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方案1清濁分流，輕污染水(COD≤300mg/l)處理達到回用標準，其它水合并處理達標；輕污染水回用率70%，總體回用率50%，噸水處理費1.5元。 　　方案2混合廢水處理達標，部分水深度處理達到回用，運行費用較方案1高。 　　輕污染水-生物接觸氧化-生物濾池-復合反應器-陶瓷膜-達回用標準； 　　部分污泥回流，陶瓷膜過濾濃水與其他廢水合并，處理達標排放。 　　該技術的技術特點： 　　1、自主研制陶瓷膜和動態涂膜技術，可形成預期孔徑的無機膜。 　　2、研制生態陶粒、活性炭等組成的曝氣生物濾池，用于多個廠的深度處理； 　　3、將物化預處理、多孔陶粒過濾、曝氣生物濾池、陶瓷膜等分離技術，進行優化組合，用于印染廢水的深度處理和回用，具有設備價格低廉、能耗省、運行成本低的優點。 　　環保效果： 　　分別對棉印染、針織印染、化纖印染廢水進行清濁分流和混合廢水回用中試(120噸/日-360噸/日)污染物削減75%以上；出水透明度＞30；色度＜25；高錳酸鹽指數≤20mg/l；pH6-9，達到暫定的印染水回用標準，并已使用了約5萬噸回用水，染色幾十種織物。

混合脂肪酸是一種重要的化工和工業原料。主要由石油、天然氣、煤等天然物質為原料得到。近年來，隨著這些天然資源的短缺和枯竭，糧油等天然再生資源成為生產脂肪酸的重要原料。由于脂肪酸的衍生物具有毒性低、易降解的優點，在工業生產得到了廣泛的應用。同時，隨著人民生活水平的提高，對以糧油為原料生產的油脂在品種和質量的要求愈來愈高，向天然、純正方向發展。這樣在生產油脂的同時必然產生大量的油腳廢料，如果不加以綜合利用，勢必造成大量的資源浪費和環境污染。用油腳肥料和生活油廢料生產脂肪酸，對節約天然資源、降低環境污染，提高人民的生活水平有著重要的社會意義。同時由于脂肪酸市場大，用途廣，而且生產成本低、生產技術易掌握，能為生產企業帶來較大的經濟效益。 混合脂肪酸由十二烷酸、壬酸等飽和和不飽和脂肪酸組成。 工業油腳雖然是廢物，但可以綜合利用，變廢為寶，如果只生產某一種單一產品，其生產效益不高，而且還不能徹底消除環境污染，作為生產廠家，必須進行多種下游產品的開發提高原料利用率，追求較高的回報率。

光學領域頂尖期刊《自然·光子學》報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組的一項最新研究：在國際上率先實現基于深度學習的新一代智能隱身器件。在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特征融為一體，實現自適應隱身。論文審稿專家認為：“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義

本發明公開了一種基于深度回聲狀態網絡的目的地預測方法，屬于軌跡目的地預測技術領域。

已有樣品/n1）主要技術特點：該成果的特點是針對生物質燃料的光譜圖像,利 用深度特征學習方法,建立生物質燃料的水份和灰份含量的傳感函數模 型，然后,針對現場獲取的生物質燃料光譜圖像,利用訓練好的傳感函數 模型,自動檢測和評估生物質燃料成份和品質。與現有生物質燃料成份檢 測系統相比，具有生物質燃料品質檢測速度快、精度高等優點。 2）主要技術指標：(1)水份和灰份含量檢測誤差：<1%； (2)水份和 灰份含量檢測速度：<2 秒/樣本； 3）應用范圍：可用于生物質發電廠生 物質燃料品質評估，提

以農業廢棄物稻殼粉和竹粉為污泥調理劑，耦合陽離子聚丙烯酰胺調理污泥， 稻殼粉和竹粉作為骨架發揮支撐作用，促進污泥自由水和間隙水外排，減小污泥的可壓縮系數，防止污泥有機質流失，縮短板框壓濾機運行周期；同時稻殼粉和竹粉可有效提升污泥泥餅有機物含量，有利于后續焚燒等能源化處置。 農業廢棄物稻殼粉和竹粉的主要成分為纖維素、木質素和二氧化硅，具有一定的韌性和多孔性等特點。其中以網絡狀分布的二氧化硅是有機質粉末的主要支撐骨架，木質素和纖維素填充在其中，且本身含有大量有機物，作為污泥調理劑，增加熱值的同時還可以防止其對焚燒設備的腐蝕。同時，廢棄物粉末是一種價廉易得的農業資源，充分利用農業廢棄物稻殼粉和竹粉，變廢為寶，對減少環境污染，提高農民收入，促進經濟循環與增長，具有重大意義。稻殼粉和竹粉作為調理劑進行污泥深度脫水時，均能避免生石灰投加造成的壓濾液水質惡化等負面影響，采用稻殼粉和竹粉協同化學藥劑對污泥進行深度脫水具有廣闊的市場前景。目前技術已經完成中試規模應用，污泥脫水成本可降低21.2%；申請國家發明專利 2 項，授權實用新型專利 2 項；發表學術論文 7 篇，

目前，農藥、造紙、精細化工等企業及普遍存在的工業集聚區（園區），其廢水大都是難降解含鹽工業廢水，現有生化法治理達標難度很大，亟需高效低耗的提質達標保障技術。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 隨著國家“水污染行動計劃”（俗稱“水十條”）的頒布和長江經濟帶“共抓大保護、不搞大開發”國家戰略的實施，解決長江黃河乃至全國重點流域內“重化工圍江（河）”的難題是國家經濟發展與生態文明建設的一個不可回避的矛盾。目前，農藥、造紙、精細化工等企業及普遍存在的工業集聚區（園區），其廢水大都是難降解含鹽工業廢水，現有生化法治理達標難度很大，亟需高效低耗的提質達標保障技術。

本發明提出了一種基于局部像素統計特性的深度圖上采樣邊緣增強方法，包括：對低分辨率的深度圖進行上采樣得到高分辨率的深度圖；對低分辨率和高分辨率的深度圖分別進行直方圖統計，得出每個像素值對應的像素點個數，對比分析得到高分辨率圖中新增的像素值，利用低、高分辨率直方圖統計結果對這些新增像素值進行校正。本發明使得上采樣之后的深度圖邊緣的模糊、鋸齒現象得到一定的改善，從而得到更清晰的高分辨率深度圖。