世界首创的农林生物质气化发电联产炭、热、肥技术。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 该技术为南京林业大学周建斌教授团队于2002年在世界首创的农林生物质气化发电联产炭、热、肥技术，采用自主专利的气化多联产装置将农林生物质在不需要外加能源，也不需要添加任何化学药品、添加剂、催化剂的条件下同时生产气、固、液三相产物并分别进行高值化利用。产出的生物质可燃气、生物质炭、生物质提取液，在工业、农业和民用设置方面均有广泛用途。 创新提出了林农生物质气化发电联产炭、肥、热的理念，攻克了其规模化生产的技术瓶颈，解决了传统生物质气化、生物质炭等行业长期存在的产品单一、废水废渣污染（世界性难题）等问题，取得了系列原创性成果，获国家科技进步二等奖、江苏省和浙江省科学技术一等奖、梁希林业科学技术一等奖等各1项。

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

近日，天津大学分子聚集态科学研究院杨杰博士等在纯有机室温磷光材料研究方面取得新进展。研究成果在Cell Press旗下材料旗舰期刊《Matter》在线发表，题为“Förster能量转移：一种开发刺激响应性室温磷光材料的高效途径及其应用”。该成果的第一作者为天津大学2019级博士生王云生，共同作者有吉林大学邹勃教授，共同通讯联系人为杨杰博士、唐本忠院士和李振教授。 刺激响应性有机发光材料因其在信息存储、防伪、光电器件等应用中的巨大潜力而备受关注。目前，大多数刺激响应发光材料都是属于荧光类材料，而磷光类材料较为稀少。相对而言，具有刺激响应特性的有机室温磷光(RTP)材料兼具刺激响应荧光材料的功能和室温磷光材料的时间分辨特性，是当前有机发光材料领域的热点，同时也是难点。迄今为止，刺激响应纯有机RTP材料的报道多是停留在理论验证或探索性实验阶段，究其原因，材料制备的复杂性和内在机制的不明确性制约了这类材料的实际应用。基于此，要突破现有技术实现新的发展，就迫切需要拓展在理论层面的认知边界，获得新的行之有效的材料构筑策略。 研究人员利用主-客体掺杂体系中距离调控的共振能量转移(FRET, Förster Resonance Energy Transfer)过程，开发了具有刺激响应特性的RTP材料。FRET在不同环境下的广泛适应性和主-客体体系的良好磷光性能共同提高了材料体系的实用性。利用该策略制备的材料不仅与现有印刷技术展现出完美的兼容性，而且FRET客体与主体之间的特异性识别也被成功应用于信息加密。该工作首次揭示了FRET过程在宏观RTP刺激响应材料构筑方面的巨大潜力，提出了一种简单、廉价、有效并极具商业潜力的有机室温磷光材料构造策略。

项目成果/简介:近日，天津大学分子聚集态科学研究院杨杰博士等在纯有机室温磷光材料研究方面取得新进展。研究成果在Cell Press旗下材料旗舰期刊《Matter》在线发表，题为“Förster能量转移：一种开发刺激响应性室温磷光材料的高效途径及其应用”。该成果的第一作者为天津大学2019级博士生王云生，共同作者有吉林大学邹勃教授，共同通讯联系人为杨杰博士、唐本忠院士和李振教授。 刺激响应性有机发光材料因其在信息存储、防伪、光电器件等应用中的巨大潜力而备受关注。目前，大多数刺激响应发光材料都是属于荧光类材料，而磷光类材料较为稀少。相对而言，具有刺激响应特性的有机室温磷光(RTP)材料兼具刺激响应荧光材料的功能和室温磷光材料的时间分辨特性，是当前有机发光材料领域的热点，同时也是难点。迄今为止，刺激响应纯有机RTP材料的报道多是停留在理论验证或探索性实验阶段，究其原因，材料制备的复杂性和内在机制的不明确性制约了这类材料的实际应用。基于此，要突破现有技术实现新的发展，就迫切需要拓展在理论层面的认知边界，获得新的行之有效的材料构筑策略。 研究人员利用主-客体掺杂体系中距离调控的共振能量转移(FRET, Förster Resonance Energy Transfer)过程，开发了具有刺激响应特性的RTP材料。FRET在不同环境下的广泛适应性和主-客体体系的良好磷光性能共同提高了材料体系的实用性。利用该策略制备的材料不仅与现有印刷技术展现出完美的兼容性，而且FRET客体与主体之间的特异性识别也被成功应用于信息加密。该工作首次揭示了FRET过程在宏观RTP刺激响应材料构筑方面的巨大潜力，提出了一种简单、廉价、有效并极具商业潜力的有机室温磷光材料构造策略。

PLEDs光电功能材料具有良好的溶解性、成膜性和热稳定性，高量子效率的荧光特性，良好的半导体性能，即能传导电子或空穴，或两者兼具。本项目系列产品可用于显示器件、太阳能电池、生物传感、压力传感、印刷电路等领域。

首次使用炔烃作为卡宾前体完成了一例不对称Si-H键插入反应，高效构筑了一类新型手性有机硅化合物。该反应使用手性羧酸双铑催化剂，首先促进羰基-烯-炔底物发生分子内环化现场生成双芳基金属卡宾，该金属卡宾中间体进而对硅烷的Si-H键发生高对映选择性的插入反应，给出相应的手性有机硅化合物。该反应的条件温和，底物适用范围广，大部分产物的ee值都能达到90%以上。所得的手性烯丙基硅产物能够进一步转化，例如发生烯丙基乙酰化反应，对映选择性能够得到很好的保持，因此在有机合成中具有一定的应用潜力。动力学实验表明，反应对双铑催化剂、硅烷展现出一级动力学效应，对底物则表现出零级动力学特征，说明铑卡宾对Si-H键的插入步骤是反应的决速步，这与动力学同位素实验的结果（KIE=1.5）相一致。本研究表明炔烃作为卡宾前体同样可以发生高对映选择性的Si-H键插入反应，结合炔烃化学在从简单原料构筑复杂产物上的优势，为结构多样性有机硅化合物的合成提供了新的方向。

耐指纹剂是涂覆在电镀锌（或热镀锌）钢板表面的一层特殊的有机薄膜，它以其优良的耐指纹性、导电性及耐腐蚀性能而广泛应用于电脑、影视和音响等电子设备中，特别是电脑机箱、DVD外壳及电控柜等电子行业。本项目采用有机无机纳米材料复合技术制备出的耐指纹剂，在120度固化后交联密度大、表面致密、光泽度高。耐指纹板耐盐雾达到80小时以上，其它性能优越。

密闭的新水、软水、纯水系统在运行过程中会发生严重的腐蚀，水质变差、发黄甚至产生“红水”，且对系统中的设备产生严重的危害。本产品为全有机缓蚀剂，不含磷，不含重金属如钨、钼、锌等元素，在投加量为2000mg/L时，可对水系统中的碳钢、不锈钢、铜、铝等金属设备提供全方位的保护。

密闭的新水、软水、纯水系统在运行过程中会发生严重的腐蚀，水质变差、发黄甚至产生“红水”，且对系统中的设备产生严重的危害。本产品为全有机缓蚀剂，不含磷，不含重金属如钨、钼、锌等元素，在投加量为2000mg/L时，可对水系统中的碳钢、不锈钢、铜、铝等金属设备提供全方位的保护。

工业上有机磷化合物的起始原料都是从白磷（ P4 ）出发，传统路线需要多步，使用氯气，经由 PCl3 剧毒化合物，同时释放大量盐酸，对环境污染大。从白磷活化直接合成有机膦化合物，因避开氯气的使用，该过程具有简单、高效、绿色和环保等优点。近三十年来，尽管白磷活化的研究一直被人们所关注并取得了一些进展，但从白磷出发直接构建有机膦化合物存在的主要问题是：反应选择性差；产率底。因此，由白磷直接、高效、高选择性地合成有机膦化合物具有重要的理论意义和应用价值。