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环境检测技术
究团队在线光电检测技术及仪器方面,主要采用光谱技术对水质进行监测,具体包括:1)采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头,探头直径仅50m,能耗低,可在野外无人值守的环境工作。该探头经过上海市计量测试技术研究院的测试,结果表明,该探头符合国家环保行业相关标准;2)采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测,为水生态环境的监测提供支撑。
上海理工大学 2021-04-10
智慧教学环境
全力为高校提供管理、服务、教学、科研等全场景产品及服务。
联奕科技股份有限公司 2021-02-01
智慧环境教室
优质光源,健康护眼 采用高精度、低纹波恒流驱动技术,光源无频闪,缓解视力疲劳。 精心选择自然光色温,结合侧发光、漫反射技术,消除蓝光危害,保护视力健康。 色彩还原度高,提高色彩识别度。 智慧传感,精准调光 精准识别光线变化,自动调节光照度。使教室避免因天气变化、光源光衰等因素造成的差异,提供全天候舒适的光环境,高效节能,使用便捷。 超长寿命,节能环保 优质LED光源,结合智慧调光技术,整套系统不含汞、氙等有害元素,健康环保。 智慧物联,管理拓展 可实现与窗帘、空调、新风、空净等其他环境设备扩展与物联,构成一整套校园环境管理平台,支持故障报警、寿命预测、远程控制、报表生成及导出等功能。 无线组网,安装便捷 无线控制技术,无需重新布线,安装升级简单易行。 场景预设,融入教学 灵活配置多种工作模式,支持不同教学场景,如教学模式、办公模式、自定义等。 常规教室模式 智慧教室灯(顶装) 智慧黑板灯 照明智控终端 窗帘智控终端 窗帘智控电视 智能人体感应终端 智能环境教室-智能环境管理平台 智慧环境管理平台,通过对教室中实时环境数据的采集和反馈,对绿色光环境系统、智慧温湿度环境系统、智慧空气环境系统进行数据监测、数据分析及远程管控,支撑起校园智慧环境入口,让各环境元素尽在掌握。 远程监测 远程查看教室设备运行状态,以及新风系统的相关环境参数。 远程控制 远程控制设备全开、全关、单开、单关,定时开关。 极限管理 支持添加、删除用户,根据需求分配不同的管理区域和管理权限 功率统计 支持班级、教学楼、全校的实时功率显示,支持当天、当月、当年的功率统计 故障报警 支持灯具寿命预测、状态统计、故障统计 报表导出 支持教室现场环境数据存储和报表展出功能
四川长虹教育科技有限公司 2021-08-23
关于组织自然资源、生态环境领域江西省重点实验室优化重组申报工作的通知
为构建特色鲜明、能力卓越的江西省重点实验室体系,培育我省战略科技力量,支撑我省经济社会高质量发展,根据《江西省重点实验室优化重组方案》(赣科发〔2023〕2号),省科技厅将分批次对江西省重点实验室开展优化重组。
江西省科技厅 2023-08-07
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-02-01
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
项目成果/简介:近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-04-11
科技部 生态环境部 住房和城乡建设部 气象局 林草局关于印发《“十四五”生态环境领域科技创新专项规划》的通知
针对我国主要生态环境问题与重大科技需求,依据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,科技部、生态环境部、住房和城乡建设部、气象局、林草局编制了《“十四五”生态环境领域科技创新专项规划》。
科技部 2022-11-02
在厄尔尼诺长时间预测领域
厄尔尼诺现象,是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象,平均每2-5年发生一次,对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化,以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度,对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日,由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上,首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” (即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测),将对厄尔尼诺现象的发生,特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域(Nino 3.4)近海平面空气或海表温度的复杂度(包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性)。利用这一方法,作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系,即一年内(1月1日-12月31日)Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大,那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现,作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小(由该区域 System Sample Entropy 量化)来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份,以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个,特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年,基于文中提出的System Sample Entropy的方法,作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生,并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件,其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测,而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法,将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动,控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响,将意义重大! 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 (PIK)樊京芳博士作为通讯作者,PIK 的Jürgen Kurths教授,Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究,特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。
北京师范大学 2021-02-01
在厄尔尼诺长时间预测领域
厄尔尼诺现象,是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象,平均每2-5年发生一次,对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化,以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度,对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日,由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上,首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” (即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测),将对厄尔尼诺现象的发生,特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域(Nino 3.4)近海平面空气或海表温度的复杂度(包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性)。利用这一方法,作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系,即一年内(1月1日-12月31日)Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大,那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现,作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小(由该区域 System Sample Entropy 量化)来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份,以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个,特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年,基于文中提出的System Sample Entropy的方法,作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生,并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件,其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测,而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法,将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动,控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响,将意义重大! 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 (PIK)樊京芳博士作为通讯作者,PIK 的Jürgen Kurths教授,Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究,特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。
北京师范大学 2021-04-10
窄谱抗菌领域新成果
中国科大阳丽华副教授课题组首度发现,当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时,纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面,而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径(不足200 nm)(图1上),研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应,那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌(图1中和底)。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。
中国科学技术大学 2021-04-10
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