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黄化陈米转化无甲醛木材胶粘剂加工工艺
项目研究特点： 以我省丰富的生物资源，如劣质早米，特别是失去食 （饲）用价值的黄化陈米、稻杆等富含淀粉或纤维素的生物质废弃物为主 要原料，采用独特的、具有国际领先水平的液化技术，将黄化变质早米在 常压和液化剂水冷回流温度下液化为高活性的生物多元醇，转化率接近 100%。以生物多元醇为基本原料， 以多元有机酸为交联剂， 成功研制了新 型无甲醛的木材胶粘剂。 技术性能指标 ：通过检测该新型胶粘剂中为未检出甲醛与游离苯酚，
南昌大学
2021-04-14
抑制上皮间质转化的抗肿瘤转移小分子药物
上海交通大学
2021-04-13
国办印发《专利转化运用专项行动方案（2023—2025年）》
到2025年，推动一批高价值专利实现产业化。高校和科研机构专利产业化率明显提高，全国涉及专利的技术合同成交额达到8000亿元。
中国政府网
2023-10-20
天津市促进科技成果转化后补助办法
《办法》分为总则、职责分工、补助对象及补助标准、补助资金申报、绩效评价与监督检查、附则等6章，共21条。
天津市科学技术局
2024-01-19
一种阴燃防治和和转化利用研究平台
本成果是一种阴燃转明火、生物质能源提炼和利用的研究平台，包括气氛控制装置、阴燃发生器、温度采集装置、燃烧分析仪、称重装置、数据采集装置，可直观和在线监测阴燃过程，灵活设定工况。
技术优势：
1.从可燃固态介质在典型制约因素下和多个尺度上的物理和化学演变及其与热量和氧气的动态关系综合探讨阴燃向明火突变过程的机理和制约因素；
2.设计中充分考虑了阴燃建立、传播和向明火转化的过程特性，对热电偶温度采集系统、进气系统、加热系统和称重系统进行了重点设计；
3.实现了多种性能测试功能的耦合，可直观和在线监测阴燃实验过程。
4.可根据实际生活中阴燃灾害形式设计多种实验场景，依据场景不同可灵活调节实验条件。
装置主要技术指标为：
箱体尺寸：0.60 m×0.30 m×0.20 m；
温控器量程：室温～650℃；
热电偶：NiCr-NiSi，Φ5 mm，室温～1200℃；
称重传感器量程：15～60 kg；
气体流量计：1～500 mL/min。
已申请发明和实用新型专利各1项，已授权发明专利和实用新型专利各1项。
南京工业大学
2021-01-12
一种阴燃防治和和转化利用研究平台
本成果是一种阴燃转明火、生物质能源提炼和利用的研究平台，包括气氛控制装置、阴燃发生器、温度采集装置、燃烧分析仪、称重装置、数据采集装置，可直观和在线监测阴燃过程，灵活设定工况。
技术优势：
1.从可燃固态介质在典型制约因素下和多个尺度上的物理和化学演变及其与热量和氧气的动态关系综合探讨阴燃向明火突变过程的机理和制约因素；
2.设计中充分考虑了阴燃建立、传播和向明火转化的过程特性，对热电偶温度采集系统、进气系统、加热系统和称重系统进行了重点设计；
3.实现了多种性能测试功能的耦合，可直观和在线监测阴燃实验过程。
4.可根据实际生活中阴燃灾害形式设计多种实验场景，依据场景不同可灵活调节实验条件。
装置主要技术指标为：
箱体尺寸：0.60 m×0.30 m×0.20 m；
温控器量程：室温～650℃；
热电偶：NiCr-NiSi，Φ5 mm，室温～1200℃；
称重传感器量程：15～60 kg；
气体流量计：1～500 mL/min。
已申请发明和实用新型专利各1项，已授权发明专利和实用新型专利各1项。
南京工业大学
2021-01-12
第五届教创赛同期活动预告：教师教学能力提升系列交流活动之二 新时代拔尖创新人才自主培养的思考与实践学术活动
践行强国育人使命 培育时代创新英才
高等教育博览会
2025-07-30
炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统
本发明公开了一种炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统,包括:包含燃气轮机的高炉煤气燃机发电系统和包含双压余热锅炉的余热回收发电系统;还包括烧结烟气回收系统和冷却热废气回收系统。所述的烧结烟气回收系统将来自烧结机的烧结烟气经除尘器除尘后,在第一引风机的抽吸作用下送入双压余热锅炉;所述的冷却热废气回收系统将冷却热烧结矿后产生的热废气在第二引风机的抽吸作用下也送入双压余热锅炉。本发明系统将烧结工艺显热和炼铁过程伴生的低热值高炉煤气进行整体回收,并且梯级利用,形成完整的、能稳定运行的中低温余热、低热值高炉煤气高效综合利用系统。
浙江大学
2021-04-11
一种能源回收自清洁的垃圾输送系统
本发明公开了一种能源回收自清洁的垃圾输送系统，包括：用于输送垃圾桶升降循环的升降机构，所述升降机构具有环形输送件，环形输送件上间隔布置有多个连接座，每个连接座上转接有所述的垃圾桶；安装在所述升降输送机构两侧并用于保持垃圾桶升降运动姿态的限位轨道，靠近所述升降机构的底部设有无限位轨道作用的垃圾倾倒位；置于各楼层并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停机构；位于所述升降机构下方的垃圾储存箱，用于储存各垃圾桶翻转倒出的垃圾。本发明适用于高层建筑各楼层垃圾的升降输送；节省电梯运输垃圾的功耗，节能减排；减少垃圾处理的人力消耗，降低管理成本。
浙江大学
2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11