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教創賽專家報告薈萃? |清華大學基礎工業訓練中心主任楊建新：清華大學創新創業教育體系及iCenter的探索與實踐
三位一體、三創融合、開放共享
高等教育博覽會
2025-09-28
配流冷卻機構及具有該配流冷卻機構的斜盤壓縮機
本發明公開了一種配流冷卻機構，包括依次相連接的進氣閥片、閥板、出氣閥片、導流片及冷媒片。所述進氣閥片開設有第一通槽、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繞所述進氣閥片的中心軸均勻排布；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內分別設置有一級進氣舌簧片、二級進氣舌簧片、三級進氣舌簧片及四級進氣舌簧片，所述一級進氣舌簧片、所述二級進氣舌簧片、所述三級進氣舌簧片及所述四級進氣舌簧片分別通過彈性變形或者恢復彈性變形，以控制進入斜盤壓縮機的缸體的氣體的流路，進而實現所述斜盤壓縮機的四級壓縮。本發明還涉及具有所述配流冷卻機構的斜盤壓縮機。
華中科技大學
2021-04-14
浸沒循環撞擊流反應器
本實用新型的目的是克服上述裝置的不足，提供一種能夠創造良好的微觀混合條件、使反應及反應-沉淀和結晶等過程有效地進行，保證物料有足夠的停留時間、能適應各種反應體系要求，可以間歇、也可以連續操作，并能提供反應所需換熱等條件的反應技術裝備。 除具備傳統攪拌反應釜的一切功能外，本反應器還具有極佳的微觀混合性質和全混流—無混合流串聯循環的特殊流動結構，適合于在分子尺度上進行的液相或以液體為連續相的過程，特別是化學反應—沉淀法制取超細粉體；撞擊流面附近產生波動現象還有利于促進動力學，消除微觀混合不良對過程速度的限制。在沉淀法制白炭黑、納米TiO2、納米銅粉等所有制備工藝實驗中，該反應器都顯示出優越性能—制得產品比傳統攪拌反應釜產品更細、分布更窄；該反應器中結晶成長速度比比傳統裝置中更快。是攪拌反應釜理想的更新換代產品。已完成不同規格工業反應器的機械設計。
武漢工程大學
2021-04-11
立式循環撞擊流反應器
對于在液相和液固相體系中進行的反應以及反應-沉淀和結晶等過程，反應器中的混合狀況，尤其是分子尺度上的混合即微觀混合有重要影響。工業上廣泛用于這類過程的傳統裝置是攪拌槽反應器(簡記為STR)。這種反應器通常是在一個高度與直徑大致相等的容器中，依靠轉動的單層或多層攪拌槳帶動流體旋轉運動，使流團之間和液固相之間產生相對運動，從而發生混合。由于這種方式產生的流團間和液－固相間相對運動不夠劇烈，混合、尤其是微觀混合狀況不理想，因而液相和液固相中進行的上述過程效率不夠高；同時，旋轉引起的離心力使得攪拌槳輸入的機械能大部分消耗在流體與器壁碰撞上，能量利用率也不高。化學工程研究室伍沅研發了一種“浸沒循環撞擊流反應器”，已獲得專利(ZL00 2 30326.4)。該反應器具有下列重要特性和優點： (1)全混流－無混合流串聯循環的特殊流動結構； (2)撞擊流微觀混合強烈； (3)通過循環的安排，可以根據需要任意設置反應時間，適應大多數反應體系的要求； (4)可以間歇、也可以連續操作； (5)可以提供換熱條件。 它在制取超細粉體等應用中已顯示出優越的性能；還具有動力消耗低的優點。然而，該反應器在工業應用方面也存在一定的局限性。主要問題是反應器側壁形狀有相當大的一部分平面，受力情況比較苛刻。當用于在加壓或真空下進行的過程時，器壁勢必做得很厚，大大增加設備重量、材料消耗和投資。本實用新型的目的是克服上述不足，通過改變結構、提供一種既能保持浸沒循環撞擊流反應器的優點和性能，又便于設計和制造成能在受壓條件下工作的反應技術裝備。它是浸沒循環撞擊流反應器(ZL00230326.4)的改進型。由臥式改為立式圓筒形結構，消除了所有平面壁，從而更容易制造加壓反應器。其它性質和功能與前者相同。 銷售專利售反應器，也可轉讓專利權或入股聯合經營企業。
武漢工程大學
2021-04-11
新型高效潛水推流曝氣機
該裝置工作原理不同于已有產品，具有推流和曝氣雙重作用，利用葉輪的高速旋轉，在葉輪前端形成一定負壓吸入空氣，形成汽水混合物后在葉輪的強大推力下噴出，采用旋轉蝸殼噴水裝置，渦殼在水流反作用力下可以做 360 度旋轉，極大地提高曝氣面積。該裝置的特點是：使用獨特的高效無堵塞推流曝氣葉輪，提高了效率；采用水力自旋轉蝸殼噴水裝置，提高了服務面積；結構緊湊，安裝維護方便。
揚州大學
2021-04-14
挑流-射流聯合消能系統
挑流-射流聯合消能系統利用下泄的高速水流沖擊溢流堰上葉輪轉動，通過變速器加速發電機旋轉發電，為置于水墊塘中的增壓泵供電，增壓泵的矩形出水口向上噴射出的面狀水流與溢流壩面挑射后下泄的面狀水流在空中碰撞消能，沖擊葉輪過程進行底坎消能，在完成底坎消能和對沖消能后，余能將在水墊塘得到進一下的消減。
安徽理工大學
2021-04-13
量子點熒光探針快速檢測生物活性分子
完成人簡介：樊君，西北大學教授，西北大學化工學院副院長， 陜西省化工過程實驗教學示范中心主任，指導博、碩士生研究方向包括反應工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細化工產品開發研究等。
成果內容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術的發展具有十分重要的意義。本項目以制備功能型納米熒光探針為主，主要包括量子點熒光探針（QDs）和稀土摻雜上轉換納米顆粒（UCNPs），并利用制備的熒光探針實現了對生物活性分子的定量檢測。項目設計了基于熒光共振能量傳遞（FRET）的QDs熒光探針和基于CuMn雙摻雜的ZnS QDs比率熒光探針，分別實現了對生物活性分子多巴胺和葉酸的定量檢測（圖13），結果表明所制備的探針具有較高的選擇性和靈敏度，項目成果將為醫學檢測和POCT技術提供技術支持。
不同反應時間得到的CdTe量子點在紫外燈下的實物圖及其吸收和發射光譜
成果優勢： 量子點(quantum dots，QDs)是指顆粒半徑小于激子波爾尺寸半徑的納米晶粒，屬于三維尺度限域的零維納米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有許多顯著地光學性質：優良的抗光漂白能力； 較寬的吸收光譜；發射光譜窄；較大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中試階段。
轉化方式：技術轉讓等。
市場展望：本項目的研究結果對提高疾病診治水平，推動醫學科技前沿發展，形成經濟新增長點，帶動大健康產業發展等都將具有十分重要的意義。
西北大學
2021-05-11
量子點熒光防偽技術研究成果
福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。
福州大學
2021-04-10
量子點熒光防偽技術研究成果
福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。
福州大學
2021-02-01
在量子物理與機器學習研究的進展
生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜
北京大學
2021-04-11