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一、研發(fā)背景 我國是有色及稀散金屬資源大國，產(chǎn)量更是在全球具有絕對控制地位。稀散有色金屬礦的開發(fā)利用給我國帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益，與此同時也帶來了嚴(yán)重的環(huán)境重金屬污染。稀散有色金屬礦經(jīng)開采、選、冶加工后，會遺留下大量的尾礦、冶煉渣和各種塵泥。從環(huán)保和安全上來說，稀散多金屬采選冶廢棄物是重大的污染源和危險源，控制固體廢棄物污染特別是礦業(yè)固體廢棄物成為中國環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的重要問題之一。 二、技術(shù)內(nèi)容 （1）新型深部充填減量化技術(shù)。開發(fā)一種價格低廉、材料來源廣泛且固化重金屬效果優(yōu)良的地下采礦膠結(jié)充填料，能夠降低充填采礦成本，并可以安全處置危險廢物；（2）尾礦庫微生物原位成礦修復(fù)技術(shù)。利用微生物（硫酸鹽還原菌、寡營養(yǎng)鐵還原菌）控制環(huán)境中 Fe3+ 濃度、降低環(huán)境電位、降低環(huán)境中游離鎘、銻等重金屬離子，實現(xiàn)現(xiàn)役尾礦庫的微生物生態(tài)修復(fù)。（3）五層覆蓋強還原原位成礦修復(fù)技術(shù)。基于礦物學(xué)--生物地球化學(xué)協(xié)同作用，開發(fā)已閉庫或無主尾礦庫的重度污染區(qū)的五層（無污染客土層、膨潤土密封層、有機質(zhì)深度還原密封層、含高風(fēng)險稀散多金屬及砷和重金屬尾礦生物法控制污染主反應(yīng)層、原始尾礦層）覆蓋強還原穩(wěn)定成礦修復(fù)技術(shù)。 三、作用原理 針對我國含稀散多金屬硫化礦采選冶廢物易引起氧化淋溶、存在潰壩風(fēng)險和對周邊及重大流域構(gòu)成的嚴(yán)重環(huán)境威脅等問題，首先研究采選冶廢物處置環(huán)境風(fēng)險評估方法，建立稀散多金屬采選冶廢物處理處置污染控制技術(shù)評估方法；利用冶煉廢渣及尾礦庫內(nèi)堆存尾礦，研發(fā)新型膏體充填減量化、資源化技術(shù)；針對現(xiàn)役尾礦庫，利用硫酸鹽還原菌及寡營養(yǎng)鐵還原菌研發(fā)尾礦微生物原位成礦修復(fù)技術(shù)；針對已閉庫及無主尾礦庫，基于礦物學(xué)--生物地球化學(xué)協(xié)同作用，研發(fā)重度污染區(qū)的五層覆蓋強還原穩(wěn)定原位成礦修復(fù)技術(shù)；組合應(yīng)用上述技術(shù)，在典型稀散多金屬采選冶集中區(qū)開展技術(shù)示范；最終形成“基于風(fēng)險控制的稀散多金屬采選冶廢物減量化、資源化處理處置與污染控制方案和環(huán)境管理導(dǎo)則”，為我國稀散金屬多金屬污染防控和環(huán)境管理提供技術(shù)支撐。

索非布韋（又譯為索氟布韋，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307-88-0）是全球首個丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸類似物抑制劑，用于治療慢性丙型肝炎，目前國外已有產(chǎn)品在銷售，且利潤可觀。國內(nèi)還沒有此類藥物，本項目具有重大的發(fā)展前景。 采用本課題組開發(fā)的新型氟取代反應(yīng)，設(shè)計和開發(fā)了一條經(jīng)濟(jì)、綠色和環(huán)保的具有巨大臨床價值和市場價值抗丙肝藥物索非布韋及其關(guān)鍵含氟醫(yī)藥中間體的制備工藝。本項目的目的是對本課題組開發(fā)的新穎制備工藝進(jìn)行中試放大研究，進(jìn)而實現(xiàn)商業(yè)化規(guī)模制備，從而產(chǎn)生良好的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。 依托南開大學(xué)化學(xué)院良好的科研平臺，以及本課題組多年積累的有機氟化學(xué)及合成有機化學(xué)的基礎(chǔ)研究成果，我們對具有巨大臨床價值和市場價值的抗丙肝新藥索非布韋及其關(guān)鍵含氟中間體的制備工藝進(jìn)行優(yōu)化。小試規(guī)模研究結(jié)果表明，本制備工藝能以良好的經(jīng)濟(jì)性、兼顧環(huán)保、安全等考量獲得預(yù)期質(zhì)量要求的目標(biāo)產(chǎn)品。后期通過小試放大研究、中試研究和商業(yè)化生產(chǎn)確認(rèn)等產(chǎn)業(yè)化開發(fā)程序。 

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計具有重要的應(yīng)用價值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

近日，東南大學(xué)智能材料研究院、化學(xué)化工學(xué)院楊洪教授課題組在光控軟驅(qū)動器研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，將拓?fù)鋵W(xué)設(shè)計與液晶彈性體材料相結(jié)合，開發(fā)了一種具有多模態(tài)、自維持、可調(diào)諧運動的軟驅(qū)動器。研究成果發(fā)表在國際頂級期刊《德國應(yīng)用化學(xué)》上，并被選為VIP論文。

隨著計算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進(jìn)化多目標(biāo)算法。