和部分硫化氢，得到含碳酸氢钠和硫氢化钠的脱碳富液，然后加热脱碳富液，使脱碳富液中的硫氢化钠发生水解反应，转化成氢氧化钠，水解反应生成的氢氧化钠与脱碳富液中的游离碱和碳酸氢钠反应生成碳酸钠，酸气中的二氧化碳最终生成

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

本发明公开了一种用于 MIMO 无线通信的非相干酉空时调制的对跖解调方法和对跖解调器，所述对跖解调方法要求将非相干酉空时星座图划分为两个子星座图，所述各子星座图内不存在成对的对跖点，而在两个子星座图之间存在一一对应的对跖点，所述对跖解调方法只需在任意一个子星座图内遍历 L/2 个星座点进行基于最大似然的解调计算，找出 L/2 个四矩阵乘积的迹最大值ψmax 和迹最小值ψmin，然后 根 据 <img file=

本发明涉及一种反渗透膜组件连续离线清洗装置，包括：用于浸泡和清洗反渗透膜组件的清洗槽，所述清洗槽有若干个且相互独立；还包括用于带动反渗透膜组件在相互独立的清洗槽内连续清洗的驱动传送装置。采用离线清洗方法，污染的膜组件浸泡在清洗液槽中，设备采用并联方式同时对多支膜组件单独清洗，清洗液入口端盖与膜组件的一头用卡箍固定于双链条上，组件另一头用卡箍固定于另一侧双链条上，组件安装方便，免去了组件复杂的拆装过程，省工省力。每个清洗液槽中安装相同数量的膜组件，链条的传动方式使该设备的自动化程度提高，不同的清洗液槽中的膜组件同时运行，整条流水线具有连续性，节约清洗时间，提高清洗效率。

本发明属于有机化学合成领域，涉及一种可见光与铜协同催化实现烷基噻蒽鎓盐与末端炔烃交叉偶联的方法。将烷基噻蒽鎓盐类化合物1与苯乙炔类化合物2、配体、铜催化剂、碱、溶剂混合，得到混合液；将混合液泵入微流场反应装置的微流场反应器中进行光反应，即得末端炔烃烷基化产物3。本发明创新性地采用了廉价金属催化剂与绿色溶剂，降低了反应成本；反应过程通过可见光驱动并在室温环境下进行，产物的收率可达98％；本发明提供的方法巧妙地规避了传统合成方法中的多步复杂性、耗时性、高昂催化剂成本及低原子效率等弊端。

清华大学王保国教授团队从事膜分离和电化学工程的交叉领域科学研究，迄今已有近 20 年时间。他们从降低能耗角度出发，提出了“一体化”膜电极的概念，其核心是通过在多孔膜中，电催化剂原位取向生长策略，降低电子/气体/离子的传递阻力，从而提高电解水产氢速率。

成果与项目的背景及主要用途： 间二甲苯经一硝化可制得 2,4-二甲基硝基苯和 2,6-二甲基硝基苯，再经还原 可分别得到 2,4-二甲基苯胺和 2,6-二甲基苯胺，广泛应用于染料、医药、橡胶助 剂及塑料等领域，是重要的有机中间体之一。目前的混酸常规硝化法，反应温度 低，耗水、耗能大，反应时间长，过程不易控制，废酸难处理。因此开发先进的 间二甲苯一硝化方法很重要。 本工艺首次采用间二甲苯绝热硝化制得硝基间二甲苯。绝热硝化反应开始后， 利用自己反应放出的热来提高物料的反应温度。虽然混酸浓度不断降低，但由于 反应温度的提高，因此仍能使混酸具有足够的硝化能力，从而保证了反应速度。 该法比常规混酸硝化优点多，如反应温度高，无需冷却水，耗能小，反应时间仅 为半小时，设备生产能力比常规硝化法提高至少 2 倍。所用设备仅为常规的硝化 及分离设备，无需特殊加工。硝化后废酸可经闪蒸后全部回用，减少了环境污染。 技术原理与工艺流程简介： 间二甲苯与混酸经良好搅拌混合后，快速绝热升温进行硝化反应，反应结束 后硝化分离得硝基物和高温废酸。硝基物供进一步还原，可以制备其它有机物或 中间体。高温废酸经闪蒸提浓可回收再利用。 技术水平及专利与获奖情况： 已完成成熟小试工艺，国内外技术领先。本技术可降低能耗 50～60％，收率 提高 5～10％，硝基物收率可大于 95%，二硝基物小于 6000ppm，原料消耗定额 降低 5～10％，设备生产能力提高约 2 倍。 应用前景分析及效益预测： 绝热硝化法不仅可服了常规硝化法的诸多不足，而且具有许多新优点。用本 技术生产一硝基间二甲苯，可使成本下降约 10％。按年产 600 吨计，可比常规 法净增利润 200 多万元。并可回收利用废酸，解决废酸污染问题。 应用领域：有机中间体。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）： 25天津大学科技成果选编 生产规模及产量：600 吨/年。 所需厂房面积：300m2。 主要设备：硝化锅、硝化分离器、硫酸高位槽、硝酸高位槽、混酸高位槽、 混酸配制罐、稀碱配制罐、稀碱高位槽、水洗及分离器、碱洗及分离器、闪蒸器、 真空泵。 主要原材料及来源：间二甲苯、硫酸、烧碱、硝酸，国内均有现货供应。 设备投资：110 万元。 合作方式及条件：面议。 

该项目介绍一种含氮芥基黄酮衍生物在抑制人肺癌细胞（A549），人宫颈癌细胞（Hela）等的增殖、转移过程中的应用，以及它们的制备方法。实验表明，目标化合物的抗肿瘤活性高于现有临床用药5-氟尿嘧啶，美法仑。 项目特色：在目标化合物的制备过程中，对仪器设备要求不高，原料来源丰富，产品制备成本较低，有国家知识产权保护。 展望：进一步研究，可望开发成一类新型的，未见报道的高效抗肿瘤新药。不同浓度的目标化合物对人宫颈癌细胞线粒体膜电位的影响图不同浓度的目标化合物对人宫颈癌细胞生长形态的影响图

本发明公开了一种表面氧缺陷多孔金属氧化物材料及其制备和应用。所述表面氧缺陷多孔金属氧化物材料的制备方法包括以下步骤：1)将金属盐溶解于有机溶剂中，形成透明溶液、2)将步骤1)中的透明溶液与软膜板剂混合，得到二者充分均匀分散的分散液，充分混合形成金属盐凝胶、3)将步骤2)中得到的金属盐凝胶制备成干凝胶、4)将步骤3)中得到的干凝胶高温煅烧，所得灰分即为表面氧缺陷多孔金属氧化物、本方法能够同步合成出表面氧缺陷多孔金属氧化物材料。制备方法相对简单，在形成多孔结构的同时增加了材料表面的氧空穴浓度，改变了材料的电子结构，可应用于吸附、光电催化及电池领域。

随着光伏产业的高速的发展，硅锭切割产生的切割废料也将出现井喷式的增长。仅2012年一年，我国就用了23万吨的多晶硅，产生了近25万吨的粒度≤5mm的二次切割废料(SiC和Si)，回收厂家院内废料堆积如山，粉尘飞扬，环境恶劣。而粒度≤5mm的二次切割废料(SiC和Si)中的SiC和晶体Si粉都是通过高能耗、高成本制备出来的，所以如能将这些废料得以回收利用，不仅减少了环境污染，也会产生出巨大的经济效益。特别是如能将二次废料中价值最高的晶体硅粉得以回收并再用于制造太阳能多晶硅，这对我国减少多晶硅的进口是有重要意义的，所以说，从晶体硅切割废料中回收多晶硅是今后一个重要的发展方向。 （1）本项目可从多晶硅切割废料中提取出太阳能级多晶硅，其技术含量高、生产成本低、能耗小。生产的多晶硅可以替代国外进口产品，减少我国多晶硅的进口量，这对降低光伏能源成本，实现光伏能源的普及有重要意义。 (2) 本项目同时生产的副产品碳化硅制品的最大特点耐高温和耐磨性等性能远好于同类产品，且价格远优于国内同类产品，因此该副产品有着广阔的市场前景，市场竞争力强。该副产品作为耐火材料可广泛应用于冶金、陶瓷、能源、化工等行业。如钢铁厂高炉的炉窑内衬和钢包内衬、电解铝厂铝电解槽的侧部、火法炼锌的罐体的内衬等；如陶瓷行业所用窑炉内所用的窑板和棚板等。 (3) 产品附加值高：由于本项目所用原料主要是来源于光伏行业产生的切割废料，原料的来源丰富且价格便宜，产品的科技含量高，生产成本低，故产品的附加值高。本项目拥有CN103086378A, CN101941699A, CN102275925A, CN102241399A, CN101724902A, CN101671022B等多项专利。