目前我国生物质热化学转化技术应用较多的是固定床气化，但生产规模普遍较小且高效连续运行性能差，尚无法适应以发电为代表的规模化利用方式。因此，在生物质转化利用领域，开发规模化高效可靠的气化技术是迫切需要攻克的关键技术。2007年华东理工大学主持实施世界银行的全球环境基金项目（CRESP）“规模化生物质固定床气化炉的研制”，之后又负责完成了多项相关重点科研，核心装备技术于2009年7月通过专家验收。本项目的技术原理是将生物质燃料通过固定床自热气化生产可燃气体，其关键技术包括气化炉控温防止结渣、降低飞灰夹带及燃气深度净化等。本项目核心装备—固定床气化炉的单炉产气量大于5000m3 /h，采用典型农作物秸秆为原料的燃气热值大于1500kcal/m 3 ，同时还可获得焦油和草木灰等副产品，气化系统运行高效、可靠而洁净，已完全达到规模化工业生产的要求。本项目成果可广泛应用于供气、发电和供热等场合。

目前我国生物质热化学转化技术应用较多的是固定床气化，但生产规模普遍较小且高效连 续运行性能差，尚无法适应以发电为代表的规模化利用方式。因此，在生物质转化利用领域， 开发规模化高效可靠的气化技术是迫切需要攻克的关键技术。2007年华东理工大学主持实施世 界银行的全球环境基金项目 (CRESP)“规模化生物质固定床气化炉的研制”，之后又负责完成 了多项相关重点科研，核心装备技术于2009年7月通过专家验收。 本项目的技术原理是将生物质燃料通过固定床自热气化生产可燃气体，其关键技术包括气 化炉控温防止结渣、降低飞灰夹带及燃气深度净化等。本项目核心装备—固定床气化炉的单炉 产气量大于5000m3 /h，采用典型农作物秸秆为原料的燃气热值大于1500kcal/m3 ，同时还可获 得焦油和草木灰等副产品，气化系统运行高效、可靠而洁净，已完全达到规模化工业生产的要 求。本项目成果可广泛应用于供气、发电和供热等场合。

该项目的核心技术来源于中国海洋大学和北京格瑞智博生态科技研究院合作研究的国家发明授权专利，是原创性创新性技术，技术壁垒非常高，难复制，拥有我国独立自主知识产权，达到国际先进水平，它的问世必将推动我国食品保鲜膜的高速发展。我国塑料保鲜膜市场25000吨左右。该项目生产的海藻食品保鲜是原创性技术产品，可逐步有效替代塑料保鲜膜产品，市场容量达到108亿元，市场接受度高，比较容易推广，因此具有广阔的市场优势。

1．心血管病硝苯啶骨架控释型贴片硝苯啶（Nifedipine）为心肌Ca2+通道阻滞剂。临床上用于治疗各型心绞痛、高血压。现市场上为片剂、胶囊剂。由于硝苯啶不溶于水，半衰期短（4-5h），多次口服后血药浓度有峰谷现象，过量易头痛、血压低副作用。我校研制的心血管病硝苯啶骨架控释型贴片可以改善药物传递速度，较长时间地稳态控制给药。/line2．事后避孕贴片（女用）：左炔诺孕酮（Levonorgestrel）是效果可靠，应用广泛的避孕药，市场上有长效、短效片。1995年美国推出“事后片”，房事后8小时，次日口服0.75mg片剂两片可达到全月避孕。我校研制的事后避孕控释贴片可减少用药次数和副作用，有效期达1~3个月。我国为人口大国，该贴剂具有广阔的市场前景。/line3．口腔长效控释炎痛贴：该贴片用于治疗颞下颌关节紊乱引起的肌肉痉挛、双板区损伤，局部炎症等引起的疼痛、牙痛和口腔溃疡。将本贴片直接贴敷在颞下颌关节区皮肤上，可将吲哚美辛（消炎痛）或双氯灭痛药物直接导入靶组织，消除肌肉痉挛。此方法不干扰关节的生理功能，不影响饮食，无损伤，用药量少，开辟了新的治疗途径。控释辅料采用生物材料，可食用，对人体无害。天津医科大学二附院口腔科100例临床评价疗效好，并通过天津市卫生局组织的技术鉴定。国内尚无此产品。/line4．强效镇痛控释贴片：该贴片临床应用于中度、重度癌症和手术期病人的镇痛。芬太尼是一种阿片类人工合成的强效麻醉性镇痛药物，其镇痛效力比吗啡高75-100倍，镇痛起效快，但药效代谢快、持续时间短，T1/2=20分钟，口服或注射具有肝脏首过效应，可引起呼吸抑制、恶心、呕吐等副作用。该贴剂给药可减轻上述副作用和延长药效时间达48-72小时。

"生物质特别是木质生物质包括农业秸秆、木材等是地球上含量最丰富的可再生有机碳资源，主要由纤维素、半纤维素和木质素等组分结合构成。探索木质生物质的清洁高效并有规模化应用前景的分离与转化新方法新途径，以替代不可再生的石油、煤等化石基化学品、材料和能源，是本世纪初以来的科学热点领域之一。 本团队探索性发现并初步建立了一种固体碱-活性氧蒸煮分离木质生物质组分的方法，并由此建立了弱碱氧化体系制浆的新方法体系。利用该方法实现生物质组分分离过程中，采用环境友好的不溶于水但在水溶液中产生弱碱性的Mg基化合物作为催化剂（固体碱），并加入O2这一清洁化合物，蒸煮过程不含水溶性强酸、强碱和含硫化合物，生产过程中无传统分离方法的恶臭味产生，安全有效，固体碱可以回收再利用。分离的生物质组分一方面可用作纸浆等材料，另一方面可直接作为转化纤维素合成燃料乙醇和航空燃油的重要原料。 "

通过对QCM（石英晶体微天平）技术和检测标的物的化学特性的研究，课题组成功研制出一种基于石英晶体微天平（QCM）的生物医学农业等多领域快速低成本检测技术新型自动检测系统。课题组与中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室建立了良好的长期合作关系。所研制的系统已经在中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室的配合下完成了测试和实验，拿到了大量实验数据资料，完成了系统效能评估。经过实验得到数据说明了课题组研制的测试系统具有实时性好、分辨率高、成本低、体积小、操作方便等优点。该测试系统的检测精度可以达到纳克级别。

一套完备的包裹化疗药物的ATMPs制备体系及工艺；一套疗效测算模式和规范化临床应用推广方案；一个个体化靶向生物化疗创新治疗生物大数据云平台。

我国的能源和优质蛋白质都越来越依赖于进口，另一方面，大量的转基因棉籽没有得到充分利用。我校拥有自主知识产权的新技术可以联产生物柴油和无毒棉籽蛋白等产品。棉花是我国最重要的经

生物降解高分子材料制品生产技术主要包括聚乳酸等聚酯型生物降解高分子材料、热塑性淀粉及其共混物成型加工技术，成型制品包括以PLA、PBS、PHA或热塑性淀粉为基体，辅以添加剂的薄膜、板材、容器、注射零部件。这类产品的特点为：在一定的堆肥条件下，制品发生完全降解，转化成CO2和H2O及可用于种植的肥料。产品的力学性能和特殊使用性可通过配方进行调节。

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055