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本發(fā)明公開了一種聚乙烯蠟微粉的制備方法，包括如下步驟：（1）原料的熔化與輸送：采用加熱裝置制備聚乙烯蠟料液，保溫齒輪泵將所述聚乙烯蠟料液通過管道輸送到位于噴霧造粒塔內(nèi)部的霧化器處，所述管道和除去噴孔外霧化器的其他部分需整體保溫；（2）壓縮空氣和霧化：空氣壓縮機(jī)提供的壓縮空氣經(jīng)過另一路管道輸送至霧化器，與具有壓力的所述聚乙烯蠟料液相互匹配，將所述聚乙烯蠟料液充分霧化，霧化后的霧滴在造粒塔內(nèi)冷卻固化為微粉；（3）產(chǎn)品的收集：收集裝置收集冷卻固化后的微粉，即得產(chǎn)品。本發(fā)明還公開了一種噴霧造粒系統(tǒng)，用于聚乙烯蠟微粉的制備。本發(fā)明所述方法能耗低、操作簡便且安全可靠且制得的產(chǎn)品粒度小。

本項(xiàng)目通過合理的膜液配方與紡絲工藝設(shè)計(jì)，制備出完整無缺陷的非對稱性PVDF中空纖維膜，這種膜結(jié)構(gòu)沒有大孔生長，因此表現(xiàn)出高度的完整性、微觀結(jié)構(gòu)的圴勻性、具有高開孔率的膜表面分離層、可靠的機(jī)械性能和較強(qiáng)的化學(xué)穩(wěn)定性。得到的中空纖維膜具有完整非對稱多孔結(jié)構(gòu)，膜孔從皮層到支撐層逐步增大，而且呈互穿的胞腔狀或網(wǎng)絡(luò)狀。膜通量提高了30～50%，且具有耐污染和易清洗的突出優(yōu)勢；由于徹底消除了支撐層中的大孔，膜絲的拉伸強(qiáng)度從2.5 MPa提高到4.5MPa。

生物農(nóng)藥是國家重點(diǎn)發(fā)展的方向，其中殺蟲真菌生物農(nóng)藥具有環(huán)境友好、害 蟲不容易產(chǎn)生抗性、能夠接觸性侵染的優(yōu)勢更加受到人們親睞。項(xiàng)目針對蟲生真 菌液固兩相發(fā)酵周期長、成本高、一些菌株產(chǎn)抱條件苛刻，難于規(guī)模生產(chǎn)的共性 技術(shù)難題，自主創(chuàng)新，開發(fā)出新型微菌核（Microsclerotium, MS）制劑，具有生 產(chǎn)成本低，貨架期穩(wěn)定、抗逆性強(qiáng)和對害蟲有持續(xù)控制作用的特點(diǎn)，可以替代分 生抱子，具有巨大的商業(yè)化前景。微菌核是由厚壁色素細(xì)胞組成的直徑200-600 Pm的休眠繁殖體，在特定誘導(dǎo)條件下由菌絲聚集而成的，目前國內(nèi)外關(guān)于蟲生 真菌微菌核發(fā)酵工藝研究寥寥無幾，尚無商業(yè)化開發(fā)應(yīng)用的先例。重慶大學(xué)生命 科學(xué)學(xué)院王中康課題組在國內(nèi)率先開展了萊氏野村菌微菌核誘導(dǎo)發(fā)酵相關(guān)研究，在農(nóng)業(yè)部、科技部和教育部的科研項(xiàng)目資助下，先后完成萊氏野村菌微菌核的誘 導(dǎo)、發(fā)酵工藝、中試發(fā)酵工藝優(yōu)化；微菌核新劑型創(chuàng)制和制劑加工研究。目前項(xiàng) 目已達(dá)到中試水平，研究成果通過農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目驗(yàn)收，一致公 認(rèn)達(dá)到國內(nèi)領(lǐng)先水平。 市場及經(jīng)濟(jì)效益分析： 目前已完成農(nóng)業(yè)科研成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目鑒定、實(shí)現(xiàn)了野村菌微菌核一步液體發(fā) 酵中試生產(chǎn)工藝優(yōu)化。 產(chǎn)業(yè)化實(shí)施條件及預(yù)算：產(chǎn)業(yè)化實(shí)施（年產(chǎn)微菌核制劑1000噸）需要有生物 農(nóng)藥定點(diǎn)生產(chǎn)企業(yè)資質(zhì)，預(yù)算約1200萬元（包括廠房2000平米，專用設(shè)備費(fèi)（發(fā) 酵生、干燥設(shè)備、制劑成型設(shè)備等）及常規(guī)設(shè)備200萬元，流動資金200萬元，新 農(nóng)藥登記費(fèi)200萬元。）

儀器概述  本儀器是采用動態(tài)微庫侖法原理分析技術(shù)，根據(jù)法拉第定律采用計(jì)算機(jī)控制微庫侖滴定的最新產(chǎn)品，符合SH/T0253、SH/T0222、SH/T1147、GB/T11061.4、GB/T3208、 GB/T18612、ASTM5808、SH/T1757、ASTM4929等標(biāo)準(zhǔn)。適用于輕油、輕烴（氣體）或重油等石油產(chǎn)品，可廣泛應(yīng)用于石油、化工、環(huán)保、商檢、科研等監(jiān)測領(lǐng)域中樣品的總硫或氯含量的精確分析； 技術(shù)參數(shù) 1、工作電源：AC220V±10% 50HZ 整機(jī)功耗：不大于3KW 2、測量范圍：硫：0.1ppm～5000ppm～百分含量                      氯：0.2ppm～5000ppm～百分含量 3、可測樣品狀態(tài)：固體、液體、氣體（選配相應(yīng)進(jìn)樣器,標(biāo)配為液體進(jìn)樣） 4、推薦進(jìn)樣量：固體：≧5mg 液體：1到100ul  氣體：2到5ml 5、控溫范圍及精度：室溫～1050℃，±1℃  6、重復(fù)性誤差： X＜1.0ppm  Cv≤±0.2ppm 7、1.0ppm≤X≤10ppm  Cv≤±10%      X＞10ppm    Cv≤±5%  8、增益及采樣電阻：自動調(diào)節(jié) 9、偏壓：0到500mV  連續(xù)可調(diào)，實(shí)時(shí)監(jiān)測 性能特點(diǎn) 1、儀器采用Windows操作系統(tǒng)，USB通信技術(shù)，人機(jī)直接對話，實(shí)現(xiàn)了偏壓全時(shí)監(jiān)測，便于用戶操作 2、自主研發(fā)的操作軟件和測試軟件，自動完成數(shù)據(jù)采集、處理、貯存和打印3、測試樣品少，每次僅需8μl，測試時(shí)間快，每一試樣上機(jī)測試時(shí)間約為（1～2）分鐘 4、增益和采樣電阻由原來的人工調(diào)節(jié)改為自動調(diào)節(jié)，提高了檢測靈敏度 5、儀器采用風(fēng)冷散熱，風(fēng)扇自動開關(guān)，關(guān)機(jī)降溫不需要有人值守 6、儀器采用獨(dú)立的溫度控制系統(tǒng)。采用宇電的全自動溫度控制器，故障率接近零 7、電解池采用304不銹鋼電極帽，可以長期使用，避免被電解液腐蝕 8、計(jì)算機(jī)控制整個(gè)分析、數(shù)據(jù)處理等過程，顯示全過程工作狀態(tài)和數(shù)據(jù)峰形，根據(jù)需要可將參數(shù)數(shù)據(jù)和峰形存盤或打印 網(wǎng)址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=828

本發(fā)明公開了一種基于開槽結(jié)構(gòu)的四分之一模基片集成波導(dǎo)濾波器，包括四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過基片集成波導(dǎo)圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發(fā)明相對于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實(shí)現(xiàn)了小型化。并且，相對于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，加工方便。此外，相對于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

導(dǎo)讀東北電力大學(xué)和長春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法，以對運(yùn)動想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。ESI技術(shù)采用邊界元法(BEM)和加權(quán)最小范數(shù)估計(jì)(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運(yùn)動皮層中創(chuàng)建十個(gè)scout來選擇感興趣的區(qū)域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時(shí)間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:在Physionet數(shù)據(jù)庫上的整體平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個(gè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗(yàn)證方法的有效性，加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)總體平均準(zhǔn)確率為92.5%。此外，全局分類器適應(yīng)單一對象，整體平均準(zhǔn)確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。系統(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來自國際10-10系統(tǒng)的64個(gè)電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個(gè)樣本的速度采集。根據(jù)國際10-10系統(tǒng)從64個(gè)通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進(jìn)行記錄。記錄的數(shù)據(jù)被分為四個(gè)獨(dú)立MI任務(wù)包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執(zhí)行運(yùn)動想象時(shí)在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進(jìn)行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計(jì)算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉(zhuǎn)化為源空間的活動。接下來，創(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運(yùn)動皮層中創(chuàng)建了10個(gè)scout，因?yàn)槲覀冎魂P(guān)心與運(yùn)動相關(guān)的活動。十個(gè)scout中的每一個(gè)都代表了可用源空間中的一個(gè)感興趣的區(qū)域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個(gè)scout的源時(shí)間序列中提取特征。最后，利用CNN對時(shí)頻圖進(jìn)行分離并進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)中，研究人員僅使用了隨機(jī)選擇的十個(gè)受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數(shù)據(jù)集包含每個(gè)受試者84次試驗(yàn)，每一類包含21次試驗(yàn)。在記錄64通道腦電圖時(shí)，受試者執(zhí)行了不同的運(yùn)動想象任務(wù)。每個(gè)受試者針對以下四個(gè)任務(wù)中的每一個(gè)執(zhí)行了3輪21試驗(yàn)：當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)時(shí)，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕的右側(cè)時(shí)，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕頂部時(shí)，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕底部時(shí)，目標(biāo)會想象雙腳張開和合攏，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊看蜗胂笕蝿?wù)的執(zhí)行時(shí)間都在4s左右。此外，腦電圖任務(wù)是分開的，研究人員在實(shí)驗(yàn)中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務(wù)分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運(yùn)動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個(gè)scout每一個(gè)都被擴(kuò)展到40個(gè)頂點(diǎn)，每個(gè)頂點(diǎn)只有一個(gè)源。L1區(qū)域?qū)?yīng)40個(gè)信號，其他scout也一樣。在計(jì)算了來源后，研究者在運(yùn)動皮層中創(chuàng)建了十個(gè)scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)建10個(gè)scout使用ESI計(jì)算十個(gè)受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗(yàn)的四個(gè)任務(wù)(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項(xiàng)任務(wù)中的每一項(xiàng)，每個(gè)受試者每次都要進(jìn)行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個(gè)步的10個(gè)被試的10個(gè)scout的4項(xiàng)任務(wù)的來源。然后提取10個(gè)scout的時(shí)間序列進(jìn)行進(jìn)一步分析。特征提取在計(jì)算源之后，研究人員在運(yùn)動皮層中創(chuàng)建了包含40個(gè)源的10個(gè)scout，并提取了scout的時(shí)間序列。如圖4所示為提取R5 scout時(shí)間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時(shí)間序列。本文利用小波變換從scout時(shí)間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時(shí)間序列作為示例在這項(xiàng)研究中，研究者提出利用CNN來解決運(yùn)動想象任務(wù)分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型由一個(gè)六層卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中兩個(gè)最大池層和三個(gè)全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數(shù)據(jù)庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構(gòu)，包括四個(gè)卷積層、四個(gè)最大池層和一個(gè)全連接層。在實(shí)驗(yàn)中，研究者依據(jù)經(jīng)驗(yàn)使用兩個(gè)最大池化層。并嘗試了不同數(shù)量的卷積層和完全連接層。時(shí)頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個(gè)任務(wù)，R5 scout的時(shí)頻圖如圖6所示。包含時(shí)間和頻率互補(bǔ)的時(shí)頻分析方法提供了時(shí)域和頻域的聯(lián)合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時(shí)間的關(guān)系。圖6 R5 scout的時(shí)頻圖顯然，只有部分時(shí)頻映射是紅色的，表明每個(gè)任務(wù)只對特定的頻率和時(shí)間敏感。由于圖的數(shù)量比較大，研究者使用CNN來選擇和學(xué)習(xí)這些圖中最基本的特征。研究人員隨機(jī)選擇了幾個(gè)樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務(wù)的學(xué)習(xí)表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結(jié)果，將數(shù)據(jù)集分為90％作為訓(xùn)練集，其余10％作為測試集。首先，將十個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集（總共19320個(gè)樣本）分為17388個(gè)樣本以訓(xùn)練所提出的CNN模型，以及1932個(gè)樣本以驗(yàn)證模型的有效性。在實(shí)驗(yàn)中，研究者還選擇了另外四個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模(27048個(gè)樣本)，其中24343個(gè)樣本是訓(xùn)練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構(gòu)進(jìn)行了十次訓(xùn)練和測試，以驗(yàn)證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個(gè)scout中每個(gè)的全局平均精度。圖8 統(tǒng)計(jì)結(jié)果R5的全局平均精度最高，達(dá)到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應(yīng)L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準(zhǔn)確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標(biāo)準(zhǔn)差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個(gè)scout中每個(gè)scout四個(gè)MI任務(wù)的組級統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其標(biāo)準(zhǔn)差。一般來說，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖9(a)顯示了帶有標(biāo)準(zhǔn)差的混淆矩陣，說明了group level分類結(jié)果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個(gè)MI任務(wù)中的每一個(gè)都如圖9(b)所示。通過改變訓(xùn)練集和測試集順序的10次試驗(yàn)，確定了scoutR5的性能，結(jié)果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗(yàn)中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準(zhǔn)確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個(gè)任務(wù)中每一個(gè)的平均準(zhǔn)確率都超過了93%。全局平均準(zhǔn)確率為93.7%。10次試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結(jié)果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務(wù)的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個(gè)MI任務(wù)進(jìn)行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準(zhǔn)確性的比較。可以發(fā)現(xiàn)，該研究提出的模型可以達(dá)到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現(xiàn)更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結(jié)論東北電力大學(xué)和長春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法。該方法可以對運(yùn)動想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證來驗(yàn)證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機(jī)械機(jī)電液一體化系統(tǒng)的動態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對工程機(jī)械整機(jī)動力配件的選型，自動組成整機(jī)系統(tǒng)模型，并預(yù)測工程機(jī) 械整機(jī)運(yùn)行時(shí)的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應(yīng)用于工程機(jī)械產(chǎn)品 開發(fā)的各個(gè)階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實(shí)驗(yàn)輔助等，并已成功應(yīng)用于山推 工程機(jī)械股份有限公司的新產(chǎn)品開發(fā)中。 技術(shù)特點(diǎn)： (1) 機(jī)電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預(yù)制的機(jī)電液零部件模塊模型為基 礎(chǔ)，可快速地、精細(xì)化地實(shí)現(xiàn)極端工況條件下機(jī)電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機(jī)械 機(jī)型的核心動力系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)任意節(jié)點(diǎn)輸出的、圖解化的、基于機(jī)械系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機(jī)型軟件快速開發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發(fā)出面向特定工程機(jī)械機(jī)型的機(jī)電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實(shí)際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機(jī)械各個(gè)技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實(shí)驗(yàn)輔助。