1 成果简介废水、污水及海水处理中经常存在同时分离重质颗粒和轻质颗粒的问题。液固分离的主要方法是离心和过滤，一般情况下，能靠离心分离解决，不采用过滤分离方式。这是因为采用过滤方式的系统复杂、运行阻力大，特别是处理细小颗粒时，返清洗频率高、降低生产率。 传统的离心分离技术一般情况下仅是靠颗粒和水的密度不同、产生的离心力不同，而将密度大于水的重质颗粒从水中分离出来。密度与水接近或密度小于水的轻质颗粒，只能依靠过滤方式分离。基于本项目研发成功的轻重颗粒同时分离技术所制造的广谱密度颗粒分离器，充分利用了离心力场的特点，能将密度大于水和密度小于水的颗粒同时分离出来。不仅如此，同时还利用了旋风分离器减阻技术，使该颗粒分离器的压力损失明显小于水力漩流器等同类产品。另外，采取空间交错布置形式，使该广谱密度颗粒分离器结构紧凑，占地面积 小。2 应用说明与传统离心分离技术（如水力漩流器相比）在分离重质颗粒效率相当（如 85％）的同时，还具有不低于 50％分离轻质颗粒的能力。同时因利用了旋风分离器减阻杆减阻技术，该设备阻力比传统水力漩流器降低约 30％、节电约 30％。另外，采用双排高低错落布置形式，设备结构紧凑，处理能力每小时 1000 吨时，设备最大外形尺寸仅为2×1.45×1.68 米。 图 1 采用双排高低错落布置形式的设备3 效益分析在化工、食品、建材、海水净化等多行业都存在轻重颗粒同时分离的问题，即使采用了水力漩流器，因轻质颗粒难于去除，致使过滤分离环节压力很大，成为限制生产率提高的瓶颈。采用广谱密度颗粒分离器，即使还需要配合过滤环节以进一步提高细微颗粒的净化能力，过滤环节的清洗频率及流动阻力都将大大降低，因而降低功率消耗，提高处理能力。

本技术关键是开发合适的铸膜液配方和确定合适的纺丝工艺参数。我们通过研究PVDF/稀释剂体系的相分离行为、聚合物与稀释剂、稀释剂与凝固浴之间的作用关系，开发了高强度、高通量、耐污染PVDF膜的制备技术，制备的PVDF膜广泛应用于水处理、食品加工、化工分离等领域。

本发明提供了一种从荷叶中提取的抗氧化保存剂及其在制备LDPE膜中的应用，所述抗氧化保存剂制备方法如下：1）将荷叶粉碎加到乙醇溶液中进行超声提取，加入石油醚混匀静置后去掉石油醚层，再将提取液冷藏，减压抽滤获得沉淀；2）将沉淀用氯仿溶解后，加样到硅胶层析柱中，先用石油醚和氯仿清洗后，再用甲醇洗脱，收集甲醇洗脱液；3）将收集到的甲醇洗脱液浓缩，再用硅胶进行柱层析分离，依次用石油醚、氯仿、甲醇洗脱，收集洗脱液，减压蒸馏浓缩；4）用硫酸溶液进行加热回流酸水解处理，冷却后进行过滤，沉淀干燥制成所述抗氧化保存剂，本发明经试验证明所述抗氧化保存剂能有效的延长食物油的保存期限，制备的LDPE膜具有广泛的应用。

1. 痛点问题 2020年我国钢材产量超过13亿吨，占全球产量的一半以上，同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向，目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心，钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大，对国外依赖性比较明显。 2. 解决方案 本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合，致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括：转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。 本项目的转炉炼钢过程动态监测系统，是通过监测炉口火焰光谱和图像信息，经过人工智能计算，得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数，实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备，是采用激光雷达和数据融合技术，远距离快速智能扫描转炉内壁，实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统，是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析，有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作，其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。

国民经济的高速发展给人们带来了高质量的生活，同时也对环境造成了一定的压力。如今环保低碳的生活理念及方式已成为人们生活和和社会发展的普遍共识，作为日常生活中的易耗用品，洗涤剂的发展也日趋绿色化和植物化。植物型泡沫洗涤剂和浓缩洗涤剂以其节水节能、去污高效、生态友好等特点成为全球尤其是发达国家洗涤剂市场的主流产品，而在我国，随着人民环保意识的提高，对植物型泡沫洗涤剂浓缩洗涤剂的接受程度也越来越高。开发泡沫型和浓缩型的日用化学洗涤剂是行业可持续发展的必然趋势。 国家标准中规定通用日化洗涤剂中的活性物含量大于或等于15％即可，浓度较低，在很大程度上浪费了包装材料、运输成本及人工费用。本技术开发的是植物型泡沫洗涤剂和高浓缩洗涤剂，这种泡沫洗涤剂和高浓缩洗涤剂在配制过程中，采用先进的表面活性剂复配工艺，配制了活性物含量高达50％的浓缩洗涤剂和泡沫洗涤剂，新型绿色环保的非离子表面活性剂的加入，使产品即使在冷水中使用也不会出现凝胶，且大大提高了产品的流动性和低温稳定性，可以确保产品的高效性，在洗涤物品上使用无残留。 （1）植物型高浓缩洗涤泡沫 该项目采用植物提取液作为抑菌剂添加到日化洗涤剂中，主要采用的植物类型为金银花、菊花、薄荷等产量高植物，例如金银花具有清热解毒、止痒、抑菌等特点，采用低温浸渍技术将金银花枝干和花朵浸泡在水性提取液中获得金银花提取液。配合绿色环保的表面活性剂，配制成浓度高、粘度小，受温度影响小的植物型浓缩泡沫，形成泡沫致密，减少浪费，成本低，性价比高，可用于洗手、沐浴和厨房用洗涤日化品。 （2）植物型高浓缩洗涤剂 该项目采用金银花等植物提取液添加到高浓缩组分中，形成高浓缩洗涤剂。通过分子精馏和精确复配制备得到的高浓缩洗涤剂粘度低，节省运输成本等，具有很好绿色环保性能。可采用合作开发和技术入股等模式进行成果转化。同时可共同开发植物型洗护日化产品。

超效分离工艺是思普润针对MBBR工艺后续深度处理需求，在磁加载混凝沉淀技术基础上研发的一种新型高效泥水分离技术。通过优化筛选药剂组合、投加优筛磁种、配套高效的专用搅拌器、高剪机、高梯度磁分离机等设备，实现了对SS、TP和COD等污染物的强化处理。超效分离工艺适用于各类废水的预处理和生物处理后水中具有一定黏度的脱落生物膜的分离沉淀，具有极高的处理效率，与MBBR工艺组成完整的高效深度脱氮除磷工艺包。 应用领域 1、高标准污水处理厂的新建和提标改造（一级A及准地表IV、III类水）； 2、紧凑型污水处理厂的新建、扩容、提标； 3、水环境治理及村镇点源污水处理（一体化可移动处理箱体设备）； 4、雨、洪水处理及回用； 5、高磷、含重金属废水的处理。

聚合物多孔材料在高技术领域有可观的应用前景，如作为有机合成催化剂载体、生物组织工程支架等。通过高内相乳液模板法（HIPEs）制备的聚合物多孔材料具有孔径和孔容积可调等优点，是极具工业价值的一种技术。但前人的工作都基于乳液经典理论：Bancroft规则即水包油型的乳液只能采用水溶性的乳化剂，油包水型的乳液只能采用油溶性的乳化剂，这严重限制了以高内相乳液为模板制成的聚合物多孔材料的直接应用，迫使其在使用前必须经由复杂的表面功能化；且传统方法在制备稳定高内相乳液时，乳化剂占有机相5-70 wt%，大大增加了高内相乳液制备成本，并造成环境污染。本项目以一步法制备功能化聚合物多孔材料及降低HIPEs制备过程乳化剂用量为技术特点，以仅占有机相0.8 wt% 的水溶性乳化剂为稳定剂，获得稳定的、水相体积分数达96.3vol% 的油包水型高内相乳液，并聚合得到功能化聚苯乙烯-二乙烯基苯基多孔材料。该多孔材料已成功地用作有机合成的微反应器和催化剂载体，避免了高毒性有机锡类催化剂的使用，为聚合物多孔材料在绿色化学工业中直接应用提供新的途径。

1）纳米复合材料的分散技术 特点：低剪切分散，设备简单，到达纳米级分布，改善力学性能，低逾渗导电2）低收缩率聚丙烯 特点：利用无机粒子填充作用和成核剂控制晶体结构，大幅降低聚丙烯成型收缩率3）高刚性低翘曲复合材料 特点：主要针对PET、PBT、PA体系，强度高，流动性好，成型翘曲变形小，适用于高精度电子产品

研发团队合成了一种新型化合物作为模型化合物，进行痕量气体状态下荧光点亮机理的研究，在明确的反应机理和优化的分子结构指导之下，制备出具有优异性能的适用于高效率传感器的薄膜功能材料。同时，借鉴已有商业可得的产品，重新设计传感器的结构，制备更加便携、低成本并高效的新型爆炸物传感器。根据荧光效应：当光源照射分子时，分子中电子吸收能量跃迁到第一激发单线态或第二激发单线态，但这些激发态是不稳定的，当电子由第一激发单线态恢复到基态时，能量会以光的形式释放，产生荧光。 根据设计出的新型传感器，团队研究了一种非接触式爆炸物荧光检测技术，主要包括气相物质荧光反应流场成形控制、精密光路结构设计、高稳定度调制光源驱动、微弱荧光信号检测、多路隔离电源设计与系统总控集成等。在建立可靠流场仿真模型的基础上，实现激发光源、荧光探测器等电气与结构设计，完成原理样机的研制。本项目在实现过氧化物爆炸物荧光检测系统的设计中，选用带通滤光片、高通滤光片及各种K9光学透镜等光学器件设计精密光路结构；选用LED单波长光源，搭配可调制电路，设计高稳定度调制光源；进行万倍增益荧光探测电气设计，噪声极低、探测域值大，可高效采集并处理检测晶片发出的荧光，实现微弱荧光信号检测；荧光检测晶片显示为对特定波长光源敏感，当含有爆炸物物质的气流通过检测设备后发生反应，通过上述内容可知若发生反应，会激发出特定波长的荧光；实时监控模块选用stm32系列处理器，实现对系统各模块的工作状态的控制与信号传输；总控电源设计为多路隔离电源，可分别为各模块提供合适的电压，同时受实时监控模块控制。 针对海关、机场、地铁、车站及快递等行业日益增多的流动性临检应用场景，可通过小型化便携式爆炸物检测设备与安检门、安检机等传统安检设备进行集成安装，实现既有安检能力的升级。 同时，过氧化物爆炸物检测仪器工作原理智能高效。当待检物品或人通过时，仪器使用检测试纸采集待检物质，中央处理器模块通过对得到的数据进行分析处理，得出检测结果。若检出爆炸物，仪器报警，复位后进行自清洁；若未检出，仪器恢复待检状态。

产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统（植物自动传送版）   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产，整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术，以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析，用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家，PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列，大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备，使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统，中图为成像室，右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能：   1. 叶绿素荧光成像分析：单幅成像面积35x35cm，成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析：成像测量参数包括： 1) 叶面积（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物紧实度／紧密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 叶片周长（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 叶圆度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 叶宽指数（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面积（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物质心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 节间距（Internodal Distances） 12) 生长高度（Growth Height） 13) 植物三维最大高度和宽度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相对生长速率（Relative growth rate） 15) 叶倾角（Leaf Angle） 16) 节叶片数量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光谱成像分析（选配），可成像并分析如下参数： 1) 归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 简单比值指数（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最优化土壤调整植被指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 绿度指数（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 转换类胡罗卜素指数（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指数（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指数（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 简单比值色素指数（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 归一化脱镁作用指数（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化学植被反射指数（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 归一化叶绿素指数（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指数（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指数（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指数（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指数（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 热成像分析（选配）：用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布，良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件（干旱） 5. 近红外成像分析（选配）：用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异，处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性，而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性，通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率，并形成假彩图像，可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理：   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成，光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标：   1. 自动装载与卸载植物样品，通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室：用于光照适应或植物培养，LED光源光照强度达1000μmol/m2.s，无热效应，强度0－100%可调，可通过实验程序预设光照周期变化，可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等，还可选配三维扫瞄成像分析功能（包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件） 3. 标配托盘架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道，传送带采用具变速器的三相异步马达，200-1000W，传送带宽320mm，负载力130kg，速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元：CJ2M-CPU33；数字I/O：最大2560点；PLC通讯：通过以太网100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室：150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高)，与环境光隔离（light-isolated），快速自动开启关闭门，开启关闭周期小于3秒，传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离：2-20cm；通讯：RS485；条码识别器可读取1维、2维和QR码，具LED光源便于弱光下辨识，RS485通讯 8. F3EM2光幕系统，精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位，测量范围150cm，分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像：包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等，单幅成像面积35x35cm，测量光橙色620nm，橙色和白色双波长光化学光，饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重，可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重，精确度±1g；称重后精确浇灌，可通过实验程序（protocol）预设浇灌过程（regime）或干旱胁迫状态，还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养（如氮肥等）；称重前自动零校准，还可通过已知重量（如砝码）物品自动进行再校准；防护级别：IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成，安全承载限：150% Ln；温度补偿：-10－40°C，标配测量范围7kg，可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：顶部和侧面三维成像（3个摄像头），每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等，通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息，还可通过自动模式自动成像并存储至数据库，每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室（光隔离）、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件，标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高)，LED冷白光源（不对植物产生热效应） 14. 标配USB以太网摄像头，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：蓝光峰值465nm，绿色峰值540nm，红色峰值610nm；28mm光学镜头，口径43.2mm，光圈范围2.8－F16 15. NIR近红外成像单元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分状况，在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值，干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等，VNIR镜头波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速12－236 fps；SWIR镜头波段900－2500nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速60或100 fps，视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像，每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元：分辨率640x480像素，温度范围20－120°C，灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室，植物生长面积9.5m2，生长高度2.0m，温度稳定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距离植物100cm高度的光强）,可预设自动光照周期动态， 20. 系统控制与数据采集分析系统： Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序（protocols） Ø MySQL数据库管理系统，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，支持多种存储引擎，相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能：包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中，测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面，在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等，轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量，也可通过开发工具创建自定义的工作过程，或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序（Protocols）具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析，包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片，软件可批量进行淬灭参数分析，包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图，16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户：   1. 国际水稻研究所（菲律宾）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美国）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利时）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地：欧洲