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中試階段/n本項(xiàng)目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產(chǎn)石膏晶須和氯化鎂技術(shù)問題。可以尾礦中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產(chǎn)的石膏晶須長徑比達(dá)到5080，氯化鎂達(dá)到工業(yè)一級(jí)品標(biāo)準(zhǔn)，具體技術(shù)指標(biāo)如下：。相關(guān)概述：(1)特點(diǎn)：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環(huán)境污染；(4)能高質(zhì)利用磷尾礦。。生產(chǎn)條件：陶瓷反應(yīng)釜；蒸餾釜；結(jié)晶釜；回水池。。支持額度：。500。萬元。承接單位：。湖北省。項(xiàng)目進(jìn)展：。本項(xiàng)目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產(chǎn)石膏晶須和氯化鎂技術(shù)問題。可以尾礦中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產(chǎn)的石膏晶須長徑比達(dá)到5080，氯化鎂達(dá)到工業(yè)一級(jí)品標(biāo)準(zhǔn)，具體技術(shù)指標(biāo)如下：相關(guān)概述：(1)特點(diǎn)：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環(huán)境污染；(4)能高質(zhì)利用磷尾礦。生產(chǎn)條件：陶瓷反應(yīng)釜；蒸餾釜；結(jié)晶釜；回水池。。項(xiàng)目基本內(nèi)容：。我國能利用的磷礦資源中，都需要選礦，產(chǎn)生大量的浮選磷尾礦而在成環(huán)境污染；本項(xiàng)目利用磷尾礦和副產(chǎn)鹽酸和磷酸回收磷酸，生產(chǎn)石膏晶須和氯化鎂，所用原料為負(fù)成本，回收磷可以直接用于復(fù)合肥生產(chǎn)、石膏晶須為高質(zhì)原料，氯化鎂用于高檔陶瓷或阻燃劑的原料。能滿足環(huán)保、節(jié)能，效益的要求。因此有廣泛的市場前景。生產(chǎn)1噸尾礦成本約600元，產(chǎn)出1200元1200元/噸，效益明顯。本項(xiàng)目解決浮選尾礦污染、回收磷資源并生產(chǎn)石膏晶須和氯化鎂技術(shù)問題。可以尾礦中98%的磷、利用95%的鈣和99%的鎂，生產(chǎn)的石膏晶須長徑比達(dá)到5080，氯化鎂達(dá)到工業(yè)一級(jí)品標(biāo)準(zhǔn)，具體技術(shù)指標(biāo)如下：相關(guān)概述：(1)特點(diǎn)：資源回收率高，成本低；(2)適用礦：浮選磷尾礦；(3)廢水廢氣回收利用，無環(huán)境污染；(4)能高質(zhì)利用磷尾礦。生產(chǎn)條件：陶瓷反應(yīng)釜；蒸餾釜；結(jié)晶釜；回水池。

隨著納米光子學(xué)的發(fā)展，具有超穎性質(zhì)的人工微結(jié)構(gòu)吸引了眾多研究。針對(duì)日益增長的研究和設(shè)計(jì)需求，北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇及其研究團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了一種自洽的框架——BoNet，其結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化（Bayesian optimization）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network），實(shí)現(xiàn)了納米結(jié)構(gòu)對(duì)于超強(qiáng)光學(xué)手性的自學(xué)習(xí)。基于此框架，他們將納米結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)表示為圖形，并輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電場分布和反射光譜的學(xué)習(xí)，此過程不需要將納米結(jié)構(gòu)參數(shù)化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時(shí)，利用貝葉斯優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)對(duì)納米結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)場光學(xué)手性的優(yōu)化，并運(yùn)用其采樣樣本反復(fù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)。利用BoNet，他們針對(duì)遠(yuǎn)場反射光譜的圓二色性進(jìn)行優(yōu)化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配預(yù)測的近場電場分布，對(duì)獲得的強(qiáng)光學(xué)手性進(jìn)行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學(xué)性質(zhì)的自學(xué)習(xí)優(yōu)化，例如實(shí)現(xiàn)反常透射，偏振態(tài)調(diào)制和相位調(diào)制。更進(jìn)一步的，此方法論能夠幫助設(shè)計(jì)更多的，具有良好光學(xué)性質(zhì)和運(yùn)用價(jià)值的納米光子學(xué)器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時(shí)能夠啟發(fā)更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究，通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)科學(xué)研究的新探索，在制藥，引物設(shè)計(jì)，固體結(jié)構(gòu)分析上啟發(fā)新突破。 該工作于2019年11月19日在線發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優(yōu)俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學(xué)定量生物學(xué)中心來魯華教授為合作者，北京大學(xué)為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國家自然科學(xué)基金委、北京大學(xué)人工微結(jié)構(gòu)和介觀物理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)納光電子前沿科學(xué)中心、量子物質(zhì)科學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心、北京大學(xué)高性能校級(jí)計(jì)算平臺(tái)、北京大學(xué)生命科學(xué)中心高性能計(jì)算平臺(tái)等單位的支持。用于近遠(yuǎn)場計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表征實(shí)現(xiàn)了逼近理論極限的高手性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)近場分布進(jìn)行分析

已有樣品/n該項(xiàng)目所開發(fā)的儀器設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)對(duì)FNRBCs 準(zhǔn)確、高效、快速、低廉的分離與富集，并進(jìn)行基因組層面的全面分析，為無創(chuàng)性產(chǎn)前診斷技術(shù)的發(fā)展及相關(guān)科學(xué)研究的深入提供有力的推動(dòng)和支撐平臺(tái)。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在該研究領(lǐng)域進(jìn)行了長期的研究工作，積累了大量經(jīng)驗(yàn)，并取得了一定成績。該成果，方法獨(dú)特，效果明顯并成功用于三體綜合癥檢測。

本實(shí)用新型公開了一種利用波浪能的漂浮擺式海洋人工下降流裝置，該裝置基于杠桿原理，通過將漂浮浮子所受的波浪力轉(zhuǎn)換為壓力水頭，可將表層富氧水注入底層水體，緩解缺氧狀況，改善水質(zhì)。裝置具有波浪自適應(yīng)控制系統(tǒng)，可根據(jù)波浪力大小改變自身機(jī)械結(jié)構(gòu)從而產(chǎn)生最佳下降流流量，從而高效利用波浪能。此外，在波浪條件較為惡劣環(huán)境下，控制系統(tǒng)將使整個(gè)裝置處于待機(jī)狀態(tài)，起到過載保護(hù)的作用，使得裝置具有良好的生存能力。由于裝置動(dòng)力系統(tǒng)以機(jī)械構(gòu)件為主，裝置的維護(hù)和安裝也比較方便。綜上所述，本實(shí)用新型所提出的裝置有望在國內(nèi)外波浪能資源豐富的缺氧海域進(jìn)行大規(guī)模工程化的應(yīng)用，緩解大面積的水體缺氧情況。

（專利號(hào)：ZL 201310697649.9） 簡介：本發(fā)明公開一種利用硫化氫酸氣制備碳酸鈉的方法，屬于脫碳技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法首先將含有氫氧化鈉和碳酸氫鈉的緩沖溶液與未脫碳的硫化氫酸氣進(jìn)行混合反應(yīng)吸收酸氣中的二氧化碳和部分硫化氫，得到含碳酸氫鈉和硫氫化鈉的脫碳富液，然后加熱脫碳富液，使脫碳富液中的硫氫化鈉發(fā)生水解反應(yīng)，轉(zhuǎn)化成氫氧化鈉，水解反應(yīng)生成的氫氧化鈉與脫碳富液中的游離堿和碳酸氫鈉反應(yīng)生成碳酸鈉，酸氣中的二氧化碳最終生成碳酸鈉鹽被固

（專利號(hào)：ZL 201310226753.X） 簡介：本發(fā)明公開了一種提高高溫煤焦油附加值利用的方法，屬于化工技術(shù)領(lǐng)域。該方法以高溫煤焦油或其與有機(jī)溶劑按一定質(zhì)量比混合的高溫煤焦油溶液為原料，通過高壓反應(yīng)裝置，在加氫催化劑作用下，進(jìn)行高溫煤焦油的選擇性催化加氫轉(zhuǎn)化反應(yīng)，將高溫煤焦油中的稠環(huán)芳香化合物尤其是煤瀝青定向催化轉(zhuǎn)化為低環(huán)芳烴化合物，所述高溫煤焦油經(jīng)選擇性加氫提質(zhì)后，可直接進(jìn)入目前的高溫煤焦油加工裝置中，進(jìn)行后續(xù)的分離加工利用，而經(jīng)

電鍍是利用化學(xué)和電化學(xué)方法在金屬或在其它材料表面鍍上各種金屬，廣泛應(yīng)用于機(jī)器制造、輕工、電子等行業(yè)，對(duì)高新技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的作用，對(duì)長三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也起到舉足輕重的作用。

本發(fā)明公開了一種利用約束墻消減深厚軟土地基沉降量的方法。其理論基礎(chǔ)是依據(jù)地基附加壓力向深部衰減、軟土地基被約束后水平變形（側(cè)向移動(dòng)）終止、以及軟土隨深度增加承載能力提高的原理，將有限深度的上層軟土約束起來，使之在壓力作用下提高承載能力，減少沉降量。既不擾動(dòng)下層土，又能充分利用其故有承載能力。其設(shè)計(jì)施工程序簡便，便于操作，約束墻本身使用的材料成本低，通過本發(fā)明得到的約束墻強(qiáng)度高、沉降控制效果好。

本實(shí)用新型公開了一種可利用外接氣泵制取高嶺土三軸試樣的裝置，該裝置包括氣壓控制裝置和固結(jié)成樣裝置；固結(jié)成樣裝置由透明的有機(jī)玻璃圓筒外罩、固結(jié)筒上蓋板、固結(jié)筒底座三部分組成，氣壓控制裝置包括氣缸、活塞桿、控制閥，活塞桿貫穿固結(jié)筒底座同軸設(shè)于有機(jī)玻璃圓筒外罩內(nèi)，氣壓控制裝置用于調(diào)控氣缸內(nèi)氣壓從而推動(dòng)活塞桿上下運(yùn)動(dòng)，本實(shí)用新型的裝置只需通過改變外接氣壓的大小即可調(diào)控固結(jié)壓力，且可連續(xù)調(diào)節(jié)壓力數(shù)值，較輕便、可移動(dòng)，可用于小尺寸三軸試驗(yàn)的制樣，尤其適用于高嶺土三軸剪切、動(dòng)力循環(huán)等試驗(yàn)的制樣制備。

本發(fā)明涉及一種利用 GPU 實(shí)現(xiàn)外輻射源雷達(dá)多通道時(shí)域雜波抑制的方法，主要解決雷達(dá)探測環(huán)境 中的雜波抑制問題。主要步驟為:首先獲取校準(zhǔn)后參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)，并分配計(jì)算所需內(nèi)存、顯存; 然后加載數(shù)據(jù)到 GPU 顯存，采用迭代算法計(jì)算自相關(guān)矩陣 Rx，求逆得利用參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)計(jì)算互 相關(guān)矩陣 C，計(jì)算與 C 乘積得到矩陣 D，計(jì)算參考通道數(shù)據(jù)與矩陣 D 乘積得到監(jiān)測通道中直達(dá)波與多徑 分量從監(jiān)測通道數(shù)據(jù)中減去得到目標(biāo)回波分量;最后釋放已分配的內(nèi)存、顯存。本發(fā)明克服了迭代類雜 波抑制算法收斂速度和穩(wěn)定性等難以確定的困難，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度，并 具有平臺(tái)搭建簡單、穩(wěn)定性好、運(yùn)算速度快、擴(kuò)展性強(qiáng)、易于開發(fā)等優(yōu)點(diǎn)。