钢中夹杂物的成分、形态、尺寸、以及分布的直接影响着钢材的工艺性能夹杂物的控制是生产高品质钢的重中之重。通常，我们会尽可能的将钢中的夹杂物去除，以提高钢材的洁净度；然而，钢中的夹杂物不可能被完全去除，存留的引起缺陷使钢材失效，同时可能会引起水口堵塞，因此，我们通常采用改性处理的方法将钢中的夹杂物改性为低熔点的液态夹杂物，以减小其对钢材质量的危害，也可避免水口堵塞现象，保证钢铁生产的顺行。近年来，我们利用 MnS 夹杂物的易变形性能来提升钢材的易切削性能，还可以利用纳米级的夹杂物来钉扎奥氏体晶界或微米级的夹杂物诱导晶内铁素体的形成，以达到细化晶粒、提升钢材韧性的目的，称此为“第二相粒子冶金”。 （1）高品质钢中非金属夹杂物成分设计。根据不同高品质钢的使用性能要求不同，通过熔点、硬度和变形能力等因素对钢中夹杂物进行成分设计，确定钢中非金属夹杂物的成分目标。 （2）钢中非金属夹杂物多维无损表征技术。利用夹杂物自动分析仪、酸浸蚀、小样电解和大样电解、高分辨同步辐射等多种方法定量三维表征揭示了不锈钢表层夹杂物分布规律，实现钢中（尤其是表层）非金属夹杂物的有效控制。 （3）钢液脱氧过程中非金属夹杂物成分热力学研究。通自主编写的计算程序和热力学算进计算，实际钢液多元复合脱氧条件下钢中各类非金属夹杂物的生成条件。 （4）高品质钢精炼渣成分设计研究。通过模型对大量不同精炼渣系进行优化，对渣-钢-夹杂物多元热力学反应进行预测，根据钢中非金属夹杂物的成分需求，对夹杂物进行精准控制。 （5）高品质钢脱氧剂和辅料设计研究。通过控制高洁净钢的合金和辅料的成分，实现高品质钢中非金属夹杂物的有效控制，从而提升高品质钢产品的洁净度。 （6）耐火材料影响机理研究。通过研究渣-钢-耐火材料的浸蚀机理、界面反应和润湿行为，研究其对高品质钢洁净度和夹杂物成分、数量等的影响，确定最优的耐火材料。 （7）钢中非金属夹杂物去除行为研究。通过实验、物理水模拟和数学模拟相结合的方法，研究冶金反应过程不同时刻和不同工况下非金属夹杂物的数量、尺寸和分布，确定最优的操作工艺，实现钢中非金属夹杂物的有效去除。 （8）钢液二次氧化过程非金属夹杂物行为研究。通过研究空气、渣和耐火材料等对高品质钢中非金属夹杂物的影响，确定不同二次氧化条件下，钢中非金属夹杂物的行为，通过多种手段减少钢液二次氧化。 （9）钢液凝固、冷区和热处理过程非金属夹杂物的变化行为。通过研究凝固和冷却过程中非金属夹杂物的成分、数量、尺寸和分布行为的变化，实现对最终钢产品中非金属夹杂物行为的变化。

尿素下游精细化工产品包括：三聚氰酸、缩二脲、异丁叉二脲。 三聚氰酸广泛用于合成环氧树脂、抗氧剂、涂料、黏合剂、农药除草剂、金属氰化缓释剂、高分子材料改性剂等。目前国内生产三聚氰酸主要用固相法，收率低、质量差。本技术开发的先进液相法新工艺，原料价廉易得、易于回收，工艺控制简单，投资省，成本低，产品收率可达90％，纯度达99％。年产2000吨规模，设备投资：180-200万元。 缩二脲在工业上用作生产泡沫塑料和海绵橡胶的发泡剂，油漆、胶水、润滑油的添加剂，纺织品、纸张的阻燃剂；在农业上用作缓效肥料，是氮肥防结块剂，是优良的除莠剂之一；在医药上，缩二脲可用于制备镇静剂、降血压药等；在畜牧业，主要用作反刍动物的饲料添加剂。世界上美国、日本等均大量生产缩二脲，美国的生产能力最大，达100万吨/年。我国每年都从国外进口大量缩二脲。随着国民经济发展，国内的需求量将大大增加。本课题组开发的溶剂法制缩二脲技术，工艺具有较大的实用性和先进性。优点是：尿素转化率高，反应时间短，副产物少；能耗比固相法低；原料价廉易得，成本低。年产2500吨规模，投资仅160万元。 异丁叉二脲是一种优良的反刍动物饲料添加剂和缓释肥料。五十年代初日本就利用其缓释性能应用于农、林和园林艺术。用于反刍动物饲料添加剂，是目前世界上公认的最安全有效的饲料添加剂之一。年产10000吨规模，设备投资400万元。

有机酸 (甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸酸等，及相关二元酸) 是重要的有机化工原料，用途非常广泛。现有的有机酸水溶液分离回收工艺能耗高，回收不彻底，有0.5～3%的废酸进入废液，污染环境。 本技术发现了有机酸水溶液在液相中的缔合作用对分离效率的影响，系统地研究了其影响规律，突破性地解决了这些有机酸水溶液分离回收的高能耗技术难题，开发了一系列高效节能技术。可根据水溶液的浓度和物系及其他组分的组成优化设计最优化的工艺流程，可以是萃取——反萃取、萃取——精馏、萃取精馏、恒沸精馏等不同的工艺过程，通过优化与系统集成，达到高效节能分离回收，回收率高，大幅度减少了三废排放，最大幅度地回收了资源。如PTA系统乙酸水溶液分离体系，与现有的精馏法相比节能60%以上，减少废酸排放95%以上；与恒沸精馏法相比节能40%以上。达到国际先进水平。可应用于化工、材料、环境等领域。

该项目研发了石化装置运行风险预警系统，实现了基于风险分级的石化装置风险预警与检验。项目提出了基于标志性气体与温度变化相复合的热自燃预警临界判据；提出建立了新型管道泄漏点定位模型与算法；提出了集硫腐蚀监测、热自燃及装置失效泄漏风险动态评估和寿命预测为一体的石化装置风险预警技术。

上海理工大学能动学院教授杨其国科研团队及时开展“紧凑型传染性医废快速消杀技术和设备”课题研究。 这套系统最大的特点是就地、高效、环保，就像一座可移动的小型医废处理厂。装置采用撬装车载式结构，通过技术创新，把燃烧、除尘、烟气净化等关键技术集成在车辆上，深度开发后可以建成智能化系统，使传染性医废能够在医院就地、及时、安全处理掉，综合效益得到很大的提升 这套新型处置系统的个头虽然小，能力却很强。设备的设计处理能力为100kg/h，可满足类似武汉雷神山医院1500张床位产生的大量传染性医疗废物处置需求等场合，还可以根据不同规模医院的需求进行“定制化”设计，形成系列产品。 杨其国教授团队在系统设计中，聚焦低能耗、高效率，采用了分段送风的回转窑二燃室焚烧、碳化硅板式换热器余热回收、弱碱液喷雾急冷、活性炭/消石灰喷射、布袋除尘、喷淋洗涤除酸及深度除尘、丝网除雾消白的技术路线，实现处置彻底、排放达标。

该项目研发了石化装置运行风险预警系统，实现了基于风险分级的石化装置风险预警与检验。项目提出了基于标志性气体与温度变化相复合的热自燃预警临界判据；提出建立了新型管道泄漏点定位模型与算法；提出了集硫腐蚀监测、热自燃及装置失效泄漏风险动态评估和寿命预测为一体的石化装置风险预警技术。

有机酸（甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸酸等，及相关二元酸）是重要的有机化工原料，用途非常广泛。现有的有机酸水溶液分离回收工艺能耗高，回收不彻底，有0.5～3%的废酸进入废液，污染环境。 本项目开发了一系列高效节能技术。可根据水溶液的浓度和物系其他组分的组成优化设计最优化的工艺流程，采取萃取——反萃取、萃取——精馏、萃取精馏、恒沸精馏等不同的工艺过程，通过优化与系统集成，达到高效节能分离回收，回收率高，大幅度减少了三废排放，最大幅度地回收了资源。如PTA系统乙酸水溶液分离体系，与现有的精馏法相比节能?0%以上，减少废酸排放95%以上；与恒沸精馏法相比节能40%以上。达到国际先进水平。

尿素下游精细化工产品包括：三聚氰酸、缩二脲、异丁叉二脲。 三聚氰酸广泛用于合成环氧树脂、抗氧剂、涂料、黏合剂、农药除草剂、金属氰化缓释剂、高分子材料改性剂等。目前国内生产三聚氰酸主要用固相法，收率低、质量差。本课题组开发的先进液相法新工艺，原料价廉易得、易于回收，工艺控制简单，投资省，成本低，产品收率可达90％，纯度达99％。年产2000吨规模，设备投资：180-200万元。 缩二脲在工业上用作生产泡沫塑料和海绵橡胶的发泡剂，油漆、胶水、润滑油的添加剂，纺织品、纸张的阻燃剂；在农业上用作缓效肥料，是氮肥防结块剂，是优良的除莠剂之一；在医药上，缩二脲可用于制备镇静剂、降血压药等；在畜牧业，主要用作反刍动物的饲料添加剂。我国每年都从国外进口大量缩二脲，国内的需求量很大。本项目开发的溶剂法制缩二脲技术，工艺具有较大的实用性和先进性。优点是：尿素转化率高，反应时间短，副产物少；能耗比固相法低；原料价廉易得，成本低。年产2500吨规模，投资仅160万元。 异丁叉二脲是一种优良的反刍动物饲料添加剂和缓释肥料。五十年代初日本就利用其缓释性能应用于农、林和园林艺术。用于反刍动物饲料添加剂，是目前世界上公认的最安全有效的饲料添加剂之一。年产?万吨规模，设备投资400万元。

该技术较好地解决了池塘主养名特优鱼类黄颡鱼套养草鱼、鳙、鲢等的投饵管理问题，可以应用于池塘养殖中混养模式。充分利用水体中的饵料资源和水体空间，最大化地促进物质和能量循环，达到了各食其饵、均衡生长、经济节约的目的。该技术简便易学，用料简单，效果显著。 该项技术合理地解决好了不同种鱼类相互抢食的问题，在开展混养充分利用水体饵料资源和空间资源的前提下，确保主养的名特优鱼类饲料不被低值鱼类抢食，节约了饲料成本20%，提高黄颡鱼产量15%，综合测算可增加200元/亩的经济效益。且此饵料台搭建一次，可用3-5年。 成果完成时间：2016年3月

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。 据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。 顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 “通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。” 文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。” 该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。