环氧化合物与脂肪醇开环反应关键技术 开发了活性高选择性好的高氯酸盐固体酸类新型环氧化合物开环反应催化剂体系、连续管式反应器及绿色反应工艺等关键技术，通过催化剂、反应器和原料配比来调控反应选择性，根据市场变化自如调节主副产品比，建立3套万吨级连续管道式二元醇单烷基醚生产装置，实现装置通用化、产品系列化、主副产品综合利用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目属化学工程精细化学品领域。项目原料环氧化合物主要为环氧乙烷(EO)、环氧丙烷(PO)和环氧氯丙烷(ECH)，进行开环加成、直接酯化或闭环反应，制得一系列环氧精细衍生化学品，主导产品包括二元醇单烷基醚、二元醇醚羧酸酯和脂肪族缩水甘油醚等醇醚酯类高级溶剂与环氧树脂活性稀释剂，用途广泛。因原料危险性大、技术含量高、产品品种和品质要求多，高端产品长期依赖进口。通过对其生产关键技术长达20余年的协同创新研究，取得如下自主创新成果： 1、环氧化合物与脂肪醇开环反应关键技术 开发了活性高选择性好的高氯酸盐固体酸类新型环氧化合物开环反应催化剂体系、连续管式反应器及绿色反应工艺等关键技术，通过催化剂、反应器和原料配比来调控反应选择性，根据市场变化自如调节主副产品比，建立3套万吨级连续管道式二元醇单烷基醚生产装置，实现装置通用化、产品系列化、主副产品综合利用。 2、二元醇醚羧酸酯直接酯化法绿色生产新工艺技术 开发了苯并噻唑类离子液体、Ni-Al/离子交换树脂等酯化酸催化剂体系，低毒酯类共沸脱水剂体系，连续固定床预反应串反应精馏酯化工艺。预反应系统提高了反应精馏主反应的效率；催化剂可回收、循环使用，解决了常规中和带来的操作与污染问题；酯类脱水剂低毒、高效、环境友好；GMP自动化无尘包装，产品质量指标达国际电子级要求；建立4套万吨级生产装置，实现清洁生产。 3、氯醇醚高浓度碱闭环制备脂肪族缩水甘油醚清洁生产工艺关键技术 开发了季铵盐型缩水甘油醚阳离子相转移催化剂，催化高浓度NaOH闭环反应，副产固体盐多，并消除了夹带产品问题，通过饱和盐水萃取可低成本精制固体盐；用饱和盐水热泵蒸发析盐，解决高浓度盐水污染问题；建立单、双、多缩水甘油醚等3套万吨级通用型生产装置，产品质量达国际先进水平；生物基、低氯、水溶及高品质产品填补国内空白，建成全球产能最大、品种齐全的脂肪族缩水甘油醚生产基地。 4、副产物的综合利用技术 开发了开环反应副产物的资源化利用技术。二元醇醚副产残液与碱、卤代烷进行williamson醚化反应，制得多乙二醇双醚；丙二醇醚副产残液通过中和、脱色等精制得多丙二醇单醚，用作脱硫脱碳溶剂或制动液原料。 5、废弃物的资源化利用技术 系统开发了脂肪族缩水甘油醚废弃物资源化利用技术。固体盐精制得工业盐，用作水泥磨料、制砖防冻剂等；盐水蒸发析盐过程中回收多羟基有机物制备环氧树脂增韧聚酯；减压精馏前馏分精制处理出原料和产品；精馏残液通过环氧基改性后可实现废弃物的综合利用；这些技术开发，解决了废弃物出路问题，实现了清洁生产。

黑臭河道治理是目前各级政府环境治理工作的重点。城市黑臭河道面大量广，治理难度大，治理效果易反弹，传统的物理法、生物法、化学法都不同程度存在成本高、易反弹以及容易造成二次污染等问题。利用电化学处理降解废水中的有机污染物具有速度快、降解彻底、效率高等优点，但是电极材料的低稳定性使这一技术难以投入实际应用。本项目在提高电极材料的稳定性方面取得了突破性进展，从而使得电化学-生物复合黑臭河道治理技术的成本降低到可以大规模产业化应用的水平，同时治理效果稳定，治理速度快，治理过程中不投加化学药剂和生物制剂，不会对环境造成二次污染。目前本技术已经完成实验室小试、样机制备和中试，等待风投进入将本技术做大做强。

化学工艺、化学合成、高分子等相关专业、领域人才

本发明公开了一种基于超材料的远红外单谱信号探测器，包括·798·自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极。超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，所述金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于远红外电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可

本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器，包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极；其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机，独创的原卷留痕阅卷新模式，能够切实解决师生存在的不同困境，提高教师阅卷效率，给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机，具体优势有以下几点：      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡，省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习，教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷，操作简单；客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印；双面同时阅卷，效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足，做出创新改进，实现了学生原卷作答，教师原判批改，所有的批改原卷留痕，阅卷机本身负责主观题的批改，客观题的批改读取，可以与原有的共享资源平台对接形成闭环，更有针对性的服务于基础教育阶段的师生，因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外，谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告，可以真正的促进学生的学习，针对性提高学习效率，具体有以下优势： 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本，学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集，老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表，补齐短板有目标 8.每人一张个性卷，数据分析有反馈 如今，教育行业，越来越多的教学内容期待高效的传播，越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间，更注重自己全方位的发展，越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践，谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求，无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展，未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下，必将极大地促进基础教育的发展，为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育，致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合，倾注全部的心血和激情，发展互联网教育服务产业，开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式，打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域，博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地，以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统，多项技术通过了国家有关部门的严格测试，技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计，并结合传统的阅卷模式，成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上，优化、整合设计流程，实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程，充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。

本发明公开的含苯酰亚胺苯乙炔结构的单体能使合成的聚合物在高温下发生自交联化学反应，当其与Ⅰ、Ⅱ表示的合成聚酯的结构单元经无规共聚即可获得高温自交联共聚酯，且当该共聚酯含PET结构单元时的特性黏数[η]为0.44～1.38dL/g，垂直燃烧UL-94等级为V-2～V-0级，氧指数LOI为24.0～35.0％，锥形量热测试峰值热释放速率PHRR和烟释放总量均低于纯聚酯。本发明还公开了共聚酯制备方法。由于本发明共聚酯中的苯酰亚胺和苯乙炔间能产生协同交联作用，因而具有极高的阻燃抗熔滴效率，同时赋予了共聚酯优良的阻燃、抗熔滴及抑烟的性能。本发明提供的方法因与常规聚酯的合成方法基本一致，不仅工艺成熟，操作简单方便，且也易于控制和便于工业化生产。