中国科学技术大学微尺度物质科学国家研究中心和生命科学与医学部周丛照教授、陈宇星教授课题组阐明了蓝藻分子伴侣Raf1协助核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶/加氧酶（RuBisCO）组装的分子机理，发现RuBisCO组装和成熟过程的多层次精细动态调控网络，为人工改造RuBisCO以提高光合作用效率奠定了基础。该研究成果在线发表在《Nature Plants》上

该成果曾经获的江苏省科技进步二等奖。该成果探明了增大谷壳和提高谷粒充实度的技术途径，提出了通过耕作措施增加土壤通透性，调节播期使谷壳生长期的光照条件良好，在适宜施氮量的基础上适当增加生育前期施氮和生育中期施磷，保证谷壳生长期和结实期的水分供应， 以及喷施“双增剂”等一系列提高同一水稻品种粒重的关键技术，形成了以提高水稻粒重为中心的高产优质高效栽培技术新体系。

研究人员创造性地运用了可积模型以及低维量子场论的研究手段，通过严格的计算，分析了由一维接触相互作用玻色气体实现的量子热机循环，得到了热机效率、功率等主要参数的解析表达式。作者针对冷原子物理实验的特点，提出了通过调控原子之间相互作用强度实现量子热机循环的构想，理论上证实了相互作用调控可实现和原先人们熟知的磁热、压热效应类似的一种全新的量子热效应。基于

该研究发掘了小麦抗旱基因TaDTG6-B并揭示了其功能获得性等位变异调控小麦抗旱性的分子遗传机理。

空冷技术是富煤缺水地区火力发电的关键技术，但气象、环境条件对空冷机组的性能存在显著的复杂影响；同时，空冷系统本身也具有典型的多尺度特征，探索空冷机组的安全高效运行和优化设计方法，实现火力发电的节能节水，是动力工程领域面临的前沿和挑战性课题。 从实验研究条件、多尺度数值计算模拟仿真和现场热力性能试验等不同角度，建立了迄今最为全面和完善的空冷系统性能研究环境，为开展适合我国北方自然环境条件的电站空冷技术研究提供了良好的支撑条件；完整揭示出大型火电空冷系统的性能特征和特性机理。开发了空冷单元空气流场的优化组织、空冷岛环境风场诱导强化技术和装置，提出风机群分区优化运行技术，解决了空冷技术受制于环境风场和极端气温不利影响带来的机组运行热效率偏低的核心难题。开发了空冷凝汽器用系列化新型高性能翅片管传热元件；提出具有自主知识产权、适合我国北方气象环境条件的新型间接空冷系统；结合我国国情，提出新的空冷凝汽器性能评价准则。显著提高了空冷选型和系统设计关键参数的优化水平，从源头上保障了空冷机组的优化设计和高效运行。 近5年来，实验室研究人员在该方向发表国内外学术期刊论文近50篇，被相关研究引用250余次，获授权发明专利5项。成果的主要技术内容通过了教育部科技成果鉴定，并先后获2009年教育部科技进步一等奖和2011年国家科技进步二等奖。项目成果在火电行业近百台大型空冷机组中得到应用，可使机组供电煤耗降低4.5-7g/kWh。项目成果的推广应用，可使火电行业形成年节约标准煤500万吨的能力，具有显著的经济、社会效益。

针对钢铁烧结工序烟气量大、显热利用率低等问题，构建了烧结过程热-质耦合数值模型，开发了烧结工艺质-热耦合仿真软件和质-热平衡分析计算软件，阐明了烧结过程混合料散体多相反应机制及热-质耦合传输机理，分析了烧结过程中 SO 2 、NOx 等污染物的产生规律，开发了烧结过程余热利用技术，优化了烧结工艺，为烧结工序绿色发展提供理论支撑和技术支持。 相比传统冷风烧结工艺，高温烟气循环烧结与余热利用技术通过烟气循环回收部分烧结机高温烟气，来替代常温空气，作为烧结助燃气体。该技术既能回收部分高温烧结废气余热，又可减少废气排放量，降低污染物处理成本。

铜氧化物超导体自从1986年被发现以来，其超导机理一直被本领域科学家高度关注。具有库仑排斥的两个电子，为什么在高达160多开尔文（约等于零下113度）下仍然能够相互吸引形成电子配对，并凝聚成为宏观的量子相干态，这是横亘在凝聚态物理领域的一个重大科学问题。2008年至今，铁基超导体家族的发现和壮大也为超导机理的研究注入了新的活力。随着研究的深入，从仅有的两大非常规超导家族出发，实际上人们很难直接得到普遍的规律和共识。如果出现一个除铜基，铁基之外的第三家族的超导体，这一情况可能得到很大的改善。2019年，美国斯坦福大学小组在介于铁、铜之间的镍元素所形成的氧化物Nd1-xSrxNiO2薄膜中发现了9-15 K左右的超导电性，它似乎具有与铜氧化物超导体类似的3d9最外层电子轨道，这为非常规超导机理的研究提供了一个崭新的平台。科学界非常关心它的超导形成与铜氧化物超导体有何异同，因此在学界迅速掀起了对镍基超导体研究的热潮。 超导体内部的单粒子激发需要一定的能量即为超导能隙，这也是超导态为什么能够在一定温度下稳定存在的原因。而两个电子形成配对的内在因素直接决定着超导能隙函数的表现形式。因此探测非常规超导体的机理问题的首要任务是知道超导能隙的函数形式。就镍基超导体实验而言，得到Nd1-xSrxNiO2超导薄膜样品似乎比较困难，因此国际上关于Nd1-xSrxNiO2薄膜的相关实验还不是很多，许多实验并不能直接反映超导的能隙函数。最近南京大学闻海虎团队和聂越峰、潘晓晴团队通力合作，成功在Nd1-xSrxNiO2超导薄膜样品中测量到高质量的扫描隧道谱，证明了Nd1-xSrxNiO2中存在两类超导能隙，一类是V型隧道谱即典型的d波超导能隙，能隙最大值为3.9meV，这一点与铜氧化物超导体及其类似；而另一类是完全能隙形式（full gap）的隧道谱，能隙值为2.35meV，这一点又与铜氧化物不一致，而与铁基超导体相似。聂越峰实验组利用分子束外延（MBE）技术制备出高质量的Nd1-xSrxNiO3 (113)薄膜及具有初步超导转变的Nd1-xSrxNiO2 (112)薄膜，闻海虎小组进行了后续的氢化处理，进一步优化了Nd1-xSrxNiO2 (112)镍基薄膜的超导转变温度及表面平整度，这是实验能够获得成功的关键因素之一。这一结果揭示了Nd1-xSrxNiO2超导体的能隙函数，发现与铜氧化物之间既有相似之点也有不同之处，并为接下来继续对镍基超导体开展深入研究奠定了坚实的实验基础。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。