对不同来源、性质的农业固体废弃物分类采用蚯蚓生物消解与蚯蚓粪覆盖下的微生物分解，实现对废弃物的高效、清洁转化，获得高品质有机肥或基质生产原料。根据作物生长特性与育苗、栽培工艺要求，配制理化性质优良的基质产品。根据不同来源、性质的农业固体废弃物的特征，分别采用相应的无害化处理技术，确保在清洁生产条件下获得无害化处理效果与较高的物质转化效率。全程满足清洁生产要求；无害化处理效果符合国内外相关标准；物质转化效率在 60%以上。

简单介绍： ZL-620A一体化信息化信号采集处理系统采用一体化设计原则，同时集成了可移动实验平台、医学信号采集系统、呼吸系统、测温系统、照明系统以及同步演示系统。帮助科研工作者获取更客观、的实验数据，是研究人员、老师和学生可以通过该一体信息化信号采集处理系统观察到各种生物机体内或离体器官中探测到的生物电信号以及张力、压力、温度等生物非电信号的波形，从而对生物肌体在不同的生理或药理实验条件下所发生的机能变化加以记录与分析。 详情介绍： 一.硬件技术指标：1.1.设备集成平台外形尺寸:650mm（L）*780mm(w)*2100mm(H) 误差≤10mm，长宽高1.2.实验操作平台外形尺寸：1400mm（L）*740mm(w)*750mm(H) 误差≤10mm，长宽高1.3.具有分项设备与节能独立控制模块，一键式操作。1.4.输液架离台面高度：≤1200mm，输液架移动范围：两侧≤660mm；1.5.实验台面材质：ABS工程塑料；1.6.实验台面下屏蔽层：紫铜网，可与外部接地端相连接，尺寸：1400mm×720mm×0.3mm（长*宽*高）；1.7.分体式操作平台及移动滚轮：分别带4个自锁式万向移动滚轮，平台可分别独立移动；1.8.内置呼吸机潮气量： 15~90ml，呼吸比：1:9-9:1，81种呼吸比，6KPa过压保护；1.9.呼吸机控制模式：5寸触摸液晶屏与软件控制，气道压力波形显示范围：7Kpa； 1.10.音响系统：频响范围100Hz-20KHz,理论功率RMS2W；1.11.实验照明系统：分组开关4×12W，自然光LED灯，1.12.外部接口：3个USB接口，1个网线接口，6个220V电源插口，HDMI接口；1.13.摄像系统:品牌4K摄像机光学防抖，1920x1080分辨率，WIFI功能，触屏操作等。1.14.电脑系统： Wifi+蓝牙酷睿，Win11 i5-11400 ，16G ，256G+1T ，23英寸二.软件技术指标2.1.通道数：4个通道2.2.所有通道均为多功能全程控隔离型放大器。每一通道的放大器均可作生物电放大器、血压放大器、桥式放大器使用，还可作肺量计、温度计等。且每个通道拥有独立的硬件模块。2.3.采用高精度16位A/D转换芯片，单通道硬件*高采样率1000KHz，。硬件*低采样率0.01Hz。四通道连续采样时*高采样频率200kHz ，且实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。2.4.放大器输入电阻≥１００MΩ（双端输入）及5０MΩ（单端输入）、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μＶ6.交、直流具有相同的增益：量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV档可调；可直接输入10V电信号而放大器不饱和。2.5.低通滤波（硬件）：0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF（20kHz）。具有5阶以上的滤波方式。2.6.时间常数（硬件）：0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。2.7.光电隔离程控刺激器：具备单刺激、串单刺激、连续单刺激、双刺激、串双刺激、连续双刺激、定时刺激、强度递增刺激、频率递增刺激、波宽递增刺激、强间隔递增刺激、自动串双刺激等刺激模式。*大负载电流：10 mA、具备正电流、负电流输出方式，具有恒流刺激、恒压刺激输出两种方式，内置刺激器幅度：100V，步长：1mV，波宽：2000ms，步长：0.01ms；2.8.实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。2.9.硬件系统包含ECG全导联导联卡，导联切换方式可程控。2.10、可批量将心电数据转换为图片上传到U盘或SD卡（支持可扩展64G SD卡，可储存20万心电图信息）存储，供电脑查看直接连接打印机打印 、热点阵打印系统，记录纸规格80mmx20m，卷纸 、走纸速度：6.25mm/s、12.5mm/s、25mm/s、50mm/s（±3％） 2.11.单台设备之间可以任何组合并构成新的8~16通道记录仪，并拥有独立的8通道和16通道软件。2.12.软件集成专用药理分析工具箱，集成多种药理分析工具：PA2的计算， 使用Bliss法完成的LD50计算，t检验计算.回归分析等。具备心电自动统计分析功能。具备心率变异性（HRV）分析功能。具备心肌细胞动作电位、LTP、脑电、细胞及神经放电的专用测量分析功能。具备心电、血压、心室内压、脉搏、呼吸等动态自动测量功能。2.13.具有二维和三维频谱分析功能，可开展胃肠电的研究工作；2.14.文件恢复功能：可将文件恢复，实验数据可自定义备份时间，需要时可恢复未保存或文件损坏的实验数据2.15.管理系统：实时显示在线或离线状态，支持任意时间添加或删除设备以及使用次数等。三.配置清单：3.1.设备集成平台一台3.2.实验操作平台一台3.3.医学信号采集处理系统一台3.4.生物信号采集与分析系统软件一套3.5.管理系统一套3.6.集成化小动物生命维持系统一台3.7.集成式动物肛温检测系统一套3.8.实时摄像系统一台3.9.手术照明系统一套3.10.输液架一个3.11.电脑一台3.12.动物附件包：张力换能器，血压换能器，呼吸流量换能器，生物电信号线2根，刺激线一根心电线一根3.13.鼠兔实验台一台3.14. 20件机能附件包（双线电极，一个保护电极，一个悬浮电极，一个神经引导电极，一个锌 铜 弓，一个兔气管插管，一个鼠气管插管一个，8个蛙钉，2个蛙心夹，血压夹持器一个，兔动静脉插管一个，鼠动静脉插管，一个大小动脉夹各1个，蛙心插管一根，玻璃分针2个，双凹夹一个，三通一个，木制蛙板，一根万向支架，一个探针一根） 3.15. 产品合格证   1个 3.16. 服务承诺        1份

本发明涉及水煤浆生产方法,旨在提供一种利用微波改变煤炭特定理化特性用于改善成浆性能的方法。该方法是将煤炭破碎至粒度为0.05～5mm后进行微波辐照改性,控制微波辐照量以使得煤炭中:含氧官能团中羟基和羧基的总含量降低至3～6mmol/g,颗粒孔隙比表面积降低至2～7m2/g,自由态碱金属离子含量增加至0.2～0.4wt.%。微波辐照能够选择性改变煤炭中含氧官能团等特定理化特性,从而明显提高水煤浆浓度和降低表观粘度,性能优于传统的电加热炉或燃烧炉对煤炭由外向内的辐射、对流和传导加热。仪器设备简单易操作,投资和运行成本低,适宜工业自动化生产线。

本项目采用近红外波段的DFB型二极管激光器，结合波长调制吸收光谱技术，通过一对CO2谱线的谐波信号实现对高温高压环境中温度以及CO2浓度的测量，从而实现对燃料利用效率及碳排放检测。 技术推广意向：仪器仪表 现状特点：可调谐二极管激光吸收光谱技术是利用二极管激光器波长调谐特性，获得被测气体特征吸收光谱范围内的吸收光谱，从而对气体进行定性分析或定量分析的一种新技术。该技术具有高灵敏度、非接触式、实时、动态、多组分同时测量等优点。由于二极管激光器的高单色性，可以利用待测气体分子的一条孤立吸收谱线进行测量，避免了其他分子谱线的交叉干扰，从而准确地鉴别出待测气体。TDLAS 在许多领域有着潜在的重要应用价值，是近年来国际上非常热门的研究领域之一，其主要的应用领域有：分子光谱研究、机动车尾气测量、工业过程监测控制、天然气泄漏及有毒有害气体监测、大气痕量气体检测、医疗诊断、大气气溶胶测量等领域。技术创新：采用价格低廉、坚固耐用的近红外二极管激光器最为探测光源，对于压力范围相对较小以及气体浓度相对较高的系统较为适用。

为克服压榨法提油率低、蛋白质变性严重及浸出法毛油精炼繁杂、油品安全质量低的问题，自上世纪50年代出现了以水为媒介提取植物油的研究，并发展出水代法和水酶法，但在大宗油料提油中始终难以工业化应用，其主要问题为水代法提油率低、水酶法用酶量大和缺乏油料亚细胞水平高效粉碎、多相体系大规模连续分离的技术与设备等。项目组自1988年开展以水为媒介的提油技术研究，在国家和省科技计划支持下，相关技术与装备研究取得突破，并实现产业化，其中2项鉴定成果达国际领先水平，获教育部技术发明奖二等奖 创新点： （1）革新水酶法提油工艺，大幅降低用酶量和生产成本。传统水酶法工艺会酶解油料中所有影响水酶法提油的组分，新工艺只酶解影响油脂释放和乳状液破除的组分。酶用量（对原料）由原来的1-2%降至0.15%，同时保护了花生等油料中大部分蛋白质的结构与功能性质。 （2）创新和拓展以水为媒介提油的研究思路，提出“水媒法提油技术”概念。在提取介质中加入部分食用乙醇，调节提取介质极性，减少乳状液形成和降低后续破乳与分离的难度，提高清油得率。项目组将此方法定义为乙醇水提法，在油茶籽油（山茶油）提取中实现产业化应用。2015年以来提出并完善水媒法提油技术概念，促进技术应用拓展。 （3）突破水媒法加工关键技术与装备，实现工业化油料高效干法粉碎及多相体系连续分离。研发了油料亚细胞水平高效干法粉碎设备，花生经此设备一次粉碎后，平均粒径接近亚细胞级（21.82 μm），满足水媒法加工要求。该设备在茶籽仁和核桃仁粉碎中有同样效果。提出了“沉降+两次两相离心”的组合，研制了高效智能化多相连续沉降分离器，实现产业化生产线上油、乳状液、水和渣四相连续分离。解决了长期限制水媒法产业化的技术和装备问题。 （4）集成水媒法技术与装备，实现水媒法提油及副产物高效回收利用产业化。建立了日处理花生50吨的水酶法提取花生油和蛋白（肽）、年加工2000吨油茶籽的乙醇水提法提取油茶籽油和茶皂素及年加工1800吨核桃水代法提取核桃油和蛋白的生产线。油和蛋白提取率均分别达到92%和85%以上。水媒法花生油和油茶籽油的3-氯丙醇酯、缩水甘油酯和反式脂肪酸含量远低于市售品牌油脂。

本发明公开了一种冬夏两用型车载太阳能利用装置，包括太阳能收集单元，以及与太阳能收集单元连接用于储存电能的蓄电池组件，还包括：对汽车进行供冷的制冷单元；对汽车发动机冷却液进行温度控制的加热单元；所述蓄电池组件对所述制冷单元和加热单元同时供电。与现有技术相比，本发明利用太阳能发电板将太阳能转化为电能并收集在蓄电池中。夏天时，利用蓄电池所储存的电量驱动一个压缩式制冷系统实现汽车内部舒适的环境。冬天时，利用蓄电池所储存的电量维持发动机的冷却液在一定的温度范围内。该装置很好的利用了太阳能和汽车运行过程中的废热，解决了夏天空调耗能冬天汽车电池容量小，启动困难的问题，具有非常好的应用前景。

中试阶段/n本项目解决浮选尾矿污染、回收磷资源并生产石膏晶须和氯化镁技术问题。可以尾矿中98%的磷、利用95%的钙和99%的镁，生产的石膏晶须长径比达到5080，氯化镁达到工业一级品标准，具体技术指标如下：。相关概述：(1)特点：资源回收率高，成本低；(2)适用矿：浮选磷尾矿；(3)废水废气回收利用，无环境污染；(4)能高质利用磷尾矿。。生产条件：陶瓷反应釜；蒸馏釜；结晶釜；回水池。。支持额度：。500。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。本项目解决浮选尾矿污染、回收磷资源并生产石膏晶须和氯化镁技术问题。可以尾矿中98%的磷、利用95%的钙和99%的镁，生产的石膏晶须长径比达到5080，氯化镁达到工业一级品标准，具体技术指标如下：相关概述：(1)特点：资源回收率高，成本低；(2)适用矿：浮选磷尾矿；(3)废水废气回收利用，无环境污染；(4)能高质利用磷尾矿。生产条件：陶瓷反应釜；蒸馏釜；结晶釜；回水池。。项目基本内容：。我国能利用的磷矿资源中，都需要选矿，产生大量的浮选磷尾矿而在成环境污染；本项目利用磷尾矿和副产盐酸和磷酸回收磷酸，生产石膏晶须和氯化镁，所用原料为负成本，回收磷可以直接用于复合肥生产、石膏晶须为高质原料，氯化镁用于高档陶瓷或阻燃剂的原料。能满足环保、节能，效益的要求。因此有广泛的市场前景。生产1吨尾矿成本约600元，产出1200元1200元/吨，效益明显。本项目解决浮选尾矿污染、回收磷资源并生产石膏晶须和氯化镁技术问题。可以尾矿中98%的磷、利用95%的钙和99%的镁，生产的石膏晶须长径比达到5080，氯化镁达到工业一级品标准，具体技术指标如下：相关概述：(1)特点：资源回收率高，成本低；(2)适用矿：浮选磷尾矿；(3)废水废气回收利用，无环境污染；(4)能高质利用磷尾矿。生产条件：陶瓷反应釜；蒸馏釜；结晶釜；回水池。

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析