中国化妆品市场增速始终高于世界平均水平。数据显示，2017年全国化妆品市场规模达到3616亿元，同比增速达到10%。从增速来看，自2012年到2015年我国化妆品市场规模增速不断下滑，到2017年增速明显提升，未来发展空间巨大。 从化妆品品类上看，我国化妆品市场表现出鲜明的地域特色。在我国，全球彩妆品类占比为14%，我国仅为9.5%，全球香水品类约占比为10.62%，而我国仅为1.70%。护肤品是化妆品中的肤用化妆品子类，主要具有清洁皮肤及补充皮肤养分等功能，如洗面奶、面霜、面膜等。目前市场规模呈高速膨胀态势，行业仍处于成长期。 护肤品包括面部护理、身体护理、手部护理和护理套装四大品类，是化妆品行业中规模最大的子行业。2014年中国护肤品市场规模突破1500亿元，2017年达到1787亿元，到2020年，我国护肤品市场规模将突破2000亿元。

项目申请人所在研发团队多年来致力于绿色化学和工程研究，经过多年努力，已开发出一系列高活性的负载型金属催化剂及其衍生催化剂。 本项目针对天然脂肪酸甲酯研制具有很强的抗硫性能的新型高活性纳米金属镍和磷化镍催化剂，同时开发先进的固定床催化加氢反应技术来进行天然脂肪酸甲酯的加氢饱和研究，促进生产进步，减少污染，具有良好的工业化应用前景，不仅具有显著的经济效益，而且具有显著的社会和环保效益。与本

中国农业大学程序教授等提出“产业沼气(生物天然气)”概念之后，经过7年攻关，完成了车用生物天然气工程技术开发。利用高新技术大规模、快速高效生产沼气，并将沼气提纯和净化达到车用压缩天然气标准，作为车用燃料使用，具有良好的经济效益，显著的社会和生态效益。 2010年5月，中国农业大学与武鸣县安宁淀粉有限责任公司联合实施了沼气纯化制备生物燃气产业化示范工程项目，以木薯加工生产过程中产生的高浓度有机废水为原料产生大量沼气，并对沼气进行纯化压缩达到天然气标准，制备压缩生物燃气，以供给南宁市民用

物质学院凌盛杰课题组在国际期刊《ACS Materials Letters》发表了题为“Flame-Retardant and Sustainable Silk Ionotronic Skin for Fire Alarm Systems”的科研成果。该成果由上科大物质学院凌盛杰团队独立完成，2019级硕士研究生刘强为第一作者，2016级本科生杨硕为第二作者。

在特种动物纤维加工方向与企业保持着紧密的合作，与张家港中孚达纺织科技有限公司联合立项开发精纺高支牦牛绒、羊绒、驼绒、罗布麻等系列多维混纺纱线及其产品；与江苏苏丝丝绸股份有限公司联合立项开发高支紧密纺绢丝系列纱线，极大地提高了特种功能性纤维的利用效率，为企业带来了良好的经济效益，增强了其产品的核心市场竞争力。 关键技术 （1）高效分梳技术：实现粗死毛有效去除，提高纤维长度的一致性，突破该类绒纤维不能在精纺梳毛机上精梳制条的技术障碍。 ①适用于动物绒加工的高效去毛、纤维低损的梳绒技术，实现无毛绒条制备采用罗拉预梳机和四台盖板梳理机相结合的分梳工艺流程，经过三级梳理，实现绒纤维含粗含杂率明显降低，粗死毛控制在 3 根以内，无毛绒综合提取率在80%以上；通过降低梳理次数，实现绒纤维低损伤梳理，提高利用效率。 ②可实现动物绒纤维制条的针梳及配套纯纺精梳绒条制备技术，实现精梳绒条制备采用在喂入导条平台方增设主动运动的导条输送带的方法，实现绒条的针梳过程，提高成条质量；采用毛型精梳和针梳工序，成品绒条手排长度提升 5-6mm，突破该类绒纤维不能在精纺梳毛机上精梳制条的技术障碍。 （2）优质精纺细纱生产技术：突破该类动物绒纤维只能混纺或粗纺的技术障碍，实现 60Nm 以上的高支精梳纯纺细纱生产 采用适合绒类精纺细纱生产需求的集聚纺精细化生产装置，实现绒纤维高效集聚；配合吸风系统及配套组件整体优化设计，提高成纱综合质量，降低系统消耗，实现 60Nm 以上高支精梳纯纺细纱的生产，突破该类动物绒纤维只能混纺或粗纺的技术障碍，填补高档动物绒纤维在精梳纱生产的空白。 知识产权及项目获奖情况 获相关授权发明专利 5 件，授权相关实用新型专利 7 件，获纺织工业联合会科技进步二等奖 1 项。 项目成熟度 已进入到产业化推广阶段。 投资期望及应用情况 通过在特种动物绒的高效梳绒、精梳制条与高支化纺纱环节获得的技术突破，成功开发了系列化的高支纯纺精梳纱的生产，继而带动下游面料和服饰品的开发，获得诸如精梳轻薄牦牛绒西服面料、绒/棉衬衫面料与服装、围巾、披肩等高附加值终端产品，从而对带动上游牧区经济、推动下游面料和服装企业高附加值产品开发具有核心作用，为传统纺织产业的转型升级提供示范。 

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

（专利号：ZL 201510464978.8） 简介：本发明公开了一种氨法脱硫吸收产物+4价硫氧化系统及其优化调控方法，属于大气污染治理技术领域。本发明中首先确定了氨法脱硫系统中的模型参数；输入上述模型参数，并设定一初始pH值、氧化空气量Q以及S4+和S6+的初始浓度，利用+4价硫的氧化率模型计算浆液池内+4价硫的氧化率；将计算得到的+4价硫氧化率带入进行检验，若不成立，则调整和的值重新计算，直至成立，并将得到的氧化率与工程中的设定值进行比较，并通过调整模型中的pH值、氧化空气量Q、和的值，使+4价硫的氧化率能够满足工程要求。本发明中的氧化率模型能够对氨法脱硫吸收产物+4价硫氧化系统的设计和运行提供理论指导，进而提高氨法脱硫技术的稳定性和经济性。

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

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

冶金行业中通用的原料煅烧工序如石灰窑存在能耗高、热效率低、污染排放严重等问题，产物气大量浪费。煅烧窑内反应体系热量与颗粒间的传热存在加热不均，容易造成石灰颗粒的过烧等品质问题，因此降低石灰的活性度，使石灰产业的品质质量得不到提高。通过热载体循环高效煅烧窑及产物气资源化回收技术，可以有效地提升系统能量利用效率，降低烟尘以及 NOx 的排放浓度，提高产物活性。