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吉林化工学院
吉林化工学院成立于1958年,坐落在风景秀丽的北国江城吉林市,是吉林省仅有的一所化工类高校。学校化工优势突出,产学研合作优势显著,在60年的办学历程中,为石油化工行业和地方经济社会发展培养了大批工程技术和管理人才,被誉为“共和国化工人才的摇篮”。学校深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,以党的十九大精神为指引,坚持社会主义办学方向,以立德树人为根本任务。坚持“育人为本,科研为要,人才为重,特色为先”的办学理念,充分发挥毗邻中国石油吉林石化公司、国家化学工业循环示范园区等区位优势,实现产学研的深度合作、校政企的深度融合。构建了“一面向、三并重、三相融”的具有鲜明特色的现代工程师人才培养模式,形成了“工程师的成长摇篮,管理者的培养基地”的办学特色。 学校坚持以工为主,不断做大做强“大化工”学科,围绕“大化工”学科做优做特其他学科,促进多学科协调发展。全日制在校学生近1.6万人,专业设置涵盖工、理、经、管、文5个学科门类,开设47个本科专业,13个高职专业,硕士学位授权一级学科4个,专业硕士授权点1个,形成了硕士、本科和高职多层次办学格局。化学、动力工程及工程热物理、材料科学与工程、控制科学与工程、环境科学与工程等优势学科在省内具有重要的影响力。 学校坚持内涵发展,全面实施“1131”教育教学改革和本科教学质量工程,培养新时代高水平应用型人才。学校是国家“卓越工程师教育培养计划”高校,现有教育部综合改革试点专业1个,国家特色专业2个,吉林省品牌专业、特色专业、转型改革试点专业共18个,国家级校外实践教育中心1个,省级校外实践教育中心2个,省级实验教学示范中心6个,省级大学生创新实践示范基地1个,省级人才培养模式创新实验区5个。学校积极优化专业结构,不断培育“大化工”专业集群,2009年化学工程与工艺专业成为全国地方普通高校首个通过国家工程教育专业认证的专业,2015年再次通过认证并获有效期6年;2013年化学工程与工艺专业获批为国家专业综合改革试点实施专业。学校不断加强创新创业教育,强化实践教学环节,实施实验室开放管理,充分调动学生学习积极性;学生工程实践能力、创新精神、创业能力不断提高,毕业生就业率始终保持在省属高校前列。学生学科竞赛成绩一直位居省属高校前列,在首届“互联网+”大学生创新创业大赛上,我校学生荣获国家铜奖2项、省级金奖3项,竞赛成绩位居省属高校第二名。 学校坚持特色发展,坚持走产学研结合之路,主动服务地方经济社会发展。现拥有省级优势特色学科2个,省级科研平台16个,省级大学科技园1个,省级产学研合作示范基地1个,省级协同创新中心1个。学校大力实施科研提升工程,在化工过程的模拟与分析、换热网络优化与节能等研究领域填补了省内空白,在国内具有广泛影响;在精细化学品开发、无损检测、流体密封、水污染控制新技术、航空维修等研究方向具有明显优势。学校积极推动高新技术成果转化,累计为企业和社会创造经济效益数十亿元。 学校实施人才强校战略,拥有国务院政府津贴获得者2人,教育部高等学校教学指导委员会委员1人,教育部新世纪优秀人才支持计划入选学者1人,吉林省第三批“长白山学者”特聘教授1人,吉林省“长白山技能名师”1人,吉林省普通本科高等学校教学指导委员会委员7人,吉林省高级专家、教学名师、有突出贡献的中青年专家、拔尖创新人才等23人次。学校聘任国家“千人计划”特聘专家杨春才博士为全职特聘教授,其领衔创建了学校先进纤维及复合材料研究院。 学校坚持开放发展,广泛开展国际交流与合作,为学生积极搭建多口径、宽视野的成长平台。目前已与美国、英国、俄罗斯、日本、韩国等国家的40余所高校和科研院所建立了教育交流与合作,成功开展多模式合作办学,学校国际化办学水平不断提升。2017年,学校同美国克利夫兰州立大学合作办学的机械设计制造及其自动化本科专业国际班圆满完成首批招生计划。来自塔吉克斯坦、埃塞俄比亚、印度、科特迪瓦等国家的首届来华留学生班开学。 新时代开启新征程,新时代呼唤新作为。2018年,吉林化工学院将迎来办学60周年校庆,厚韵甲子,筑梦起航。学校将秉承“严谨、勤奋、求实、创新”的校训,不忘初心,笃定前行,为建设“竞争力强、影响力广、具有化工优势和鲜明特色、多学科协调发展的省属工科一流大学”的目标努力奋斗!
吉林化工学院 2021-02-01
煤化工废水处理技术
成果与项目的背景及主要用途: 随着经济发展,我国能源需求快速增长,富煤贫油少气的能源禀赋决定了我国仍需以煤为基础能源,直接燃煤则造成了严重的环境污染。使用清洁燃料,煤制油、煤制天然气是解决东部地区雾霾污染的重要措施。然而煤制气装置会产生大量高有机物含量的废水,不能直接生化处理。内蒙新疆等地区,煤资源丰富但环境脆弱,水匮乏。煤制气、焦化、兰炭等煤化工企业的废水治理已成为制约其发展有瓶颈之一。煤化工废水主要来源于煤气化或焦化炉后的急冷洗涤及净化等工段,气化及焦化过程产生的焦油、酚、氨等物质大部分进入洗气废水中,含有氨氮、硫化物、(硫)氰化物等无机物及焦油、酚类等有机物。其特点是水量大、污染物浓度高成分复杂。目前对煤化工废水进行处理的要求是去除废水中的粉尘、焦油、硫化氢、二氧化碳、氨氮、酚等无机和有机物,经过深度净化,进行达标回用。一般流程为:隔油除尘→脱酸蒸氨脱酚→生化处理→深度处理。首先通过重力沉降,旋流气浮等隔油除尘措施进行初级处理,然后进行物化处理,通过汽提进行脱酸脱氨以及萃取脱酚,再经过生化,通过 RO、蒸发结晶等过程,实现水的深度净化及达标回用,实现零排放。 技术原理与工艺流程简介: 本技术主要从煤化工废水处理技术流程的前三步——隔油除尘、脱酸蒸氨脱酚及生化处理进行工艺设计改进。 (1) 隔油除尘 我们通过重力沉降及离心力场,使与水不相溶的与水密度有差别的游离油及尘与水进行初步分离。为提高处理效率,通过 CFD 模拟计算与实验测试,对装置进行优化设计,开发了平流隔油与旋流气浮结合的隔油除尘工艺与设备。 (2) 脱酸蒸氨脱酚 A、脱酸蒸氨,我们开发了专门适于脱酸蒸氨的板式形式,在提高传质效率的同时,可显著防止结垢堵塞,延长检修周期(一年以上),该塔板形式已成功用于工业实践。 B、萃取除油脱酚,经过脱酸蒸氨后的废水,不能直接进入生化系统,还需要脱除其中的油及酚类。通常仍用萃取的方法。我们经过大量筛选与测试,开发出了性能优良的萃取剂,在核心设备—萃取塔方面,开发了专门用于萃取的专利填料,显著提高了萃取效率,降低了过程能耗。 (3) 生化处理 为提高生化处理效率,我课题组专门筛选和优化了适于酚类染污物的微生物菌群,提高了生化速度,降低了处理成本。 技术水平及专利与获奖情况: 通过与企业的合作,可在我们已取得成果基础上,做进一步开发与优化,以继续降低废水处理成本。形成新的具有知识产权的工艺技术,并进行工程示范。 合作方式及条件:具体面谈
天津大学 2021-04-11
济南天邦化工有限公司
济南天邦化工有限公司是一家集农药产品研发、生产、销售及植保技术推广于一体的高科技企业,是经国家发改委核准的定点农药生产企业。公司成立于2002年,注册资金5000万元,经过11年的发展,现已能向客户提供杀虫剂、杀螨剂、杀菌剂、除草剂、植物生长调节剂等五个大类200余种规格剂型的产品,五年来公司产品远销全国30多个省、市、自治区,因其过硬的产品质量、优异的使用效果、良好的售后服务、完善的产品结构,深受各级经销商和农民朋友的喜爱。 2012年公司成立山东万豪肥业有限公司,现投资1亿元,正在建设筹备中;2011年公司成立济南赛迪生农药有限公司。 公司生产厂区位于济北经济开发区工业园内,占地100余亩,有各种生产设备60余台套,为配合公司提出的“走精品战略、品牌之路”的构想,狠抓产品质量,公司斥巨资引进了多台国际先进的化验分析仪器,强化了产品质量监督,并严格按照ISO9000、ISO14000质量管理体系标准组织生产,同时加大了新产品研发的投入,通过精益的生产流程控制,加速了科技成果转化为产品的速度,全面提升了公司的核心竞争力。 公司历来把员工队伍建设作为企业生存与发展的首要任务,根据总经理提出的“着眼未来、人才当先”的发展战略,加强了对员工的培训,不断提升了员工素质和能力,打造了一支精干、年轻、专业的员工团队,正是这支富有激情、勇于超越的员工队伍的共同努力,使得公司自成立以来在市场开拓、新品研发、生产制造、品质管理等各方面的综合能力均取得了飞速的发展。 
济南天邦化工有限公司 2021-09-06
山东天迈化工有限公司
山东天迈化工有限公司创建于2003年,公司坐落于历史悠久的齐国古都-----临淄,是一家集研发、生产、经营于一体,专业生产双酚-A型环氧树脂、不饱和聚酯树脂的现代化企业。   公司拥有先进的生产设备和成熟的生产工艺,奉行“创新”“发展”的企业理念,以不断提高产品品质来回报我们的客户。   
山东天迈化工有限公司 2021-09-06
日照中博化工有限公司
日照中博化工有限公司成立于2012-11-09,法定代表人为傅广裕,注册资本为20500万元人民币,统一社会信用代码为91371103056247424W,企业地址位于日照市岚山区化工园区大道3号(虎山镇),所属行业为批发业,经营范围包含:丙烯、正戊烷、二甲苯、苯乙烯批发无储存(有效期限以危险化学品经营许可证为准);可发性聚苯乙烯生产、销售(凭安全生产许可证经营,有效期以安全生产许可证为准);塑料、铁矿石销售;普通货物进出口(但国家限定公司经营或禁止进出口的商品除外)
日照中博化工有限公司 2021-09-09
德州实华化工有限公司
德州实华化工有限公司(原德州石油化工总厂),是国有独资企业,始建于1971年, 2007年底加盟中国化工集团,现为中国化工集团下属的中国化工新材料有限公司的全资子公司。 在市、区两级政府的大力支持下,在中国化工集团的正确领导下,德州实华已从老城区整体搬迁至德城区天衢工业园北部化工园区。公司现拥有总资产40亿元,员工1500多人,其中大专以上学历830余人,研究生及双学位人员几十名,拥有门类齐全的工程技术队伍。公司主要产品年生产能力:离子膜烧碱40万吨、PVC树脂36万吨,年销售收入可达30亿元。
德州实华化工有限公司 2021-09-09
山东三岳化工有限公司
 山东三岳集团是由江苏三木集团在山东滨州全资投资的大型企业,坐落在鲁北高新技术开发区,北邻国家重点工程——黄骅港。集团下属十个子公司:山东三岳化工有限公司、山东三木化工有限公司、无棣众诚供热中心三岳公司、无棣三木建材有限公司、山东无棣三岳运通物流有限公司、山东林峰物流有限公司、无棣县鲁北凌霞污水处理有限公司、无棣凌霞再生资源有限公司、无棣苏昊新型环保材料有限公司、无棣三岳汽车修理有限公司,公司占地面积2700余亩。       目前,三岳集团拥有员工1500名,高级工程师10人,工程师50余人,大学本科以上280余人,公司秉持“务实、高效、严谨、创新”的企业精神,部门设置齐全,坚持“以宏大事业感召人,优厚待遇吸引人,优秀文化凝聚人,创造条件成就人”的人力资源管理理念,视员工为企业的宝贵财富,员工都以成为一名三岳人而骄傲自豪。      
山东三岳化工有限公司 2021-09-10
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息,已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮,来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种,有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为,通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法,有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来,脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明,人类认知能力与脑电信号有关,其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点,给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数,基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集,以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号(图1),对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测(图2),其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%,最低值大于50%,最高值72%(图3)。图1 :试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2:对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3:对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果,课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时,与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作,分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用,背靠理论,写好算法”的统计学理念,把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹,张量样条回归估计协方差函数,样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论,结合LASSO回归,转化为快速准确分析脑电数据的算法(图4),从2018年12月开始仅用6个多月的时间,就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题,完成了这篇跨学科应用方法论文。图4:算法流程图
清华大学 2021-04-10
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求,集成空间数据挖掘与案例推理技术,充分利用海量的地质空间数据,解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上,建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统,为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色: ? 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型,提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性; ? 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型,建立了混合推理策略与方法,得到更为客观的综合预测结果; ? 基于COM架构,开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”,包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能; ? 发展了三种高光谱矿物填图方法:权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法; ? 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用,包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型,为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象; ? 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例,进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验,并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果,该课题成果已申请发明国家专利2项;计算机软件系统2个;出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》;发表或录用论文15篇,其中SCI期刊论文5篇,EI期刊论文4篇。
电子科技大学 2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量,本系统使用随机森林,SVR,三指数 平滑、GBDT,BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型,并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学 2021-04-10
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