采用原料—>连续逆流浸提—>超滤—>反渗透—>溶剂连续逆流浸提 —>国产填料柱层析—>分部收集—>浓缩回收—>干燥—>超临界的最新技术工艺，同时生产速溶茶粉和各种纯度茶多酚，也可以同时得到茶氨酸和茶多糖，提取率 95%以上，茶多酚含量 30%~98%。技术装备居国内外领先水平。

物联网技术是在传统互联网技术基础上拓展及延伸的，由于其应用领域极其广泛，几乎涉及各行各业，因而为了满足行业对专业人才的需要，越来越多的高校申请了物联网工程专业，在教学计划中安排了物联网技术类课程，海天雄公司为了满足学校教学需要，结合实际产品开发经验，研发了海联·物联网技术综合实验系统。海联·物联网技术综合实验系统侧重于物联网感知层、网络传输层、应用层三层技术的理论和实践教学，该系统中的感知层由各类传感器、RFID射频模块组成，实现了不同物理特性的信息采集，网络层则由物联网关键技术之一的ZigBee短距离实现数据信息的通信任务，以及WiFi、蓝牙BT、3G等技术实现各种不同网络传输的功能；应用层是物联网三层技术的最上层，则由高级物联网网关构成，实现数据信息的处理以及上层应用的开发。 CES-IOT210 物联网系统倡导 “产品化学习” 理念，该系统的设计是结合成熟物联网产品方案，以实际的产品技术导入该实验系统，学生透过对点、块、全局系统的学习，全面掌握物联网前沿技术，从而达到学习知识点与产品知识点的完美结合。CES-IOT210 实验系统提供多达数十种课程实验，课程实验提供开放的软件及硬件资源，着重培养学生的实际动手能力，可实现教学、科研等物联网相关课题。系统关键技术点：局域网络通信技术、短距离通讯技术、ZigBee无线传感网络技术、RFID射频技术、嵌入式计算机(系统)技术、软件工程技术。适合高校院系包括：物联网工程、计算机科学及技术、软件工程、电子信息工程、电气工程及自动化。

本团队长期从事传统酿造食品的应用基础研究和产业实践，与国内的众多大型酿造企业，如镇江恒顺、泸州老窖、山西老陈醋、张家界大德酿造、安徽胡玉美等保持着长期的产学研合作。近十多年来，针对白酒、黄酒、酱油（酱）、泡菜等传统酿造食品，在系统研究酿造微生物功能的基础上，理性设计功能调控手段，达到传承工艺特色，稳定发酵生产，提升产品品质的目的。

该成果 2013 年获全国商业科技进步奖二等奖。主要创新成果有： 1. 应用葡萄酒风味物质变化规律生产特色新产品工艺优化体系。 2. 营养保健葡萄酒生产工艺优化以及关键技术。 3. 酒泥酵母甘露糖蛋白提取应用技术与高档特色葡萄酒生产工艺集成开发。4. 建立了新工艺产业化应用及技术转移新模式。

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

传统发酵通常采用固态多菌种酿造，其功能微生物组成复杂，其形成的微生态在酿造的过程中一直处于动态的平衡，这种微生态结构与功能的揭示对提升传统酿造食品的营养价值、风味保持具有重要意义，通过现代的微生态技术，认识酿造微生物群落结构及其功能，并加以理性应用，既是重要的基础科学问题，又是行业技术升级的关键。实验室长期从事传统酿造食品的应用基础研究和产业实践，与国内的众多大型酿造企业，如镇江恒顺、泸州老窖、山西老陈醋、张家界大德酿造、安徽胡玉美等保持着长期的产学研合作。近十多年来，针对白酒、黄酒、酱油（酱）、泡菜等传统酿造食品，在系统研究酿造微生物功能的基础上，理性设计功能调控手段，达到传承工艺特色，稳定发酵生产，提升产品品质的目的。 创新要点 （1）系统建立了复杂酿造微生物群落结构解析和微量代谢产物精确分析的技术体系，解决了妨碍定量研究传统酿造食品微生物群落结构以及精确其复杂组份的技术难题。 （2）创新了传统酿造功能微生物高效筛选技术，从传统食醋等酿造过程中分离获得近百株背景明确、安全可靠、发酵性能优良的微生物，形成了完备的酿造用菌种库，包括乳酸菌、醋酸菌、酵母菌、米曲霉等。 （3）首次提出了传统酿造菌群生物强化策略，构建了酿造微生物群落功能强化技术体系并实现了产业应用，促进了传统酿造生产的三个可控（酿造微生物群落功能可控、酿造过程可控、产品品质可控）。

悬赏金额：30万元 发榜企业：广州润达环保科技有限公司 支柱产业集群：安全应急与环保产业集群 需求领域：环保设备、环境监测仪器、资源综合利用及生态环境保护、低碳环保技术 技术关键词：印染废水、废水生化处理、臭氧投加及分解、热泵热水机、热泵冷水机

锅炉燃烧优化是电厂节能减排的重要手段。本系统综合运用在线支持向量机动态建模技术、约束非线性优化技术、经济预测控制技术，通过控制氧量定值、燃烬风门开度、二次风门开度和给煤量偏置等变量，实现了对锅炉效率和SCR入口NOx浓度的闭环优化控制，同时能够减小再热汽温调节偏差。本系统采用数据驱动的方法，具有以下突出优点：（1）实现了闭环燃烧优化控制，无需人工干预；（2）通过模型自动更新可以有效消除负荷和煤种变化对优化效果的影响；（3）同时适用于稳态工况和动态变负荷情况下的燃烧优化。现场应用结果表明，该系统可以在保证锅炉效率的情况下，使SCR入口NOx浓度下降30～50mg/m3。