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一种增强光热转化效应的核壳金纳米粒
本发明提供一种具有增强光热转化效应的核壳金纳米粒,以金为壳,药物为核,将酸根类药物装载于中空金纳米粒的中空结构中,组合成新型的核壳结构金纳米粒,其在波长700~900nm近红外光区有特征峰吸收,粒径为30~200nm。在光热作用下,金纳米粒结构变得疏松而触发药物的释放,进而发挥化学治疗作用。在近红外光照射下(波长700~900nm),呈现增强的光热转化能力,进而在肿瘤部位产生热疗作用,同时能够产生热疗和化疗的双重功效,两种治疗方式协同起效,有助于更加全面和彻底地杀灭肿瘤细胞,能显著提高对肿瘤的治疗效果,在制备肿瘤治疗药物中的应用。
浙江大学 2021-04-13
智能快热电器 ——基于柔性超薄复合膜的高效电热转化
智能高效电热转化项目主要专注于新型柔性纳米复合电热薄膜材料的研发及其在快热高温电器中的应用,相关研究成果已拥有与本项目直接相关的国家专利17项(其中11项已经授权)。项目团队向目标客户提供高效、低能耗、低成本、超薄轻质柔性适用于各类电器的电热膜材料及智能控温解决方案。 目前我们的主要产品“智能快热电器”核心部件是纳米无机碳/氧化物复合薄膜材料··· (厚度仅10微米、电热转化效率达80%,具有纤薄、耐高温、轻便、稳定性强的优点),并基于柔性非金属导线技术和智能化电源管理
南京大学 2021-04-14
生物质微波热化学定向转化制炭基缓释肥技术
“秸秆还田”是增加土地有机碳含量提高土地持续生产能力及节省人力物力的有效方法。但是此法达到预期效果的时间周期长,而且容易造成耕地问题保水性变差等一系列问题。据调查,我国仅因氮肥流失造成的损失每年在400亿元以上,且部分地区由于施肥不当已引起严重的环境污染。 数据显示:若将土壤有机质含量提高1%的话,相当于土壤从空气中净吸收了306亿吨CO2。每增加0.1个百分点的土壤有机质含量就可释放600-800千克/公顷的粮食生产潜力。如果将秸秆经过热解炭化转化为生
山东大学 2021-04-14
浸没相转化法制备PVDF中空纤维超/微膜技术及装备
本项目通过合理的膜液配方与纺丝工艺设计,制备出完整无缺陷的非对称性PVDF中空纤维膜,这种膜结构没有大孔生长,因此表现出高度的完整性、微观结构的圴匀性、具有高开孔率的膜表面分离层、可靠的机械性能和较强的化学稳定性。得到的中空纤维膜具有完整非对称多孔结构,膜孔从皮层到支撑层逐步增大,而且呈互穿的胞腔状或网络状。膜通量提高了30~50%,且具有耐污染和易清洗的突出优势;由于彻底消除了支撑层中的大孔,膜丝的拉伸强度从2.5 MPa提高到4.5MPa。
南京工业大学 2021-01-12
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学 2021-02-01
循环利用磷化工副产物磷铁低成本制备能源材料
成果描述:拥有独立的自主知识产权,采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4,以水中的氧为产物提供氧源,可以实现原位除杂,不受磷铁的原料来源限制;采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料,通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4,避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题,不存在知识产权纠纷,将废物循环利用与能源材料耦合起来,节能环保,从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品,磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理,在原料的供应和价格方面都非常稳定;通过工艺控制和反应原料的组合,可以将反应产生的CO2等副产物循环利用,实现零排放的绿色清洁工艺;将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合,添加剂在后续的反应中既可以起保护作用,又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用,能够极大提高正极材料的导电性能;采用的工艺路线容易控制,工艺稳定性好,容易实现大批量生产。市场前景分析:本项目产品专门提供给各种电动车(包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等)、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料,特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源,磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点,备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比,磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的,这些也正是动力电池最重要的技术指标,而且循环稳定性好,1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸,穿刺不爆炸。在未来几年内,磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上,尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。与同类成果相比的优势分析:1.FePO4基本参数:纯度≥97%,粒度≤1μm,而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数: Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数: 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数: LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度:2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能: 克容量>130mAh/g 测试条件:1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件:纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V
四川大学 2021-04-10
循环利用磷化工副产物磷铁低成本制备能源材料
成果描述:拥有独立的自主知识产权,采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4,以水中的氧为产物提供氧源,可以实现原位除杂,不受磷铁的原料来源限制;采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料,通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4,避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题,不存在知识产权纠纷,将废物循环利用与能源材料耦合起来,节能环保,从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品,磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理,在原料的供应和价格方面都非常稳定;通过工艺控制和反应原料的组合,可以将反应产生的CO2等副产物循环利用,实现零排放的绿色清洁工艺;将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合,添加剂在后续的反应中既可以起保护作用,又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用,能够极大提高正极材料的导电性能;采用的工艺路线容易控制,工艺稳定性好,容易实现大批量生产。市场前景分析:本项目产品专门提供给各种电动车(包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等)、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料,特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源,磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点,备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比,磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的,这些也正是动力电池最重要的技术指标,而且循环稳定性好,1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸,穿刺不爆炸。在未来几年内,磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上,尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。目前全球磷酸铁锂生产能力小于2000吨/年,投资磷酸铁锂项目风险小,回报快。与同类成果相比的优势分析:1.FePO4基本参数:纯度≥97%,粒度≤1μm,而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数: Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数: 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数: LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度:2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能: 克容量>130mAh/g 测试条件:1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件:纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V
四川大学 2021-04-10
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理领跑者
一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高春林 克劳斯塔尔大学 2019 / 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 四、项目简介 深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式,将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题,率先提出创新性健康管理功能,使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况,为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱,守卫深海生命线安全。
西南石油大学 2023-07-17
常州新能源科技服务专家行工作会在常州大学召开
1月8日下午,常州新能源科技服务专家行工作会在常州大学举行。
中国高等教育学会 2025-01-13
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。 项目特色:  面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据,结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。  针对综合能源的特性,项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型,将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中,提高能源用量预测的准确率。  面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景,并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学 2021-04-13
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