成果简介：具有对微小型、复杂型腔和孔、高硬超高强度钢、不锈钢、高强铝等金属结构件及其模具精密电解加工的能力；主频率20kHz、调制频率100-1000Hz，主轴进给分辨力0.001mm，加工精度可达0.01mm，粗糙度可达Ra0.03μm。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：该技术主要应用于精密微小型机械加工厂、刀模具制造厂。 现状特点：处于国内领先、国际先进水平。 所在阶段：样机 成果知识产权

对氨基苯酚 (PAP) 是一种应用十分广泛的精细化工中间体，主要应用于医药、染料、橡胶、饲料、石油和照相工业等。用于合成扑热息痛、安妥明、维生素B1、复合剂烟酰胺、六羟基喹啉、心得宁和菲那西汀等镇痛药，以及合成分散、酸性、直接、硫化等染料，也大量用于合成对苯二胺类橡胶防老剂。预计2014年我国对氨基苯酚总需求量将达到15万吨。目前我国对氨基苯酚在橡胶工业和饲养业这两大行业中的应用还有较大增长空间，其市场前景依然看好。 电解还原法是以硝基苯为原料制备对氨基苯酚，副产苯胺和硫酸铵。以硝基苯为萃取剂萃取分离副产苯胺杂质，生产过程实现无废水排放工艺。该工艺特点为工艺简单，成本低，产品质量好，无三废污染的环境友好工艺，是最有发展前途的生产工艺路线。本技术开发历经小试、中试研究。

己二腈是生成尼龙66盐中间体己二胺的重要原料，是生产聚酰胺尼龙66的关键单体，生产1吨尼龙66盐需要消耗0.4-0.5吨己二腈。国际主要产能集中于美国英威达公司为63.5万吨、法国罗地亚的52万吨以及美国首诺的29.5万吨，全球总产能在170万吨。而国内企业尚无生产能力，完全依赖进口。 本技术采用无隔膜丙烯腈电解二聚制备己二腈，原料丙烯腈消耗为1.14 t/t，电解电耗为3000 KWh/t。该工艺过程简单，成本低，无三废污染, 环境友好。

针对电解猛渣的安全堆存、无害化处理以及资源化利用关键技术问题，课 题组研发了一种电解镒渣胶结固化技术，实现电解镒渣中镒和氨氮进行胶结固化，有效降低镒渣中镒和氨氮迁移性，有利于镒渣的安全堆存。 市场及经济效益分析：针对电解猛渣的无害化处理，国内外主要采用生物浸取、清洗等方式，但 是这些方法都存在成本高等问题。基于以上情况，电解镒渣胶结固化关键技 术的研发将有利于镒渣中有害物质赋存形态的转化以及电解镒渣的无害化处 理。

产品详细介绍

产品详细介绍产品介绍：1、脉冲流量计、电磁阀、刷卡收费控制器分体式设计，可灵活安装；2、安装方便简单，适合浴室、澡堂、公寓等高湿度及各种恶劣环境使用；3、可以设定一张卡的用水量，超过额度拒绝用水；4、在冷水和热水环境下均可使用；5、1.77寸彩屏显示，可直观显示用户姓名、卡号、余额、消费情况等信息；6、脱机工作可通过管理卡进行费率、参数等设置；7、自动识别持卡人的合法性，根据卡内账户信息决定是否允许消费；8、可控制电磁阀及电动阀；9、控水器为12v电压，保证使用者安全；10、IC卡可以扩展为一卡通，兼容考勤、门禁、消费、停车场等系统；11、可扩展补补贴功能，可对用户进行补贴。产品参数：外形尺寸：110mm*145mm*45mm卡片类型：M1卡计费方式：计时、计量、计次屏幕显示：1.77寸彩屏显示系统发卡数量：可达100万  工作频率：13.56MHz卡操作距离：0-50mm卡读写速度：<0.3s机器颜色：白色通讯方式：脱机、RS485、TCP/IP、无线433、WIFI、4G供电电压：DC12V 1A记录存储容量：最大可存储6万条断电数据保存时间：>10年存储挂失卡数目：>100万张                工作环境: －10℃ ～ ＋100℃

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。

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。

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。

相关领域院士。