氨基甲酸酯可应用于医药、农药、染料、精细化工中间体，合成异氰酸酯、聚氨酯，工业涂料、可在许多过程替代剧毒的光气，在纤维改性、新材料合成方向发展很快。但由于国内却大部分企业工艺技术落后，生产成本高。存在三废、污染环境等问题，导致国内供不应求，每年进口2万余吨。 本课题组开发了绿色清洁生产新技术，过程安全、环保，成本降低40％以上，产品质量优异，优级品含量大于99.5％，具有很强的国际市场竞争力。 年产1万吨氨基甲酸酯，总投资4962 万元。

本发明公开了一种生物质裂解制备富含氢气的合成气的方法，以生物质颗粒(≤2mm)为原料，以 0.005-0.01t/h 速率通过螺旋进料器进入流化床反应器，流化床 N2 进量为1.0-1.5m3/h，压力 0.01-0.08MPa，在 450-550℃的条件下进行裂解，裂解反应产生的高热蒸汽通过微波催化床，在催化剂表面发生催化重整，生物油蒸汽进一步转变为合成气，微波催化床通入少量氧气抑制催化剂表面结焦生成。本发明通过第一阶段流化床裂解后的生物油蒸汽接着在微波固定床发生催化重整反应，降低了能耗，提高了氢气和生物质转化率。

本发明涉及一种工艺条件温和，对设备要求低，产物均匀性好，一步合成纳米钯催化剂的光合成制备方法，其是采用普通市售白炽灯为辐射光源，在水-乙醇混合溶液内，以表面活性剂-大分子复合体系在溶液中形成具有自组装行为且与金属离子之间存在着超分子相互作用的软物质团簇为模板，在室温温和条件下制备纳米钯催化剂。

本发明涉及一种利用全细胞催化合成海藻糖的方法.发酵培养能大量生产海藻糖合酶的重组大肠杆菌细胞,通过使用生物表面活性剂对重组细胞进行通透性处理,经处理的细胞以麦芽糖为底物子啊磷酸盐缓冲体系中合成海藻糖.经透性化处理的大肠杆菌以25%-3%的麦芽糖为底物合成海藻糖,在20-25℃反应16-20h底物的转化率可达到55%-60%,并且反应液组分十分简单,大大简化了海藻糖的提取纯化工艺.利用本发明的提供方法可以实现大规模,低成本,高效率生产高质量的海藻糖。

各种支链氨基酸（如缬氨酸和异亮氨酸）、活性氨基酸（如 γ-氨基丁酸、谷胱甘肽）是目前需求市场巨大的高价值氨基酸，本研究室利用系统生物学和合成生物学最新原理，利用基因工程技术，构建了一序列具有自主知识产权的遗传转化工具，消除了开展代谢工程的制约因素；然后对氨基酸合成关键酶、代谢网络 进行了定向改造和针对性设计；最后系统改造宿主菌细胞膜壁成分，优化辅因子再生和生长效率，最终提升工业菌株产率。 创新要点 针对高价值氨基酸生产菌株，对其合成途径关键酶进行定向改造，赋予抗反馈抑制性性质，强化其转录表达；通过基因敲除优化其整体代谢网络，增大目的产物流量；优化菌株通透性、胞内能荷和氧化还原环境，增强其胁迫抗性和生长性能。 

本项目从白酒大曲中分离筛选出具有自主知识产权的高效脂肪酶生产菌华根霉，建立了利用华根霉全细胞脂肪酶在非水相中催化合成以己酸乙酯为代表的短链芳香酯技术体系，并实现了产业化。此方法反应条件温和、反应特异性强、有毒副产物少、反应效率更高；转化产物品质高，合成的短链的脂肪酸酯主要包括己酸乙酯、戊酸乙酯、庚酸乙酯、辛酸乙酯等，属于天然等同生物香料，具有巨大的市场需求和商业价值。相关技术成果 2006 年获江苏省科技进步一等奖，2003 年获教育部提名国家技术进步二等奖。

本发明公开了一种基于开槽结构的四分之一模基片集成波导滤波器，包括四分之一模基片集成波导弧形腔，四分之一模基片集成波导弧形腔通过基片集成波导圆形腔沿任意两条相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波导弧形腔包括介质基片，介质基片的上表面设有上金属层，介质基片的下表面设有下金属层，介质基片中沿四分之一模基片集成波导弧形腔的周向均匀分布有贯穿上金属层和下金属层的金属通孔。本发明相对于传统的基片集成波导圆形腔有效实现了小型化。并且，相对于传统的多层结构，本发明结构简单，加工方便。此外，相对于传统的微带结构，本发明的滤波器品质因数高，损耗小。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程机械机电液一体化系统的动态性能匹配方法与分析软件（以下简称为软件）， 能够根据用户对工程机械整机动力配件的选型，自动组成整机系统模型，并预测工程机 械整机运行时的性能以及各配件的功率输出和发热情况。该软件可应用于工程机械产品 开发的各个阶段如参数选型，性能匹配、故障诊断、实验辅助等，并已成功应用于山推 工程机械股份有限公司的新产品开发中。 技术特点： (1) 机电液热融合建模，理论定位高级。软件以预制的机电液零部件模块模型为基 础，可快速地、精细化地实现极端工况条件下机电液融合模型。 (2) 一体化的系统分析，问题覆盖面广。软件综合多种软件资源，对特定工程机械 机型的核心动力系统，可实现任意节点输出的、图解化的、基于机械系统实验结 果的系统分析。 (3) 机型软件快速开发，面向用户需求。软件可针对牵引底盘和非牵引底盘，快速 开发出面向特定工程机械机型的机电液一体化性能分析软件。 (4) 功能契合实际需要，适用范围广泛。适用于工程机械各个技术阶段的参数选型、 性能匹配、故障诊断、以及实验辅助。

本项目针对目前粉煤灰制取分子筛存在的粉煤灰中硅铝溶出率不高、制得的分子筛纯度低、粉煤灰中铝利用率低等问题，提出粉煤灰首先经碳酸钠焙烧活化，经活化后粉煤灰中硅铝的溶出活性得到提高。活化后的粉煤灰经碱溶出过程中，溶液中的硅和铝的容出速度不同，且存在过饱和现象。利用这一溶解性质的差异，可以先用少量水浸出硅酸钠，过滤后得到硅酸钠溶液。向硅酸钠溶液中通入CO2，可通过沉淀法制备白炭黑产品。这样既可以脱除粉煤灰中部分硅，生产白炭黑，又可以提高粉煤灰中铝硅比，再用碱液来浸取脱硅后的粉煤灰，得到硅铝酸钠浸出液，经过滤，调节pH，可在不同pH条件下的过饱和期内分离反应混合物，解决粉煤灰中硅铝的共溶出问题，利用溶出液中的硅铝制备纯沸石分子筛，实现粉煤灰中硅和铝的回用。由于利用活化粉煤灰中的硅和铝共溶出制备分子筛，与一般碱、硅酸钠和铝酸钠混合反应制备分子筛的原料不同，在同样的晶化条件下，老化时间显著缩短，节省能耗。 随着经济的发展，对电力的需要会不断增加，这意味着粉煤灰的排放会越来越大。所以，本项目可提供用于粉煤灰制备各类纯沸石分子筛的基本原料，也为粉煤灰综合利用提供一种新工艺。 应用范围：涉及粉煤灰的综合利用及生产白炭黑和分子筛材料的生产方法，适用于制备A型、X型、Y型、L型、丝光沸石及毛沸石等具有硅铝酸盐晶体骨架结构的各类分子筛。