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大型海上风电场经柔性多端直流并网的关键技术研究及应用
本项目针对大型海上风电场功率外送问题,研究采用基于模块化多电平换流器的柔性多端直流输电系统并网的关键技术问题,从稳态、暂态和稳定性等三个方面深入探究系统的运行与控制特性,揭示系统不稳定性产生机理,提出增强互联系统稳定性的设计原则及镇定措施,攻克柔性多端直流输电系统交、直流故障保护难题,并搭建基于MMC的四端柔性直流输电系统实验平台及风电机组模拟平台,对所提理论进行实验验证。 通过本项目的实施,能够使我国相关技术人员掌握该领域的核心关键技术,为大型海上风电场经MMC-MTDC并网实际工程建设提供人才支撑和理论指导,为使我国柔性多端直流输电技术研究进入国际先进行列打下扎实的基础。 在本项目实施过程中,与国家电网和南方电网紧密合作,充分调研大型风电场经柔性多端直流并网实际工程的运行特性及出现的问题,密切结合理论研究,揭示问题产生原因,提出问题解决方案。本项目所取得的研究成果均已在国内外高水平期刊上发表,共发表论文二十余篇,其中SCI检索4篇,EI检索16篇,申请国家发明专利5项,已授权2项。
上海交通大学 2021-04-13
大型海上风电场经柔性多端直流并网的关键技术研究及应用
 本项目针对大型海上风电场功率外送问题,研究采用基于模块化多电平换流器的柔性多端直流输电系统并网的关键技术问题,从稳态、暂态和稳定性等三个方面深入探究系统的运行与控制特性,揭示系统不稳定性产生机理,提出增强互联系统稳定性的设计原则及镇定措施,攻克柔性多端直流输电系统交、直流故障保护难题,并搭建基于MMC的四端柔性直流输电系统实验平台及风电机组模拟平台,对所提理论进行实验验证。 通过本项目的实施,能够使我国相关技术人员掌握该领域的核心关键技术,为大型海上风电场经MMC-MTDC并网实际工程建设提供人才支撑和理论指导,为使我国柔性多端直流输电技术研究进入国际先进行列打下扎实的基础。 在本项目实施过程中,与国家电网和南方电网紧密合作,充分调研大型风电场经柔性多端直流并网实际工程的运行特性及出现的问题,密切结合理论研究,揭示问题产生原因,提出问题解决方案。本项目所取得的研究成果均已在国内外高水平期刊上发表,共发表论文二十余篇,其中SCI检索4篇,EI检索16篇,申请国家发明专利5项,已授权2项。
上海交通大学 2021-04-13
国家基金委:加强应用基础研究部署,提升关键核心技术攻关能力
2024年11月16日,自然科学基金委党组2024年第二次务虚研讨会议在北京召开。自然科学基金委党组书记、主任窦贤康主持会议并讲话。委领导班子,中央纪委国家监委驻科技部纪检监察组、审计署科技审计局有关领导,咨询委员会主任李静海、秘书长高瑞平,特邀科学家代表,各科学部主任(兼职)、全委局级以上干部出席会议。
国家自然科学基金委员会 2024-12-02
水利水电工程地质建模与分析关键技术及工程应用
成果的背景及主要用途:水利水电工程大都处于高山峡谷,所处地区地质构造复杂、地质信息众多,给地质勘探、工程设计与施工等各方面带来极大的困难。传统二维、静态的处理工程地质资料、分析地质问题的方式,已难以满足工程地质、设计人员的实际需求。因此,深入研究水利水电工程地质三维建模与分析的关键技术,可为分析解决水利水电工程勘测、设计与施工中复杂的地质问题提供科学的理论方法和先进的技术手段。 技术原理与工艺流程简介:在为水利水电工程建设服务的前提下,针对多源地质数据的耦合分析、地质体的复杂性、信息存储量大、分析速度慢、地质构造的动态性、模型的可靠性及其快速更新修改等难点,融合水利水电工程科学、工程地质学、数学地质学和计算机科学等多个交叉学科的先进理论技术,提出了实现水利水电工程地质三维建模与分析的理论方法和关键技术。针对复杂地质体信息量大的特点与水利水电工程地质的分析要求,研究面向水利水电工程地质的三维数据结构模型,提出了以 NURBS 为主、结合 TIN 和 BRep 的混合数据结构;进而通过以面向对象技术、地质实体 NURBS 构造技术、改进的地质趋势面分析技术和三维对象集合运算技术等多种先进技术手段,提供了可供选择的建模机制,对各类地质对象和人工对象进行拟合构造与几何建模,实现了水利水电工程地质三维统一模型的建立,并对模型的可靠性进行分析验证,提供模型的快速反馈更新机制。基于三维统一模型,针对实际需求研究水利水电工程地质分析应用技术,设计了丰富的分析算法。根据所提出的理论方法和技术,紧密结合实践应用,研制开发通用的水利水电工程地质建模与分析软件系统,为水利水电工程地质分析提供有力的技术平台。 技术水平及专利与获奖情况:该成果总体上达到国际先进水平,在水利水电工程地质 NURBS 混合数据结构建模方法与应用方面达到了国际领先水平。应用前景分析及效益预测:该成果可直接推广应用于各项大中型水利水电工程前期规划、地质勘测、工程设计和施工等不同阶段的工程地质分析中,可通过钻孔平硐优化布置节约地质勘探费用,辅助地下工程施工及其管理可提前工期,降低造价,直接经济效益较大;提高工程地质分析、工程设计和施工的水平与效率,为实际遇到的地质问题提供科学的解决途径和先进的技术手段,社会效益显著。在水利水电工程等领域有广阔的应用前景。 应用领域:水利水电工程地质建模与分析技术主要应用领域为水利水电工程地质勘测、设计和施工领域。 合作方式及条件:企业合作。
天津大学 2021-04-11
车用柴油机氮氧化物和颗粒物后处理莉技术及应用
项目主要科技创新内容包括:柴油车后处理系统电控单元智能化集成技术、喷射系统关键技术、载体及催化剂、构建后处理系统多场耦合模型及工程优化分析方法、后处理系统与整机匹配的标定与工程化应用技术等。 项目产品的NO,和PM排放值均低于国外同类先进产品,满足国五及以上排放标准,“总体性能达到国外同业先进水平",部分关键性能指标领先国外同类产品水平。
南京工程学院 2021-01-12
有机磷、磺酰脲类农药高效分子印迹材料的制备技术及 其检测应用
针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留,发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术,制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料,包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术,更好地促进经济发展。
南开大学 2021-04-13
有机磷、磺酰脲类农药高效分子印迹材料的制备技术及 其检测应用
针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留,发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术,制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料,包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术,更好地促进经济发展。
南开大学 2021-04-13
提高母猪繁殖性能的机制研究及全繁殖周期营养调控技术体系建立与应用
该项目应用于现代农业的母猪养殖及饲料领域。1.建立了评价影响母猪繁殖性能因素的大数据分析技术,利用该技术评价了营养调控技术的效果。2.建立了利用日粮纤维调控母猪全繁殖周期采食量的营养调控技术。阐明了可溶性纤维通过高水合特性和快速发酵特性,增加母猪饱感,控制妊娠期母猪采食量的机制;以及通过快速发酵产酸和对肠道微生物菌群的调控,降低了机体的氧化应激状态,增加了胰岛素敏感性,从而提高泌乳期采食量的机制。3.利用协同增效原理,研发了新型母猪日粮专用纤维原料。该原料能替代魔芋粉发挥调控母猪全繁殖周期采食量的作用,并具有资源充足、价格低廉的优点。 实现母猪泌乳期采食量平均提高13%,达到7kg以上;仔猪25日龄断奶窝重平均提高10kg以上,达到75kg以上;仔猪25日龄断奶个体重提高了0.6kg,达到7.5kg以上;PSY达到24头以上;母猪年淘汰率下降到33.96%。 该项目可在各相关企业推广应用,并能惠及养殖户。该技术能显著提高母猪繁殖性能,提高养殖效益,相关技术和产品市场推广和应用前景广阔。目前已在扬翔集团、中粮肉食品(武汉)有限公司、九鼎集团、天普阳光集团等国内大型农牧和饲料企业推广应用。极大地促进了农牧企业的养殖水平提高和饲料企业产品的竞争力,并通过公司+农户和饲料销售等模式,带动养殖户养殖水平的提高,取得了显著经济和社会效益。 转化条件: 1.规模化种猪饲养企业 2.大型饲料企业 成果完成时间:2016年
华中农业大学 2021-01-12
关于蛋白质机器动力学的研究
泛素-蛋白酶体体系(Ubiquitin-Proteasome System,简称UPS)是细胞内最重要的蛋白质降解通路,对维持生物体内蛋白质的浓度平衡,以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用,参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程,由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年,Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖,以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一,人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基,总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来,随着冷冻电镜技术的发展和应用,人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年,毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象,并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒(Core Particle,简称CP)底物转运通道处于开放状态(见PNAS 2016, 113: 12991-12996)。2018年4月,该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构,包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨(4~5Å)结构(见Nature Communications 2018, 9: 1360)。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为,但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用,人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外,尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象,但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4~6埃或更低,离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征,毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一,如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象?课题组发展了一种新颖的核酸置换法,利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点,在底物降解中间过程,通过将ATP快速置换成ATPγS,结合快速冷冻的优势,从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二,如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时,还把分辨率做到3埃甚至更好?课题组通过多年持续努力,发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法,并针对蛋白酶体的动力学特征,设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合,课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象(Native states),完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化,再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构(Science doi: 10.1126/science.aav0725,来自加州伯克利分校和Scripps研究所)相比,该Nature论文不仅总构象数量多一倍,全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略,其非天然态结构中底物并不能真正自由转运,所推测的机理仅限于底物转运这一步,对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上,更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心,AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式,6个ATPase亚基协调工作,交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程(EB态)中,处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP,而Rpt5与Rpt6则释放ADP,ATPase内的底物转运通道被打开,使得底物可以进入轴心通道;与此同时,去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用,执行其作为去泛素化酶的功能;在转运起始过程(EC态)中,相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP,调控颗粒(Regulatory Particle,简称RP)发生大规模转动并释放泛素;在底物去折叠与转运过程(ED态)中,三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解,这一过程会单向传递下去,将ATP水解释放的化学能转换为机械能,使得相应的ATPase亚基发生刚体转动,推动底物的去折叠和单向输运,同时CP的转运通道入口打开,底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息,对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。
北京大学 2021-04-11
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
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