基于烟酸等降血脂作用和内源性 H2S 分子的舒张血管、保护心 肌的基础之上，设计合成新型抗动脉粥样硬化药。 

设计废水处理方案时，采用了“生产工艺废水套用-蒸发回用-结晶”这样的一个内循环过程，不仅大大降低了生产工艺废水的处理成本，而且回收绝大部分的水以及无机盐。可以实现水回用，基本达到废液“零排放”，满足了节能环保的要求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 单嘧磺隆和单嘧磺酯是超高效、广谱、安全的绿色化农药品种，分别于2007、2013年通过农业部审核，获得农业部正式登记证。其中单嘧磺隆适用于小麦、谷子、玉米等主要作物，尤其是作为谷子除草剂，它的作用无可替代，我国玉米种植面积为5.1亿亩，小麦4.5亿亩，谷子3000万亩，市场相当广阔。目前单嘧磺隆、单嘧磺酯原药生产废水量较大，亟需对它们的合成工艺进行更深入的研究，以实现合成工艺绿色化，使整个工艺废水达到“零排放”。 项目特色和创新之处：设计单嘧磺隆生产工艺路线时，对氨解工段反应进行改进，用水代替有机溶剂作为反应溶剂，使生产工艺更为绿色化；对氨基酯工段后处理进行了改进，通过蒸馏回收了丙酮；对关环工段后处理进行了改进，在近回流情况下通过水萃取除掉无机盐，水可以通过蒸发回用，既保证了中间体的纯度，又减少了废水排放。设计废水处理方案时，采用了“生产工艺废水套用-蒸发回用-结晶”这样的一个内循环过程，不仅大大降低了生产工艺废水的处理成本，而且回收绝大部分的水以及无机盐。可以实现水回用，基本达到废液“零排放”，满足了节能环保的要求。该方法操作简便，且不需要增加额外的设备，运行成本低。 社会贡献和经济效益：可降低单嘧磺隆生产工艺废水的处理成本，而且回收绝大部分的水、无机盐以及部分原料，能基本达到废液“零排放”。同时，可能将该方法应用于同类产品单嘧磺酯等的生产工艺废水处理中。该项目不仅节约成本，更重要的是它基本实现生产工艺“绿色化”，这对单嘧磺隆、单嘧磺酯的推广具有非常重要的意义。

生物柴油是一种极具应用前景的生物质洁净能源，世界各国都极其重视其发展，并在政策和税收等方面给予了极大的扶持。由于需以精制后的动植物油为原料，其生产成本过高而导致生物柴油的推广应用受阻。若以煎炸费油、地沟油等为原料制备生物柴油，则可以大大降低生产成本。但由于煎炸废油、地沟油等原料的酸值很高，必须经过硫酸催化预酯化降低酸值后，才能采用传统的碱催化酯交换方法制备生物柴油。这个工艺同时存在着硫酸对反应器的腐蚀、大量含酸废水排放污染水环境、催化剂与产物分离困难、催化剂不可重复使用等弊端。采用非均相固体酸催化剂则可以克服这些问题，并且是一种绿色环保的工艺。 采用酸改性的固体酸催化剂，对高酸值棕榈油酯化反应制备生物柴油表现出很好的催化活性。固体酸在醇油比9:1、催化剂用量7 wt%、65 oC条件下，催化棕榈油的甲酯化反应时间2 h，产物的甲酯含量和甲酯收率分别可达96.3%和93.2%。制备了有添加剂的SZMN型固体酸，对脂肪酸的酯化反应表现出高活性和高稳定性。在65 °C、醇酸比9/1、催化剂用量10 wt.%、反应时间4h，油酸转化率可达98.5%。最优反应条件下，SZMN固体酸在重复使用6次后认可保持约96%的油酸转化率。

本发明涉及一种基于旋转天线的方位合成孔径雷达系统，包括由若干天线组成的均匀圆阵、天线支 撑转盘、汇流环、电机、雷达射频接收通道;各天线均匀排列在天线支撑转盘上，电机控制转盘转动， 天线接收到信号经汇流环传输到雷达射频接收通道，通过信号干涉处理技术将该圆阵等效为一个位于圆 心、具有复数方向性响应的单鞭天线，同时通过其机械旋转实现方向图的方位扫描，提高天线阵列流型 矩阵的秩，增加该天线的独立观测矢量，等效于进行了方位孔径合成。本发明采用电小圆阵，减小了天 线阵的占地面积，可提供全方位、无模糊的方位角信息，实现了 HF/VHF/UHF 等频段雷达探测，尤其 在高频段，其探测性能可与传统的占地数十至数百米阵列的地波雷达相当。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 谢冬蕊 石工院/石油工程 2020/2024 202031010183 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 谢刚 石工院 讲师 油气井工程 四、项目简介 1.目前国内外页岩气水平井大多数采用油基钻井液钻井，但油基钻井液存在不环保和成本高的问题，因此发展一种高性能水基钻井液来代替油基钻井液已成为一种必然趋势； 2.现阶段对页岩地层的封堵还存在问题，常规的封堵剂由于其尺寸问题，无法对纳米级别的孔隙和裂缝进行有效封堵，因此有必要合成一种纳米封堵剂；

本发明公开了一种聚3-己基噻吩/碳纳米管复合材料及制备方法。 所述复合材料中含有聚3-己基噻吩30wt％至80wt％以及均匀分散的碳 纳米管 1wt％至 15wt％，所述碳纳米管形貌完整，其直径在 40nm 至 60nm 之间，其长度在 5μm 至 15μm 之间，所述碳纳米管表面包覆有 厚度在 3nm 至 10nm 之间的聚 3-己基噻吩。其制备方法包括以下步骤： (1)将聚 3-己基噻吩和高分子量聚合物均匀分散于有机溶剂中；(

采用化学药剂和焙烧复合改性方法提高天然香菇培养基废料吸附重金属离子的能力，开发了一种改性香菇培养基废料重金属吸附剂，特别适合于微污染含重金属阳离子的污水处理，如矿山污水、冶炼污水、电镀污水以及其它行业含重金属污水的深度处理。所用原料香菇培养基废料成本廉价，制备工艺简单，而且吸附饱和的材料可以通过热处理回收重金属，无二次污染产生。

本发明公开了一种微米片稀土基脱硝脱氯苯催化剂及其制备方法和应用，该催化剂以微米片还原氧化石墨烯为载体，氧化铈和氧化钒的复合氧化物为活性组分，六氢三嗪基共价有机框架为活性位点保护剂；以载体质量为基准，活性组分的质量百分含量为5～10％，活性位点保护剂的质量百分含量为1～5％。本方法合成的催化剂具有比表面积高、硫酸氢铵难沉积、寿命长且活性稳定等优势，能够实现非电行业低温脱硝脱氯苯的目标。

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。