本发明公开一种基于双阳极的单室电芬顿矿化抗生素的装置和方法，装置中单室内依次设置空气阴极、第一阳极和第二阳极，电解液中含有抗生素，第一阳极包括产电生物膜和原位合成的纳米FeS，第二阳极包括典型抗生素降解中间体的降解生物膜，空气阴极表面涂有氧还原催化剂。本发明以第一阳极驱动Fe(III)/Fe(II)循环，加速•OH生成，同时利用纳米FeS保护细胞免受损伤，从而提升抗生素降解效率并促进中间体生成；以第二阳极促使阳极生物降解与阴极化学氧化偶联，快速矿化中间体并释放电子驱动阴极电芬顿反应，最终实现抗生素的彻底矿化。本发明的装置和方法，可实现抗生素废水的高效绿色低碳处理，在环境保护以及资源利用方面有重要的应用前景。

本成果涉及的是一种全尺度危险固体废弃物连续热解焚烧装置及焚烧过程，属于可燃危险固体废弃物处置及焚烧技术领域。该处置装置及研究平台的主要工艺设备，按照功能包括上料、热解燃烧、余热利用、烟气净化、烟气排放、电器控制监控系统和附件等七部分。 通过采用废弃物热解气化原理，废弃物在立式热解炉内欠氧条件下热解、气化，热解炉内气体温度控制在200-400℃左右，炉渣中心温度可达800-1100℃左右，将有机废弃物转化成可燃烧的CO和CH4等可燃成分和无机水蒸汽、酸性气体和炉渣，可燃气体进入混合室后，与切向进入的空气强烈混合后送入二次室燃烧，二次室出口烟气温度可达850-1100℃，烟气停留时间2-5s，烟气中有机物得以完全燃烧，同时抑制了不完全燃烧产物（焦油、烟炱和碳等）的产生，可达到减容的目的，也为烟气净化和灰渣回收创造成了条件；G-L换热器可实现补充热风助燃，充分余热利用；急冷塔雾化降温系在升温时、正常运行时、残烧时均能实现自动运行；布袋除尘器能实现有效自动除去烟气中小颗粒粉尘；活性炭喷射装置能有效吸附烟气中有害物质；当设备全部投入运行时，烟囱无黑烟，可另外设计新型热解、焚烧和烟气处理等工艺模块，并与已有设计模块融合，能够改造、升级和替换。 技术优势： 本成果将热解和高温焚烧技术优化组合，把低温气体和高温熔融结合起来，将废弃物的焚烧分为热解-预混-焚烧三步进行，实现热解焚烧、能量回收和烟气净化综合工艺流程和工艺条件，具有前瞻性，整体工艺无害化突出，减容性和资源化显著，物料适用性广泛，过程中不涉及危险反应介质和有毒有害溶剂，可实现“本质绿色化”。

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。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

致密砂岩气藏是当前和未来油气资源的重要勘探领域,其成藏机理是相关研究的首要问题。本成果设计制作了一套模拟致密储层条件下天然气呈“活塞式”推进的深盆气成藏物理模拟实验装置,通过物理模拟实验确定了含油气盆地致密砂岩储层条件下浮力作用下限变化料征及该下限处的动力学平衡关系,深化了致密秒岩气藏成藏机理的研究,为致密砂岩气藏圈闭围的预测提供了一种有效的手段。相关技术成果依托项目研究,已应用于塔里木盆地、准噶尔金地、哈萨克斯坦Marsel探区等地区致密油气资源勘探,取得了显著的成效和良好的经济效益。

成果描述：本发明公开了一种可控侧向约束力作用下混凝土接缝抗水渗透性能的试验装置及方法，用于对新旧混凝土接缝部位试块进行抗水渗透性能测试。具有用于放置新旧混凝土接缝抗渗试块5的双层方筒4，方筒的底部密封，方筒的上口具有外凸缘14，方筒下部设置有具有中间开口10的内凸缘9，内凸缘将方筒4分隔为试块舱6和进水舱13两部分；试块舱设置有便于调节夹持抗渗试块5且横穿试块舱两侧的双头螺杆15的调力孔16；混凝土抗渗试块由顶部左盖板1和右盖板2及盖板紧固螺栓3压紧固定；内凸缘上设置有弹性密封垫圈8；左盖板和由紧固螺栓压紧固定在方筒的外凸缘上。本发明能实现在可控侧向约束力作用下新旧混凝土接缝部位的抗水渗透性能试验。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种超临界二氧化碳大型循环流化床燃煤锅炉及发电装置与发电方法，锅炉包括裤衩腿型单炉膛，炉膛两侧对称布置至少两组分离器，该分离器的上排气口连接烟道，回料段设有外置换热器；其中，炉膛内布置冷壁，炉膛外侧设有与冷壁连通的集箱，烟道内沿烟气流动方向设有低温再热器、上级省煤器、下级省煤器及空气预热器，外置换热器内设有高温加热器以及高温再热器，循环工质为超临界二氧化碳。本发明以超临界二氧化碳为循环工质结合裤衩腿型单炉膛，得到大型化、高效、相对低排的循环流化床燃煤锅炉，由其驱动的发电系统发电效率提高，配套的发电设备结构紧凑，体积小，材料初始经济投入小。

本实用新型公开了一种用于机匣包容试验的叶片非接触式局部快速加热定速飞断试验装置。在叶片一侧的端面安装非接触式的感应加热线圈，在叶片另一侧预制裂纹，当试验转子加速旋转至目标转速稳定旋转后，启动控制设备，叶片削弱部位局部区域温度快速升高，叶片抗拉极限强度下降，在离心力的作用下叶片断裂飞出。此方法转速控制精确度高、可靠性好、加热时间短、操作简单，试验精度高、试验周期和成本低。叶片感应加热飞断装置包括感应加热控制设备、高频率感应线圈、绝缘固定支架、冷却水管、电源线、中转端口和红外测温仪等，处于高速旋转状态下的叶片感应加热区域的表面温度监测通过红外测温仪实现。