本发明涉及一种具备K增益同时具备抗水、硫复合中毒脱硝催化剂及制备方法和应用，属于环保催化材料和大气污染治理领域。以有机溶剂为模板剂，以氧化铈、氧化锰、氧化钨、氧化钛为活性组分，通过蒸发诱导自组装法制备多孔结构、酸性强的铈锰钨钛复合氧化物活性组分。该催化剂组分环境友好、成本低廉、制备方法简单，特别适用于水泥行业复杂烟气中NO<subgt;x</subgt;的稳定、高效净化。

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。

环境污染和能源短缺已成为当今世界面临的最主要危机，人们不断探究治理环境和开发可再生能源的新方法。于1972年，Fujishima和Honda报道采用TiO2光电极和铂电极组成光电化学体系使水分解为氢气和氧气，从而开辟了半导体催化这一新的研究领域。近些年，将有机污染物降解已经成为能源环境科学领域的研究热点。该研究对于治理水污染，保护水环境具有重要的科学意义。 主要通过化学方法可控的调控可见光催化材料纳米晶体的尺寸和形貌，合成具有规则形貌和特定裸露晶面的可见光催化材料（例如纳米棒、纳米带、纳米片、纳米八面体和纳米六面体等），并在此基础上进一步优化能级能带结构,同时探究催化剂不同晶面上光生载流子的分离行为、氧化还原能力以及催化活性的选择性等独特性质，深入结合理论模拟计算，研究不同形貌的催化剂的裸露晶面上光生载流子的行为和表面/界面微观反应机制。为了深入研究太阳能-化学能转化过程中的关键科学问题，构筑一种新型的具有特定结构和功能的MnxV2O5+x（x=1、2或3）基可见光催化材料，在不添加任何贵金属元素的情况下，Mn3V2O8修饰的V2O5/g-C3N4异质结构在可见光照射下表现出明显的光催化活性，比V2O5/g-C3N4异质结构高出近3倍。由于V2O5和g-C3N4之间的Z-方案路径促进了载流子的分离，因此具有优异的可见光催化活性。

（专利号：ZL 201510680435.X） 简介：本发明公开了一种负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂催化甲酸脱氢的方法，属于化学化工技术领域。本发明将制备好的负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂置于反应器中，将反应器置于油浴中升至一定温度，接着将甲酸和甲酸钠混合液加入反应器中进行反应，生成的氢气采用排水法收集。所述Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂是采用Au、Pd和去离子水按照一定摩尔比配置，将载体mpg‑C3N4加入上述溶液中，向混合液中添加还原剂，经过滤、干燥后制得。与传统的负载型催化剂不同的是：根据本发明，调节催化剂中金属金、钯的含量及mpg‑C3N4含量就可以制得用于甲酸脱氢制氢气的高活性、高选择性负载型Au‑Pd/mpg‑C3N4纳米催化剂。

本发明公开了一种CuS修饰的固定化TiO2纳米带光催化剂的制备及使用方法，其特征在于，具体包括如下步骤：(1)钛片的预处理；(2)对钛片进行电化学阳极氧化处理，制备固定化TiO2纳米带；(3)采用连续离子层吸附反应方法制备CuS修饰的固定化TiO2纳米带。本发明方法制备的光催化剂不但能够吸收可见光，而且促进了光生电子?空穴的分离，进而提高光催化效率，能够有效的去除环境中的有机污染物，并避免造成纳米污染。

本发明提供了姜黄素在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途，本发明通过室内毒力测定，证明了姜黄素对植物病原真菌具有良好的抑制活性。姜黄素作为杀菌剂，具有高效和低毒的优点，适合于植物病害化学防治的要求。目前大量杀菌剂的使用，导致病原菌的抗药性增强，而且传统的杀菌剂对环境污染大、残留高，直接威胁着人类的食品安全。而姜黄素是一种可降解、无污染、对环境友好的小分子化合物，并且其抗药性差、对非靶标生物及人畜安全，能够保证农产品及果蔬的高品质，符合可持续发展的要求，其研究和市场应用前景广阔。