一、研发背景 我国是有色及稀散金属资源大国，产量更是在全球具有绝对控制地位。稀散有色金属矿的开发利用给我国带来巨大的经济效益，与此同时也带来了严重的环境重金属污染。稀散有色金属矿经开采、选、冶加工后，会遗留下大量的尾矿、冶炼渣和各种尘泥。从环保和安全上来说，稀散多金属采选冶废弃物是重大的污染源和危险源，控制固体废弃物污染特别是矿业固体废弃物成为中国环境保护领域的重要问题之一。 二、技术内容 （1）新型深部充填减量化技术。开发一种价格低廉、材料来源广泛且固化重金属效果优良的地下采矿胶结充填料，能够降低充填采矿成本，并可以安全处置危险废物；（2）尾矿库微生物原位成矿修复技术。利用微生物（硫酸盐还原菌、寡营养铁还原菌）控制环境中 Fe3+ 浓度、降低环境电位、降低环境中游离镉、锑等重金属离子，实现现役尾矿库的微生物生态修复。（3）五层覆盖强还原原位成矿修复技术。基于矿物学--生物地球化学协同作用，开发已闭库或无主尾矿库的重度污染区的五层（无污染客土层、膨润土密封层、有机质深度还原密封层、含高风险稀散多金属及砷和重金属尾矿生物法控制污染主反应层、原始尾矿层）覆盖强还原稳定成矿修复技术。 三、作用原理 针对我国含稀散多金属硫化矿采选冶废物易引起氧化淋溶、存在溃坝风险和对周边及重大流域构成的严重环境威胁等问题，首先研究采选冶废物处置环境风险评估方法，建立稀散多金属采选冶废物处理处置污染控制技术评估方法；利用冶炼废渣及尾矿库内堆存尾矿，研发新型膏体充填减量化、资源化技术；针对现役尾矿库，利用硫酸盐还原菌及寡营养铁还原菌研发尾矿微生物原位成矿修复技术；针对已闭库及无主尾矿库，基于矿物学--生物地球化学协同作用，研发重度污染区的五层覆盖强还原稳定原位成矿修复技术；组合应用上述技术，在典型稀散多金属采选冶集中区开展技术示范；最终形成“基于风险控制的稀散多金属采选冶废物减量化、资源化处理处置与污染控制方案和环境管理导则”，为我国稀散金属多金属污染防控和环境管理提供技术支撑。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

5-氨基酮戊酸光动力疗法（ALA-PDT）是一种药械联合的新型靶向疗法，治疗非黑素性皮肤肿瘤、痤疮、尖锐湿疣等难治性皮肤病疗效显著、副作用小。但ALA-PDT治疗过程伴有剧烈疼痛，严重影响患者治疗感受，是业界公认的ALA-PDT治疗瓶颈。此项目团队在同济大学医学院、附属上海市皮肤病医院王秀丽教授带领下，长期致力于ALA-PDT临床与基础研究，在国内外率先掌握了“无痛ALA-PDT关键技术”，形成相关成果申请国家专利，并将其转化生产出第一代无痛光动力治疗仪用于临床治疗。在此基础上拟进一步打造个性化、智能化、便捷的新型无痛ALA-PDT，降低对专业医师的依赖程度，打破技术壁垒，实现无痛ALA-PDT扩大推广应用，引领“ALA-PDT无痛治疗新时代”。第一代无痛光动力治疗仪图片 团队已将诸多原创性研究成果进行临床转化，总结关键技术并将其推广至全国2000多家医院，直接获益患者逾100万人次。第二代治疗仪

近日，东南大学智能材料研究院、化学化工学院杨洪教授课题组在光控软驱动器研究领域取得重要进展，将拓扑学设计与液晶弹性体材料相结合，开发了一种具有多模态、自维持、可调谐运动的软驱动器。研究成果发表在国际顶级期刊《德国应用化学》上，并被选为VIP论文。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

东南大学医学院实验室纯水/超纯水一体化系统采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网（https://dnzb.seu.edu.cn/）获取招标文件，并于2022年06月14日09点30分（北京时间）前递交投标文件。