成果简介：本发明专利是一 种 用 于 生 产 低 级 羧 酸 酯 的 新 型 催 化 剂 ，该 类新型催化剂用于由低级醇和低级羧酸反应生产低级羧酸酯。原 料 包 括 脂 肪 族 羧 酸 

项目研究内容： 本项目采用生物柴油联产品粗甘油作为主要液化剂常 压液化毛竹屑， 抑制液化产物的二次缩合， 降低了竹基多元醇的制造成本。 利用竹基多元醇开发成功聚酯型无甲醛木材胶粘剂一种， 胶合强度符合国 标 GB/T14732-2006 技术要求，达到 I 类胶合板要求。利用竹基多元醇开 发生物可降解硬质聚氨酯泡沫一种，采用催化定向微波裂解技术处理竹 屑，从裂解产物中提炼生物柴油抗氧化添加剂一种，采用自主创新技术研

绿色高效鳞翅目杀虫剂具有全新的作用机理，对小菜蛾等鳞翅目害虫具有较高的防效，且不易与已有杀虫剂产生交互抗性，对鱼、蜂、水生生物及哺乳动物毒性较低，对环境十分友好。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 绿色高效鳞翅目杀虫剂具有全新的作用机理，对小菜蛾等鳞翅目害虫具有较高的防效，且不易与已有杀虫剂产生交互抗性，对鱼、蜂、水生生物及哺乳动物毒性较低，对环境十分友好。 项目特色： 对其杀虫的广谱性田间效果进行试验（在越南田间对稻纵卷叶螟、玉米螟、黏虫和斜纹夜蛾进行了杀虫试验），结果表明对于供试害虫建议使用剂量是每亩4-6克有效成分，效正有效杀虫率比氯虫苯甲酰胺高10%左右，效果明显。 此类产品是氯虫苯甲酰胺的替代品种，属于自主创制，可以解决农业界关键问题，打破国际大公司专利垄断，如能产业化可以为中国农业界做出重大贡献，给企业带来巨大的经济效益和社会效益。

三聚氰胺是一种用途十分广泛的有机原料，现有的三聚氰胺生产技术原料利用率低，反应温度过高造成了副反应的发生。三聚氰胺合成新方法的反应机理与现有合成方法的不同之处是：

1. 项目背景碳酸酯(Carbonate)，通式为：

全球 88%的钒从钒渣中提取，其余则从其它矿物中提取（如石煤，废催化剂）。粗钒渣中 V 2 O 3 和 Cr 2 O 3 含量一般分别为 12-18wt%和 5-8wt%左右。目前攀钢和承钢从钒渣提取钒的方法是将钒渣粉料与 Na 2 CO 3 、 NaCl、Na 2 SO 4 钠盐混合后置于多膛炉或回转窑中在 800℃左右空气气氛中氧化焙烧，然后水浸处理。钒渣中不溶于水的三价钒和三价铬经上述钠盐氧化焙烧分别转化为水溶性的五价和四价钒和六价铬，再经水浸处理就能被提取至浸取液中。目前工业上钒的两次焙烧提取率为 80%，铬的提取率为 5%。大量未被提取的铬和钒留在水浸渣中。水浸渣中未提取的铬和钒有可能在堆放过程中在自然界微生物催化氧化和土壤元素锰等催化氧化作用下被氧化成水溶性的五价钒和六价铬，随雨水浸出，流入周围环境中。因而传统水浸钒渣是一种极危险的有毒固体，不能在自然环境中长期存放。现在国家已明确指出，对于攀枝花另一大型含钒红格矿区（一种铬含量较高的钒钛磁铁矿区），开采企业如不能拿出解决水浸渣中高铬和高钒难题，就严禁开采。传统钒渣提钒过程由于加入了 NaCl 和 Na 2 SO 4 ,这些钠盐焙烧过程产生大量有毒气体，如氯气、氯化氢、二氧化硫、三氧化硫等，严重污染周围环境。

产品详细介绍 背景： “绿色云端班班通方案”是学之泉集团响应国家教育部“以教育信息化带动教育现代化，促进基础教育跨越式发展”的发展战略，为实现优质教育资源“班班通”特别研发。立足“互联、互通、互动、节能、经济、高效”的开发理念，有效实现局域型“班内通”无线协同教学和广域型“班外通”远程可视化协同教学。     学之泉绿色云端班班通方案设计贴近中小学课堂教学实际，系统采用节能电脑、超短距投影机与交互式电子白板的有效整合，配以具有自主知识产权的教学互动软件平台和数字化学习资源，形成了班班通解决方案，在国内处于领先水平。该系统研发成功和推广应用，对于我国基础教育信息化环境建设具有重要意义。 操作： 数字多媒体教学模式，具有绿色、实用、好用的优势。安装便捷，操作简便，互动教学，提高效率。 服务： 根据不同方案需求，学之泉集团拥有专业研发团队，提供后续全方位平台和软件服务支持，具备完成“绿色云端班班通”工程产品与服务、交付的能力。 能耗： 由一体机加电子白板的“班班通”教学模式，不需外配计算机、音响等设备，同等功能情况下，降低系统造价。实现交互式教学，建立环保健康教室，具有高性价比特点。 应用： 5大方案可通用于小学、中学、高中、高职、高专、大学及各类培训机构等所有教室； 绿色云端班班通方案（二） 方案构成 交互式电子白板 复合推拉绿板 教学一体机（音响、中控、电脑、视频展台） 短焦投影机 钢制讲台 学之泉教育云资源平台（白板软件、资源、互动教学）

产品详细介绍     学之泉绿色云端班班通方案设计贴近中小学课堂教学实际，系统采用节能电脑、超短距投影机与交互式电子白板的有效整合，配以具有自主知识产权的教学互动软件平台和数字化学习资源，形成了班班通解决方案，在国内处于领先水平。该系统研发成功和推广应用，对于我国基础教育信息化环境建设具有重要意义。 操作：数字多媒体教学模式，具有绿色、实用、好用的优势。安装便捷，操作简便，互动教学，提高效率。 服务：根据不同方案需求，学之泉集团拥有专业研发团队，提供后续全方位平台和软件服务支持，具备完成“绿色云端班班通”工程产品与服务、交付的能力。 能耗：由一体机加电子白板的“班班通”教学模式，不需外配计算机、音响等设备，同等功能情况下，降低系统造价。实现交互式教学，建立环保健康教室，具有高性价比特点。 应用：5大方案可通用于小学、中学、高中、高职、高专、大学及各类培训机构等所有教室； 绿色云端班班通方案（一） 方案构成 智能触摸互动一体机（液晶电子白板）55寸、60寸、65寸、70寸、84寸 哑光高分子可擦写推拉白板 钢制讲台 视频展台

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%。