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本實用新型涉及化工機械領域，提供了一種多組分顆粒體系床內分級流化反應器，包括設置有反應腔的床體，所述床體的底部設置有進風管，進風管上方設置有布風板，布風板上方的床體側壁上設置有與反應腔相通的進料通道；所述反應腔內部設置有隔離器，所述隔離器上下敞口，所述隔離器的下端覆蓋布風板的風孔且與布風板之間設置有循環通道；隔離器的側壁與床體的側壁之間設置有循環間隙，所述循環間隙處的床體側壁上設置有二次進風結構，所述二次進風結構設置有向上的上出風孔；所述隔離器上方的床體上設置有出料口。本裝置，物料在床內循環，縮短了循環周期，避免了物料和熱能的耗損，有利于節約成本，提高時空產率。

污水處理廠提標擴容一般需要大量投資，尤其是征地投資，技術工藝復雜，投資和運行費用高，建設周期長。 工藝流程 工程應用 同濟大學環境科學與工程學院戴曉虎教授團隊研發的高濃度復合粉末載體生物流化床技術，基于污水生物處理技術原理，向生物池投加復合粉末載體，提高生物池混合液懸浮固體濃度，構建懸浮生長和附著生長的“雙泥”共生微生物系統，強化抗沖擊能力，并提高污染物容積負荷和污泥沉降性能。通過污泥濃縮和復合粉末載體回收系統，實現雙泥齡，解決脫氮菌和除磷菌泥齡矛盾，強化了生物脫氮除磷效率。 相對于傳統污水處理技術，該技術處理負荷提升兩倍以上，投資成本減少20%以上，建設周期減少30%以上，不僅可用于已建成的城鎮污水處理廠提標擴容改造，也可直接用于新建城鎮污水處理廠項目，可有效解決我國污水處理廠的提標擴容征地難、建設周期長和投資費用高的難題，具有巨大的推廣應用價值。 該技術目前已在10多個城鎮污水處理廠應用，日處理規模達到120萬m3，產值30多億元，相關技術申請發明專利11項，包括PCT4項；得到政府的廣泛關注。現正在編制運行指南、導則及相關標準規范，被列入國家環境保護核心技術名錄，以進一步擴大其推廣應用范圍，提升我國污水高標準處理技術水平。

本項目涉及一種可用于生物醫藥產品的分離和純化的裝置和工藝。傳統的生物細胞液中有效成分的分離提純，需經過細胞液的離心、過濾澄清、有效成分捕捉 (固定床) 等工藝過程，工藝流程較長，耗材費用高等。有專家提出膨脹床工藝技術，即通過使用低度流態化的色譜柱床實現對含固體顆粒原料中活性組分的直接分離提取, 從而簡化前期離心、過濾澄清工藝，將傳統的離心、過濾、捕捉色譜合為一步, 縮短工藝路線, 降低生產成本。但膨脹床技術長期面臨的挑戰是流路堵塞, 清潔困難，分離效率低，二十多年來一直沒有得到廣泛應用。 基于膨脹床的原理, 本項目在此基礎上推出微脹床技術. 通過應用獨立于床層阻力的流體均布技術, 微脹床可達到比傳統膨脹床顯著高的分離板數, 動態載量和分離效率, 可直接處理細胞液或細胞裂解液，流路不堵并可完全在線清洗。 微脹床技術使膨脹床核心優勢得以實現，可顯著節省設備和耗品投入,縮短工藝路線, 降低生產成本。 微脹床技術關鍵為采用徑向輻射流體分布器及新穎流路控制模式，本技術可廣泛用于生物藥大分子產品從細胞液或細胞裂解液中高效快速提取和純化.具體應用包括:單克隆抗體從細胞培養液中的提取, 重組人血白蛋白從酵母細胞液中的提取,乳鐵蛋白從牛奶中的提取,以及抗生素的分離純化等。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

2020年2月15日，同濟大學牽頭建設的上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關團隊研發的第一套疫情防控智能識別系統（Tongji NCP-AIS），在同濟大學四平路校區大門口開始試運行，可快速識別人流中個體感染者的風險。 科研團隊利用人工智能、大數據、人臉識別、溫度識別、動作識別等技術，可實現人臉識別、心率監測、呼吸監檢測、門禁聯動、門禁數據智能更新、咳嗽檢測和語音播報，讓人工智能技術在疫情防控期間發揮更大的作用，減輕學校相關管理人員的工作，實現疫情期間高效的校園安全管理。系統針對大規模人群，可以自動發現體溫不正常個體，實現拍照和跟蹤，以及提醒功能。

上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發了“疫情防控機器人”。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 2020年1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

陳樂堯和黃麓升兩位老師與湖南萌境智能三維技術有限公司聯合開發的是一款3D打印設備，該產品已進入可靠性實驗階段，取得了階段性的成果。有望在今年推向市場，實現首臺套銷售。 該產品是在兩位老師的通力合作下，通過自主設計機械電氣等結構，自主開發控制程序，經過近三年的刻苦攻關完成的。3D打印技術是一個新興高科技產業，市場正在快速成長，方興未艾。針對公司本身的產業布局，我們較早地聯合湖南萌境智能開展了3D打印設備的研發，也期待這個產品成為萌境智能未來的盈利產品。在目前抗疫的關鍵時刻，陳樂堯老師還指導公司設計了多款疫情防控急需產品，并利用SLS技術快速打印出來。這些產品可以解決醫護人員口罩佩戴時間久了之后勒耳朵的問題。同時，雙方還在積極合作研究新型的護目鏡產品。

智能疫情防控機器人由上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

1 概述 本產品核心技術指標分為四個維度：線控技術、無人駕駛技術、通訊技術、云控技術。線控技術是底層核心技術，線控子系統系統可以做到100ms內高精度控制響應；通訊技術是規劃化的前置條件，可以進行低延時遠程畫面回傳，實現遠程駕駛雙備份；無人駕駛是單車載體的控制中心，基于主流無人駕駛系統Apollo二次開發，接口豐富；云控技術是構建園區場景大腦，實現多車狀態的實時監測。 2 優勢與特點 （1）基于Apollo開源平臺，軟件開發門檻低 （2）整合底盤與感知套件，硬件開發門檻低 （3）“車+云”研發模式，降低工程門檻 （4）可適配多種規格底盤，滿足多樣需求 3 主要應用案例 序號 應用單位 應用時間 備注 1 吉林大學（校園無人配送） 2019年12月   2 北京經濟技術開發區（亦莊） 2020年1月   3 北京理工大學國防科技園智能示范 2020年9月    

如今，信息科學技術發展相當迅速，但是普通的紙張依然作為重要的信息載體而存在，尤其是在中國特色環境下，紙質文檔具有不可替代性，同時紙質文檔的保密防范面臨了很多新問題和挑戰。不同密級的文檔通過各種途徑送交審批時，這其中存在著大量的泄密風險，如不加控制必然導致泄密事件發生。 為避免此類狀況的發生，本項目研制開發了具有超強保障功能的安全文檔網絡集中打印管控與審計系統，實現對于打印者、打印內容、打印資料、送審渠道的嚴格管理，從而有效的增加文檔打印的安全性。同時，由于取代了原有的紙質文檔審批方式，我們的打印監控與審計安全系統實現了對于待打印文檔的精準控制，極大程度上減少了泄密的風險。