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項目簡介： 近年來，因垃圾焚燒引發(fā)的二惡英(Polychlorinated dibenzo-pdioxins, Polychlorinated dibenzofurans, PCDD/Fs)污染問題已引起 了全球范圍的廣泛關(guān)注。由于二惡英難于生物降解，對熱、強酸、強 堿、氧化劑都相當穩(wěn)定，是典型的持久性有機污染物(Persistent Organic Pollutants, POPs)，對人類健康和環(huán)境具有嚴重的危害，各國政府都加 大了對二惡英主要產(chǎn)生源－垃圾焚燒廠的監(jiān)控力度，制定了更為嚴格 的廢氣排放標準，歐盟提出PCDD/Fs以毒性當量（Toxicity Equivalency Quantity, TEQ）計應(yīng)低于 0.1ng/m3。目前，對垃圾焚燒尾氣中二惡英的削減、控制已成為焚燒行業(yè)亟待解決的難題之一。 本項目設(shè)計了一整套負載型納米金屬氧化物催化劑催化降解焚 燒尾氣中二惡英的新方法，所研制的催化劑高效、安全、無毒、廉價， 可在較低的溫度（實驗室溫度 300℃）下，使二惡英礦化、分解。對 比研究表明，所采用的催化劑具有極高的性價比。 本項目具有自主知識產(chǎn)權(quán)（專利申請?zhí)枺?00810152831.5），期待 進行技術(shù)合作。 

本發(fā)明涉及一種銅鎘復(fù)合污染土壤的修復(fù)方法，具體如下：在污染土壤中種植牛筋草，并聯(lián)合施加綠木霉F7或滅活綠木霉F7；所述綠木霉F7的分類命名為Trichoderma virens，已保藏于中國微生物菌種保藏管理委員會普通微生物中心，保藏編號為CGMCC No.3.17613。綠木霉F7聯(lián)合牛筋草處理污染土壤，提高了銅鎘復(fù)合污染土壤的修復(fù)效率，微生物與植物之間存在協(xié)同促進修復(fù)效果的現(xiàn)象；具有良好的生態(tài)效應(yīng)，適用于銅鎘復(fù)合污染土壤的修復(fù)；綠木霉F7發(fā)酵液和固體制劑施用方法簡單，顯著增加牛筋草的生物量，同時可以提高土壤微生物量，改善植物的根際微生態(tài)環(huán)境。

已有樣品/n該成果主要由污水前端調(diào)節(jié)與基質(zhì)處理技術(shù)、綠狐尾藻濕地生態(tài)治理技術(shù)、綠狐尾藻濕地和生物質(zhì)利用技術(shù)及尾端潛流滲濾強化處理技術(shù)4項核心技術(shù)組成，可有效處理養(yǎng)殖廢水、生活污水和農(nóng)田排水、富營養(yǎng)化水體等不同以氮磷污染為主的污水。其對COD、氮磷去除率：養(yǎng)殖廢水生態(tài)治理為97~99%，生活污水和農(nóng)田排水為60~80%，富營養(yǎng)化水體為40~60%，治理效果與現(xiàn)行的工程治理模式相當。該成果創(chuàng)新性強，總體居于同類研究國際先進水平，其中在規(guī)模化養(yǎng)殖廢水、農(nóng)田排水和農(nóng)村生活污水、富營養(yǎng)化水體的生態(tài)治理領(lǐng)域處于

近年來，因垃圾焚燒引發(fā)的二惡英(Polychlorinated dibenzo-p-dioxins,　Polychlorinated dibenzofurans,　PCDD/Fs)污染問題已引起了全球范圍的廣泛關(guān)注。由于二惡英難于生物降解，對熱、強酸、強堿、氧化劑都相當穩(wěn)定，是典型的持久性有機污染物(Persistent Organic Pollutants, POPs)，對人類健康和環(huán)境具有嚴重的危害，各國政府都加大了對二惡英主要產(chǎn)生源－垃圾焚燒廠的監(jiān)控力度，制定了更為嚴格的廢氣排放標準，歐盟提

以肉類加工、流通、貯藏等下游生產(chǎn)鏈為切入點，以工廠加工生產(chǎn)、超市賣場銷售、冷鏈運輸流通、廚房貯藏烹飪等為主要場景設(shè)計，對氣單胞菌、單增李斯特菌、腸炎沙門氏菌等的交叉污染建模理論進行了完善，定量觀測并模擬了食源性致病菌在不同傳遞介質(zhì)和操作方式影響下的交叉污染情況，并與消費者攝入 后的定量暴露評估、風險管理預(yù)警、限量標準制定、軟件參數(shù)設(shè)置等相結(jié)合，特別是提出了采用矩陣的形式對氣單胞菌在不同場景下和不同介質(zhì)之間的轉(zhuǎn)移過程進行量化的直觀方法（，模擬了廚房環(huán)境下消費者食用不同材質(zhì)案板處理過的污染

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發(fā)明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領(lǐng)域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設(shè)定，(3)數(shù)值計算參數(shù)設(shè)定，(4)數(shù)值計算，(5)數(shù)值方法可靠性驗證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數(shù)值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學、空泡動力學和信號處理領(lǐng)域中相關(guān)研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學科和多領(lǐng)域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉(zhuǎn)換裝置， 質(zhì)子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質(zhì)量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉(zhuǎn)換技術(shù)之一。現(xiàn)在世界各國正在加速其在民用領(lǐng)域的產(chǎn)品開發(fā)。 利用質(zhì)子交換膜燃料電池國產(chǎn)關(guān)鍵原材料，創(chuàng)新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優(yōu)化制備工藝，開發(fā)出了高性能、大面積的國產(chǎn)材料膜電極批量制備技術(shù)。并在模塊化燃料電池設(shè)計和計算機模擬仿真的基礎(chǔ)上，研制出了空冷、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機。該成果獲得全國第十九屆發(fā)明展覽會發(fā)明金獎。空冷、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩(wěn)壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設(shè)計和高效的自增濕專利技術(shù)，能實現(xiàn)寬功率范圍的自增濕發(fā)電。在電化學發(fā)電過程中，無需進行復(fù)雜的熱管理和對反應(yīng)氣體進行預(yù)加濕，大大地減化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高了系統(tǒng)比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發(fā)電機。該發(fā)電機采用普氫燃料，發(fā)電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。 燃料電池發(fā)電機技術(shù)指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發(fā)電機 (43 cells)2 應(yīng)用說明經(jīng)過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領(lǐng)域的廣泛示范應(yīng)用（ 燃料電池已經(jīng)在航天、軍事上得到應(yīng)用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業(yè)化）， 質(zhì)子交換膜燃料電池技術(shù)的成熟度已經(jīng)逐漸被用戶所接受。目前，其商業(yè)化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產(chǎn)材料燃料電池發(fā)電機” 成果，利用國產(chǎn)原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應(yīng)不僅有安全保障，而且還有低成本優(yōu)勢，可望克服燃料電池高成本的商業(yè)化障礙。3 應(yīng)用說明本項目屬新能源發(fā)電機領(lǐng)域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。4 效益分析目前，質(zhì)子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產(chǎn)的情況下， 1 千瓦的質(zhì)子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質(zhì)子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產(chǎn)燃料電池材料的批量生產(chǎn)，估計能實現(xiàn)的經(jīng)濟指標： 1500 元/平方米（質(zhì)子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產(chǎn)材料燃料電池堆的關(guān)鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產(chǎn)材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產(chǎn)的經(jīng)濟指標已經(jīng)遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產(chǎn)業(yè)化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結(jié)果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現(xiàn)了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經(jīng)提交。 實驗采用反射光學系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數(shù)據(jù)集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對比實驗結(jié)果