01. 成果简介 呼吸干净的空气是人类的基本需求。世界卫生组织（WHO）公布的“2002年世界卫生报告”现实人们受到的空气污染主要来自室内。现代人平均90%以上的时间在室内度过，暴露时间是室外的6倍以上，室内空气直接影响人们的生命健康和生活质量。每年由于室内空气质量问题导致的白血病、肺结核、肺癌、哮喘及呼吸传染病等疾病的死亡人数超过11.2万人。准确估算室内颗粒物浓度水平对评估颗粒物对人体的健康效应，制定有效的控制手段十分重要。 本软件主要用来模拟评估室内的PM2.5颗粒物浓度水平。软件依据室内颗粒物质量守恒的原理，基于颗粒物源散发特征，建筑特性，以及颗粒物动力学特性，包括沉降以及再悬浮，依据一定的数学计算模型，计算得出稳态情况下室内颗粒物的浓度值。并将结果中颗粒物浓度值与相关标准进行比较。如若超标，软件会通过计算给出建议的净化器最小风量，合理调节设计方案，以期室内的颗粒物浓度达到标准要求，为绿色建筑室内空气预评估方法。 在此基础，可以开发室内装载量预评估软件系统。例如：以建材有机污染物散发量数据为核心基础，在确定用量、建筑设计特性参数等边界条件后，对装修后的室内空气质量进行预评估。根据预评估结果分析各类建材对于不同空气污染物的权重关系，结合成本控制、工程定位、气流组织等多种因素提供针对性的装饰装修优化方案。02. 应用前景 可用于室内各颗粒物浓度分析和控制策略，通过科学地计算评估出各房间颗粒物释放量的可视化管理系统来改善空内设计方案进而优化空气品质。03. 知识产权 成果涉及1项软件著作权。04. 团队介绍 团队负责人现为清华大学建筑学院建筑技术科学系长聘教授、博士生导师，主要从事室内颗粒及其复合污染动力学、建筑通风以及空气洁净技术研究。在包括EHP、Epidemiology和ES&T等在内的国际知名期刊发表SCI论文80余篇，被SCI他引1000余次，其中2篇入选ESI高被引论文。入选教育部新世纪优秀人才支持计划（2007）、清华大学基础研究青年人才计划（2013）等，曾获教育部自然科学二等奖（2013；排名第1）和Building and Environment最佳论文奖（2012）以及清华大学学术新人奖等荣誉，于2016年当选国际室内空气科学院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn

污水处理厂提标扩容一般需要大量投资，尤其是征地投资，技术工艺复杂，投资和运行费用高，建设周期长。 工艺流程 工程应用 同济大学环境科学与工程学院戴晓虎教授团队研发的高浓度复合粉末载体生物流化床技术，基于污水生物处理技术原理，向生物池投加复合粉末载体，提高生物池混合液悬浮固体浓度，构建悬浮生长和附着生长的“双泥”共生微生物系统，强化抗冲击能力，并提高污染物容积负荷和污泥沉降性能。通过污泥浓缩和复合粉末载体回收系统，实现双泥龄，解决脱氮菌和除磷菌泥龄矛盾，强化了生物脱氮除磷效率。 相对于传统污水处理技术，该技术处理负荷提升两倍以上，投资成本减少20%以上，建设周期减少30%以上，不仅可用于已建成的城镇污水处理厂提标扩容改造，也可直接用于新建城镇污水处理厂项目，可有效解决我国污水处理厂的提标扩容征地难、建设周期长和投资费用高的难题，具有巨大的推广应用价值。 该技术目前已在10多个城镇污水处理厂应用，日处理规模达到120万m3，产值30多亿元，相关技术申请发明专利11项，包括PCT4项；得到政府的广泛关注。现正在编制运行指南、导则及相关标准规范，被列入国家环境保护核心技术名录，以进一步扩大其推广应用范围，提升我国污水高标准处理技术水平。

该研究团队利用创建的植物功效组学技术平台研究发现，从茶中筛选到的有效单体分子EGCG（表没食子儿茶素没食子酸酯）能够强力结合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻断新冠病毒S蛋白与人ACE2受体的结合。同时，研究过程发现，EGCG不仅能阻止两者相互结合，并且对已经结合受体的S蛋白还有促进二者解离的作用。目前，国内外尚未找到与新冠病毒S蛋白亲和力强、并且能够有效阻断S蛋白与ACE2结合的分子。这一发现为开发预防和治疗新冠病毒感染的相关制剂提供了非常有价值的科学数据，同时为从食药同源植物宝库中应急筛选抗病毒成分并迅速用于临床提供了一个创新的模式。云南农大普洱茶学教育部重点实验室与昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日联合组建了“抗新冠病毒攻关小组”。研究团队根据发布的新冠病毒基因序列合成并表达了5个感染人类的冠状病毒S蛋白，通过计算机模拟筛选方法对110余种药食物同源植物中的800余种化合物进行了初步选择，从中优选出20余种化合物进行实验验证。通过分子互作实验、分子水平阻断实验发现了与S蛋白具有亲和力的5个天然化合物。

中药成分复杂且很多贵重的有效成分含量极低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的 提取分离是中药开发的关键工序。发展中药提取技术有助于提高中药的提取效率，降低能源消 耗，缩短生产周期，稳定产品质量。微波提取又叫微波辅助提取，是一种具有发展潜力的新型 提取技术，即用微波能加热溶剂，从药材中分离出所需化合物，是在传统提取工艺的基础上强 化传热、传质的一个过程。微波提取技术与传统提取技术相比，具有许多独特的优点，被誉为 “绿色提取技术”，并已成为实现中药现代化的主要关键技术之一。 本课题组研究了微波辅助提取黄花蒿中的青蒿素、阔叶十大功效中的小檗碱、黄芩中的黄 芩苷、金银花中的绿原酸、积雪草中的积雪草苷、墨旱莲中黄酮类化合物的小试工艺过程，并 对青蒿素、黄芩苷、绿原酸、黄酮的微波提取过程进行了中试放大研究。 本项目采用先进的微波提取技术，不仅提取效率高、产品纯度高、能耗低、操作费用少， 而且符合环境保护要求，广泛应用于中草药、香料、食品、化妆品和环境等领域。

中药成分复杂且很多贵重的有效成分含量极低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的提取分离是中药开发的关键工序。发展中药提取技术有助于提高中药的提取效率，降低能源消耗，缩短生产周期，稳定产品质量。微波提取又叫微波辅助提取，是一种具有发展潜力的新型提取技术，即用微波能加热溶剂，从药材中分离出所需化合物，是在传统提取工艺的基础上强化传热、传质的一个过程。微波提取技术与传统提取技术相比，具有许多独特的优点，被誉为“绿色提取技术”，并已成为实现中药现代化的主要关键技术之一。本课题组研究了微波辅助提取黄花蒿中的青蒿素、阔叶十大功劳中的小檗碱、黄芩中的黄芩苷、金银花中的绿原酸、积雪草中的积雪草苷、墨旱莲中黄酮类化合物的小试工艺过程，并对青蒿素、黄芩苷、绿原酸、黄酮的微波提取过程进行了中试放大研究。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

南开大学科研人员在“氢键吸附剂的合成、结构和吸附性能研究”中，合成出了3类氢键吸附树脂，包括ADS-15,ADS-17,ADS-F8等高分子吸附剂。这些吸附剂在结构和性能上突破了以二乙烯苯为主要原料的普通吸附树脂的框框，对中药主要成分黄酮类、生物碱类、酯类、皂甙类等以氢键吸附机理进行提取分离，具有较高的吸附量和选择性，可得到中药有效成分含量较高的提取物，并且提取工艺简单、生产成本较低，能够适应许多中药成分提取的要求。如人参、绞股蓝、三七、银杏叶、山楂、葛根、苦荞、沙棘、芍药、穿心莲、喜树果、栀子、黄连、三棵针、黄芩等有效成分的提取都已形成较成熟的工艺，部分已用于实际生产，取得了很好的经济效益和社会效益。

本项目提供一种治疗失眠症、抑郁症的生物碱有效成分及其 2 种新型制剂及其制备方法，分别可以用作口服给药及鼻腔给药，方便临床应用，减少给药频率、提高病人顺应性；增强治疗效果。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。