研究方向：具有生物活性含磷化合物合成方法研究、糖手性诱导不对称合成、有机小分子催化剂催化不对称合成、金属-配体络合物催化不对称合成。 项目简介： 多聚磷酸铵（APP）在农业上是配制高浓度液体多功能复合肥料的一种非常重要的原料，并具有一定的缓释与螯合作用，符合当前复合肥料高效化、液体化、缓效化、专用化、多成分化和多功能化的发展趋势。 由于短链聚磷酸铵溶解度高，比一般磷肥可提高液体肥料中磷的含量；可配置磷含量较高的液体肥料，pH 值近中性，作物使用安全系数高；结晶温度较低，生产使用方便。利用聚磷酸铵原料作为无机螯合剂，较有机螯合剂便宜, 同时又能提供氮磷养分。另外聚磷酸盐不被植物直接吸收, 而是在土壤中逐步水解成正磷酸被植物利用, 因而是一种缓溶性长效磷肥。 项目特色： 本项目开发了以磷酸和尿素为原料制备多聚磷酸铵的方法并顺利实现了”水肥一体化”高效多聚磷酸铵-硫酸钾肥料的产业化生产。开发的“水肥一体化”高效多聚磷酸铵-硫酸钾肥料，提高肥料利用率 20-40%以上，平均增产 15%以上，节水同比提高 30%以上。

该成果提供了用于降解多环芳烃类有机污染物的微生物菌剂，其活性成分为鞘氨醇杆菌菌株，该菌株从石油污染土壤中分离获得，能够快速降解多环芳烃类污染物，尤其是菲、芴、荧蒽、芘和苯并芘等有机污染物。该菌株还具有广泛的pH值（5-9）、盐度和温度（16-37℃）适应能力，是对土壤或环境多环芳烃类有机污染物进行生物修复的优秀微生物材料。 土壤的微生物修复技术已经在石油污染治理、土壤有机农药去除、重金属污染治理以及氮磷营养调节等环境修复过程中得到广泛运用。1972年美国利用生物修复技术清除宾西法利亚州的石油管线泄漏石油是第一次成功运用生物技术进行土壤有机污染物修复，我国也在开始采用微生物修复技术进行石油污染区域的生物修复实践。该技术应用后土地基本恢复耕地功能，修复速度快，使用简单方便且效果理想，预计该技术投放市场可产生巨大的经济效益和社会效益。 转化条件：微生物菌剂生产无需大面积厂房，有发酵罐和灌装车间即可投入生产。 成果完成时间：2017年6月

本发明属于水电能源优化运行领域，公开了一种实时负荷下水电站多模式时空嵌套出力动态调整方法，该方法以实时负荷变化量大小为依据，制定多种模式调整策略。当电站接受到新负荷指令时，自动进入其相应调整模式。本发明方法可减少电站机组出力变幅、有效躲避振动区、降低穿越振动区次数，且电站总耗水率与计划经济运行计算得到的耗水率非常接近，无明显额外耗水。因此本发明方法兼顾稳定性、经济性与高效性，比现有技术更为经济、安全、高效。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

第二类超导体中量子化磁通的运动行为对超导材料和器件的电磁输运性质起着关键作用。人为调控超导磁通量子的运动行为，不但可以有效提高超导体的临界电流密度，还可实现具有新功能的超导电子器件，如超导磁通整流器、磁通二极管等。以往的磁通量子调控手段往往缺乏原位可调性，极大限制了相应超导电子器件的应用。近日，南京大学吴培亨院士领导的超导电子学研究所王永磊教授和王华兵教授研究团队设计出了一种可调控的新型人工自旋冰与超导异质结构器件，不但实现了超导电性的原位开关，还实现了可开关和可反转的磁通霍尔效应。 人工自旋冰是具有集体相互作用的纳米小磁体阵列，其特殊的几何排列使得系统具有很高的简并度、新奇的低能激发态（如磁单极子）、丰富的相变和磁畴。近年来该团队致力于人工自旋冰和超导纳米结构器件等方面的研究，不但设计出了可擦写的人工自旋冰，并且于国际上首次设计和制备出了人工自旋冰与超导的异质结构器件，实现了可调控的超导磁通阻挫效应和磁通整流效应。近日该团队又设计出了一种基于风车型人工自旋冰与超导的异质结构器件，利用风车型人工自旋冰易于调控的链条状磁荷结构，以及磁荷与超导磁通量子间的强耦合作用，实现了对超导磁通运动的原位操控，展示了超导零电阻态与耗散态之间的原位开关，同时实现了可编程的磁通霍尔效应。

大型重载机械装备是是我国基础设施、资源开发和国防建设急需的重大技术装备。这类装备具有重承载、强冲击和极端环境运行的特点，液力驱动工作中大功率传递和液-固耦合现象极为突出。 基于电液控制发明了阀控缸液压伺服系统的位置和压力主从控制方法，解决重载机械装备运行过程中位置和压力耦合干扰问题，实现多缸液压伺服系统位置和压力的精确控制。同时发明了液压滚切式金属板剪切机的液压系统，通过建立多变量解耦矩阵和多缸运动方程以及无节流损失的压力和位置双向精确控制方程，实现了液压泵、蓄能器组和伺服阀的同步控制,提高了阀控缸液压伺服系统的运动平稳性和可控性。提出多缸液压系统失稳判定方法，得到液压伺服系统稳定运行的必要条件，提高大型重载设备的稳定性。

光固化技术，具有固化速度快、污染少、节能和固化产物性能优异等优点，广泛应用于涂料、油墨、胶粘剂、成像、微电子、齿科修复和生物材料等领域。多官能团单体通常是指含有2个或2个以上的光活性基团的化合物，具有固化速度快、挥发性低、可以赋予固化膜交联结构等优点。本技术采用环状碳酸酯与仲胺的开环反应，合成了两种多官能度的低粘度氨酯丙烯酸酯单体，该多官能度丙烯酸酯单体粘度低（<50mPa.s）、固化速率快，即可作为紫外光固化的单体单独使用，也可以作为稀释剂用于紫外光固化体系中。本技术生产简单，产品产率高，该丙烯酸酯单体稀释剂可以用于UV油漆、涂料、油墨等领域。外观：淡黄色透明液体；粘度（cps/25℃）：12~35mPa•s；官能度：3~4。该产品是多官能团活性稀释剂，具有低粘度、高反应活性和极强的稀释性，可广泛应用在UV涂料、胶粘剂、微电子和油墨等领域。以丙烯酸、仲胺、碳酸乙烯酯、多元醇等为主要原材料，生产过程中的溶剂可以重复使用降低生产成本，同时减少环境污染。主要生产设备是反应釜。若生产规模为100吨/年，设备投资约50万元，厂房面积需50m2，动力5KW，操作人员约2~5人。产品综合成本约25000~35000元/吨，市场平均售价约50000~60000元/吨，年利润约500~1000万元，具有一定的经济效益。

本实用新型的曲面光学结构的多电荷耦合器件组自适应成像仪，属于图像信息获取和处理领域。其结 构为：3个CCD构成仿复眼的曲面结构，再分别连接到3个可编程视频信号处理芯片的模拟信号输入端；可编 程视频信号处理芯片的状态信息输出到复杂可编程逻辑电路(CLPC)中作为控制信号，而数据信号则经过上 述3个电可擦存储芯片分别输入到3个第一类DSP数字信号处理芯中，3个第一类DSP数字信号处理芯片的控制 信号输入到1个第二类DSP数字信号处理芯片做为片选信号和使能信号。该成像仪具有随光照条件改变自动 调节融合模式的成像功能，它不仅可以在正常光照条件下获取高对比度的图像，还可以在较弱光照条件下 获取高亮度敏感性的图像。