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

青楷槭是长白山地区常见的乔木品种之一，在《本草纲目》、《本草再新》均被提及，其叶片、树皮及果实等部位，均可作为药材使用，具有清热、解毒、抗炎等多重疗效。此外，青楷槭的叶片亦常被用于泡茶或烹饪汤品，有助于缓解上呼吸道相关症状。人参被誉为“天然的能量补充剂”，在提升体力、缓解疲劳方面有显著的效果。现代研究表明，人参能提高体内的ATP（细胞能量来源）水平，改善微循环，从而有效抗疲劳。 青楷槭的抗氧化作用与人参的抗疲劳、增强体能的作用相结合，能够更好地抵御衰老和疲劳的双重挑战。青楷槭与人参的组合具有较好的互补作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、调节内分泌等作用与人参的补气、抗疲劳、增强免疫力等特点相结合，能够在提升免疫力、抗衰老、缓解疲劳、调节血糖血脂等多个方面产生协同效应。通过科学的配比和加工，青楷槭与人参合用可以为消费者提供一种功能全面、健康有益的饮品。 1.独特的原料组合与健康功能创新：本项目的核心创新在于将人参与青楷槭这两种具有显著保健功效的天然植物成分进行有机结合。人参以其滋补强身、增强免疫力的传统功效著称，而青楷槭则富含丰富的抗氧化物质、维生素C及矿物质，具有较强的抗衰老、抗疲劳等健康功效。通过选择水醇提取法、冷冻干燥等来确保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，创新性地将这两种植物的优势特性融合，开发出一种具有复合健康功能的功能性饮料，填补了市场上同类产品在多元化营养需求上的空白此外，开发了新型的成分稳定化技术，有效解决了植物成分在饮料中的保存和长期保鲜问题，确保了产品的品质稳定性与健康功效的长期有效。 2.口感优化与产品差异化创新：在口感方面，本项目通过多次配方调整与风味优化，使得人参和青楷槭的独特植物风味得到平衡，并加入天然水果香料，改善传统中草药饮料的“草本味”，使饮料口感更加顺滑、清新、适合现代消费者的接受口味。这种口感创新不仅提高了消费者的饮用体验，也突破了传统草本饮料的单一风味模式，为市场带来了差异化竞争优势。 根据市场研究，健康饮品领域，消费者越来越倾向于选择具有增强免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的饮品。人参作为传统滋补佳品，已在市场上占据了一定份额，凭借其强身健体、补气养血的功效，广受消费者喜爱。而青楷槭，作为富含多酚类、黄酮类等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲劳、降血脂等效果逐渐得到消费者的认可。两者结合的功能性饮料，能够满足市场对天然健康饮品的需求，成为新兴的市场亮点。随着生活方式的变化，越来越多的职场人士、学生群体等年轻人开始关注抗疲劳、抗压、促进睡眠的饮品，这为人参青楷槭饮料的市场拓展提供了机会。 目前，市场上的功能性饮料竞争激烈，主要以一些大型饮料品牌为主导，如红牛、华润怡宝等企业推出的健康功能饮料占据了较大的市场份额。此外，还有一些植物性饮品品牌如植物萃取饮料、草本茶等逐渐获得关注，满足消费者对天然、低糖、无添加的偏好。然而，这些产品多集中在单一功能或传统草本成分上，缺乏多种植物成分的创新结合。因此，人参和青楷槭的结合，作为一种具有多重健康功效的饮品，有望在现有市场中开辟出新的细分市场，填补部分空白。

2025年4月10日，央广网客户端以《走进代码与创新碰撞之地——天津市大学软件学院》为题对我校进行了报道。

完成人简介：郑晓晖，西北大学教授，博士生导师，中草药现代化工程研究中心主任，西北大学深圳清华大学研究院共建"创新中药及天然药物研究"联合实验室主任，陕西省中医药管理局“中药复方效应成分分析”重点研究室主任，陕西新药技术开发中心特聘专家，九三学社中央促进技术创新工作委员会委员，九三学社陕西省委常委，陕西省九三学社教育文化专门委员会主任委员，九三学社西北大学主委，教育部“长江学者和创新团队发展计划”、“陕西省重点科技创新团队”团队带头人，入选国家百千万人才工程，授予“有突出贡献中青年专家”荣誉称号，享受国务院政府特殊津贴。 成果内容：丹参素冰片酯（DBZ）是课题组应用代谢物组学研究技术，采用HPLCMS、GCMS、GCFTIR、NMR等技术手段，在复方丹参方效应成分的基础上，依据传统中医药理论与“君使”对药的化合物设计方法，结合现代药物化学和药理学，设计、合成的一种治疗心脑血管疾病（抗脑缺血）的新药候选化合物。DBZ显著的抗脑缺血损伤活性，并从血管新生、神经炎症、氧化应激等方面深入全面地揭示了其多环节的作用机制，相关文章发表在药学领域国际权威期刊《英国药理学杂志》上。 DBZ具有易于制备、工艺可控、高效低毒等特点，是一个成药能力良好的化合物。现已完成大规模化的非光学活性DBZ生产工艺（20Kg/批），并建立光学活性DBZ拆分工艺，建立光学活性DBZ不对称合成工艺；同时开发出光学活性的右旋 DBZ 10公斤级合成工艺。建立了DBZ原料药质量标准、DBZ脂肪乳剂的工艺。 现已获中国发明专利授权4项， 1项PCT国际专利获58个国家及地区授权。 成果用途： 该项目研究内容及产品涉及治疗一种治疗心脑血管疾病（抗脑缺血）（1类化药）开发。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关） 转化方式：技术入股、合作推广，本项目欲融资8,000万元占股20%，按照国家 1 类新药的申报要求，展开研发、产业化的规范市场运作和资本运作。 成果知识产权情况 专利号 专利名称 专利状态 ZL 201410175950.8 一种混旋丹参素冰片酯的合成方法 授权 ZL 201310470979.4 一种丹参素冰片酯的工业化合成方法 授权 ZL200910023010.6 取代的苯甲酸衍生物及其合成方法和用途 授权 ZL200610042787.3  β－(3,4－二羟基苯基)－α－羟基丙酸冰片酯、其合成方法和用途 授权 PCT/CN2007/001550 取代β苯基α羟基丙酸衍生物、其合成方法和用途 授权

成果描述：在工业废水中含有树脂、加脂剂、染料、栲胶等难降解物质，是生化处理的难点，针对这些难点，生化处理成为现在最理想的方法。目前，随着对环境中污染物指标要求的数量增加和污染值的降低，不少企业单独处理或污水厂集中处理后的废水部分指标达不到环保要求。新增设施成本高也难以操作。改成果是采用电化学方法，对废水出口进行进一步处理，到达排放要求。市场前景分析：制革工业，清洁化改造与同类成果相比的优势分析：COD降低0～90％ NH3-N降低0～90％ 色度降低0～90％ 国内领先

活性炭是现代化学工业，石油工业，食品工业，医药工业，饮用水处理等行业不可缺少的处理吸附，脱色，净化剂，应用范围十分广泛，尤以粒状活性炭最为重要，世界上许多国家和地区都十分重视它。在日本，丹麦，瑞典，美国等发达国家研究，生产应用活性炭的历史近百年；在中国虽然起步较晚，但在应用硬果壳制备活性炭的生产工艺方面有较大的成功，先后有采用核桃壳，椰子壳，棕榈壳，桃核，杏仁壳及木屑等为原料来制备粒状或粉状活性炭，由硬果壳制备的活性炭均为粒状，可再生重复使用，应用价值大；由木屑制备的粒状活性炭，生产成本较低，一般为一次性使用，不便于再生。活性炭生产方法可分为物理活化法和化学活化法两大类，各有优缺点，但化学活化法由于活化剂种类及浓度的不同而使活性炭的孔径大小，长短等主要技术指标有较大的差异，人们通过控制选择活化剂，活化剂浓度，PH值大小；活化温度高低等条件来达到制备出不同规格型号的粒状活性炭，以供不同用途选用。

一、 项目简介SUT-Q01清洗剂是一种具有良好的渗透力和去污力的化学清洗剂，本产品不含有腐蚀性酸、碱，因此，不会对金属设备造成腐蚀。它可以渗透、湿润到污垢的内部，使油脂性污垢易于脱落并经流水带走，达到清洗目的。该清洗剂与预膜剂配合使用能增强预膜效果，提高金属设备的缓蚀能力。SUT-Q02清洗预膜剂系复合多功能性型药剂，通过物理及化学作用，能去除热交换设备金属表面上的油脂、污垢及浮锈，并在净化后的金属表面形成均匀和致密的保护膜，做到清洗预膜一步完成。SUT-S粘泥剥离剂  本产品为粘泥剥离剂，对由微生物引起的粘泥尤为有效，同时具有较好的杀菌灭藻效果。本产品属低毒类水处理剂，并对循环水系统有一定缓蚀作用。本品适用于电力、化工、冶金、石油、制冷等行业循环冷却水系统的粘泥剥离、菌藻控制。SUT-SH酸洗缓蚀剂适用于各种不同类型的锅炉、换热设备、循环冷却水管道、机车、船舶等系统的酸洗除垢。分固体与液体两种，两者均为酸洗时所用高效缓蚀剂，适用于各种酸、酸洗及各种不同材质的锅炉、换热设备清洗。缓蚀率达98%以上，缓蚀效果显著。SUT-X01消泡剂含有高效消泡剂及乳化剂，能够消除水体中含有的发泡物质所产生的泡沫，具有消泡能力强、使用范围广等特点。该产品主要用于工业冷却水系统的清洗及预膜过程，以消除水处理过程中所产生的大量泡沫。此外，亦可用于消除其它工业水由于污染而引起的泡沫。SUT-N01絮凝剂为高分子絮凝剂属阴离子型线状高分子聚合物，能很好地溶解于水，呈真溶液，由于它本身带有负电荷，当悬浮粒子带有不同的表面电荷时，则可相互中和，促使其凝聚，具有活性吸附机能，能将悬浮粒子相互凝集，形成大块絮凝团，因而具有澄清、净化、促使沉降、有利于过滤等作用。SUT-阻垢缓蚀剂含羧酸多元共聚物，是一类综合性能优良的阻垢缓蚀剂，对循环水中常见的磷酸钙、碳酸钙垢等均有显著的阻分散作用，并且有优良缓蚀性能。此药剂在高碱、高硬、高浊度、高pH值的水质中，不仅自身有优异的阻垢分散性能，而且可以与多种缓蚀剂复配发挥协同增效作用，从而提高药剂对碳钢的缓蚀率，可广泛用于钢铁、石化、电力、油田等行业的复杂水质的处理中。二、 项目技术成熟程度已完成成熟产品应用工作。三、 技术指标性能指标描述 ：能完全达到国标的要求，申报发明专利或获得发明专利。四、 市场前景在钢铁、石化、电力、燃气、轻工等行业的循环冷却水处理或废水处理等方面得到广泛应用，具有良好的市场需求和前景。五、 规模与投资需求投资规模300-1000万元，需厂房及设备设施配套等。六、 生产设备反应釜、真空泵、离心泵、流量计、锅炉/蒸气、质量计等。七、 效益分析按每年生产3千吨计算，可获利约1000-1500万，八、 合作方式技术入股，技术转让等形式，或面谈。九、 项目具体联系人及联系方式项目负责/联系人：陈建新，邮箱： chjx2000@gmail.com ，电话：15002204052, 022-60202241转215