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一种金属软磁复合材料的流延温等静压复合成型制备方法
本发明公开了一种金属软磁复合材料的流延温等静压复合成型制备方法。1）将钝化剂和溶剂混合起来得到钝化液，将钝化液和磁性金属粉末混合，搅拌，烘干，得到钝化粉；2）将钝化粉和有机溶剂，分散剂，粘结剂，增塑剂按照一定的比例混合，搅拌均匀，并经过筛网过滤，除泡，制备得均匀弥散的浆料；3）流延成型；4）素坯温等静压压制。利用流延温等静压复合成型方法制备的金属软磁复合薄膜将固化和等静压工序简化为一道工序，电阻率高，机械强度好，密度和饱和磁通密度有很大提高。结合较成熟的流延工艺和温等静压工艺，使金属软磁复合材料的生产工艺简单化，成本降低，性能优异，在薄膜电感等电子器件的制备中有广阔的应用前景。
浙江大学
2021-04-11
配流冷却机构及具有该配流冷却机构的斜盘压缩机
本发明公开了一种配流冷却机构，包括依次相连接的进气阀片、阀板、出气阀片、导流片及冷媒片。所述进气阀片开设有第一通槽、第二通槽、第三通槽及第四通槽，所述第一通槽、所述第三通槽、所述第二通槽及所述第四通槽绕所述进气阀片的中心轴均匀排布；所述第一通槽、所述第二通槽、所述第三通槽及所述第四通槽内分别设置有一级进气舌簧片、二级进气舌簧片、三级进气舌簧片及四级进气舌簧片，所述一级进气舌簧片、所述二级进气舌簧片、所述三级进气舌簧片及所述四级进气舌簧片分别通过弹性变形或者恢复弹性变形，以控制进入斜盘压缩机的缸体的气体的流路，进而实现所述斜盘压缩机的四级压缩。本发明还涉及具有所述配流冷却机构的斜盘压缩机。
华中科技大学
2021-04-14
浸没循环撞击流反应器
本实用新型的目的是克服上述装置的不足，提供一种能够创造良好的微观混合条件、使反应及反应-沉淀和结晶等过程有效地进行，保证物料有足够的停留时间、能适应各种反应体系要求，可以间歇、也可以连续操作，并能提供反应所需换热等条件的反应技术装备。 除具备传统搅拌反应釜的一切功能外，本反应器还具有极佳的微观混合性质和全混流—无混合流串联循环的特殊流动结构，适合于在分子尺度上进行的液相或以液体为连续相的过程，特别是化学反应—沉淀法制取超细粉体；撞击流面附近产生波动现象还有利于促进动力学，消除微观混合不良对过程速度的限制。在沉淀法制白炭黑、纳米TiO2、纳米铜粉等所有制备工艺实验中，该反应器都显示出优越性能—制得产品比传统搅拌反应釜产品更细、分布更窄；该反应器中结晶成长速度比比传统装置中更快。是搅拌反应釜理想的更新换代产品。已完成不同规格工业反应器的机械设计。
武汉工程大学
2021-04-11
立式循环撞击流反应器
对于在液相和液固相体系中进行的反应以及反应-沉淀和结晶等过程，反应器中的混合状况，尤其是分子尺度上的混合即微观混合有重要影响。工业上广泛用于这类过程的传统装置是搅拌槽反应器(简记为STR)。这种反应器通常是在一个高度与直径大致相等的容器中，依靠转动的单层或多层搅拌桨带动流体旋转运动，使流团之间和液固相之间产生相对运动，从而发生混合。由于这种方式产生的流团间和液－固相间相对运动不够剧烈，混合、尤其是微观混合状况不理想，因而液相和液固相中进行的上述过程效率不够高；同时，旋转引起的离心力使得搅拌桨输入的机械能大部分消耗在流体与器壁碰撞上，能量利用率也不高。化学工程研究室伍沅研发了一种“浸没循环撞击流反应器”，已获得专利(ZL00 2 30326.4)。该反应器具有下列重要特性和优点： (1)全混流－无混合流串联循环的特殊流动结构； (2)撞击流微观混合强烈； (3)通过循环的安排，可以根据需要任意设置反应时间，适应大多数反应体系的要求； (4)可以间歇、也可以连续操作； (5)可以提供换热条件。 它在制取超细粉体等应用中已显示出优越的性能；还具有动力消耗低的优点。然而，该反应器在工业应用方面也存在一定的局限性。主要问题是反应器侧壁形状有相当大的一部分平面，受力情况比较苛刻。当用于在加压或真空下进行的过程时，器壁势必做得很厚，大大增加设备重量、材料消耗和投资。本实用新型的目的是克服上述不足，通过改变结构、提供一种既能保持浸没循环撞击流反应器的优点和性能，又便于设计和制造成能在受压条件下工作的反应技术装备。它是浸没循环撞击流反应器(ZL00230326.4)的改进型。由卧式改为立式圆筒形结构，消除了所有平面壁，从而更容易制造加压反应器。其它性质和功能与前者相同。 销售专利售反应器，也可转让专利权或入股联合经营企业。
武汉工程大学
2021-04-11
新型高效潜水推流曝气机
该装置工作原理不同于已有产品，具有推流和曝气双重作用，利用叶轮的高速旋转，在叶轮前端形成一定负压吸入空气，形成汽水混合物后在叶轮的强大推力下喷出，采用旋转蜗壳喷水装置，涡壳在水流反作用力下可以做 360 度旋转，极大地提高曝气面积。该装置的特点是：使用独特的高效无堵塞推流曝气叶轮，提高了效率；采用水力自旋转蜗壳喷水装置，提高了服务面积；结构紧凑，安装维护方便。
扬州大学
2021-04-14
挑流-射流联合消能系统
挑流-射流联合消能系统利用下泄的高速水流冲击溢流堰上叶轮转动，通过变速器加速发电机旋转发电，为置于水垫塘中的增压泵供电，增压泵的矩形出水口向上喷射出的面状水流与溢流坝面挑射后下泄的面状水流在空中碰撞消能，冲击叶轮过程进行底坎消能，在完成底坎消能和对冲消能后，余能将在水垫塘得到进一下的消减。
安徽理工大学
2021-04-13
量子点荧光探针快速检测生物活性分子
完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。
成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。
不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱
成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中试阶段。
转化方式：技术转让等。
市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。
西北大学
2021-05-11
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-04-10
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11