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本項目突破超臨界水流化床中煤氣化制氫反應器的排渣和長時間連續穩定運行等關鍵技術，從根本上解決煤炭清潔高效利用難題，構建了世界首套煤炭超臨界水煤氣化制氫示示范系統，實現了以超臨界水相還原氣化煤為核心的新型高效氣化制氫完整流程工藝技術的集成與長時間連續穩定生產實驗，裝置連續穩定運行達 4000 小時以上。

本發明公開了一種苯選擇加氫制環己烯催化劑的制備方法。該方法將釕前驅體溶于助劑的金屬鹽水溶液中，將該酸性溶液裝入高壓釜中，在一定溫度下液相氫還原一定時間后取出，傾析法水洗數次后，可以得到均一粒徑的釕?助劑苯選擇加氫催化劑。將制備的釕基催化劑用于液相苯選擇加氫制環己烯反應，在苯轉化率為43%時，環己烯選擇性可達82%。該制備方法步驟簡單，原料易得，成本低廉且工藝綠色環保，具有很好的工業應用價值。

本發明涉及氧化銀/鈦酸鉛納米復合材料的制備方法，該復合材料由鈣鈦礦型鈦酸鉛單晶納米片和沉積在鈣鈦礦型鈦酸鉛單晶納米片上的氧化銀納米粒子組成。采用巴比妥酸輔助的光沉積法制備，通過控制光照強度和光照反應時間，來調節所沉積氧化銀納米粒子的平均粒徑，得到負載氧化銀納米粒子的氧化銀/鈦酸鉛納米復合材料。該復合材料增強了氧化銀的催化活性，可用于指導氧化銀與其它半導體納米材料的復合。

該成果先后獲得江蘇省科技進步一等獎、國家科技進步二等獎。創建了機插毯苗、缽苗兩套“三控”育秧新技術； “三協調”高產優質栽培途徑及生育診斷指標體系； 毯苗、 缽苗機插水稻“三協調”高產優質栽培技術新模式等多種栽培技術。 先后被農業部與蘇、皖、鄂、贛等省列為主推技術；在 2015 至 2017 年期間，累計應用 8952.7 萬畝，新增稻谷 335.1 萬噸，增收 97.6 億元，節本 17.3 億元，累計新增效益 114.9 億元。

項目簡介 本成果利用去阻啟動噴動床為反應器，將生物質秸稈和煤共催化氣化，產生燃氣， 形成了生物質稻草催化水煤氣反應低焦油中熱值燃氣制備工藝，可用于農村地區以村鎮 為單位的小型氣化站的建設。成果已取得發明專利授權，ZL 2009 1 0264047.8。 性能指標 120kg/h 的生物質稻草等與煤、碳酸鈣和水蒸汽共氣化，生成焦油含量低于 10mg/m3 、 熱值 10-15MJ/m3 的農村用燃氣。 適用范圍、市場前景

厄爾尼諾現象，是赤道中、東太平洋海表溫度持續異常升溫的周期性氣候現象，平均每2-5年發生一次，對全球氣候具有重大影響。厄爾尼諾現象會造成全球不同地區的異常溫度變化，以及干旱或強降雨等現象。及早并準確地預測厄爾尼諾的發生以及強度，對預防或降低其帶來的全球范圍內的經濟、農業、社會等方面的損失意義重大。 2019年12月24日，由北京師范大學系統科學學院陳曉松教授參與指導的一篇關于厄爾尼諾預測的文章已在線發表在美國科學院院刊PNAS上，首次克服了長久以來困擾厄爾尼諾預測的“春季預測障礙” （即無法在厄爾尼諾發生的那一年的春季或更早給出準確預測），將對厄爾尼諾現象的發生，特別是強度的預測提前一年。 該文作者提出了一套基于信息熵理論的全新的方法——System Sample Entropy——用來計算厄爾尼諾區域（Nino 3.4）近海平面空氣或海表溫度的復雜度（包括溫度隨時間變化的無序性以及不同地點溫度變化的同步性或相干性）。利用這一方法，作者們發現了Nino 3.4區域溫度變化的復雜度與厄爾尼諾現象強度存在著非常強和穩定的線性關系，即一年內（1月1日-12月31日）Nino 3.4區域的溫度變化復雜度越大，那么下一年發生的厄爾尼諾事件的強度就越大。基于這一發現，作者們提出了一套基于每年Nino 3.4 區域溫度變化復雜度的大小（由該區域 System Sample Entropy 量化）來預測來年厄爾尼諾發生及其強度的方法。該方法目前成功的預測了1984至2019年期間10個厄爾尼諾事件中的9個事件的發生年份，以及24個沒有厄爾尼諾現象發生的年份當中的21個，特別是對厄爾尼諾強度預測的平均誤差僅為0.23攝氏度。 對于剛剛到來的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者們預測厄爾尼諾將有很大概率會在本年下半年再次發生，并發展為一個中等強度甚至高強度的厄爾尼諾事件，其預測強度為1.48+-0.25攝氏度。 目前傳統的厄爾尼諾預測方法只能在提前6個月范圍內給出比較準確的預測，而這對于提前預防厄爾尼諾帶來的一系列嚴重影響是非常局限的。這一新的預測方法，將對厄爾尼諾的預測時間提前到了每年一月。這對于提前采取行動，控制和降低這一現象所帶來的一系列全球范圍內的消極影響，將意義重大！ 此工作由德國波茨坦氣候影響研究所 （PIK）樊京芳博士作為通訊作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京師范大學陳曉松教授等參與共同完成。陳曉松教授領導的研究小組多年來一直從事統計物理和復雜系統及相關課題的研究，特別是近年來專注于地球復雜系統的動力學演化及預測。