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本發明提供一種用于滲氮鋼的抗磨添加劑組合物,它包含(A)一定量的礦物油,或合成油作為稀釋油,含量為 0～15wt%;(B)至少一種含磷的抗磨添加劑,含量為20～90wt%;(C)至少一種含硼的極壓抗磨劑,含量為3～20wt%;(D)至少一種含鎢的抗磨添加劑,含量為1～15wt%;(E)至少一種二烷基二硫代磷酸鋅極壓抗磨劑,含量為5～20wt%.將上述添加劑組合物按0.6～1.4wt%加入到基礎油中,制備的抗磨潤滑油在滲氮鋼表面的抗磨性能優于基礎油在滲氮鋼表面的抗磨性能.

本發明公開了一種用于生物油催化重整制氫的催化劑,包括催化劑活性成分和催化劑載體,其中,催化劑載體為CexZr1-xO2,x=0.1～0.9;催化劑活性組分為鎳,催化劑活性組分的含量為催化劑載體重量的5～20%;本發明還提供了此催化劑的制備方法,包括:(1)將鎳、鈰和鋯的可溶性鹽一起溶解于水中,可溶性鹽的總濃度為0.05～1.5mol/l;(2)向上述水溶液中加入堿性沉淀劑,調節pH值為8～12,沉淀析出,沉淀陳化,過濾后得到濾餅經水洗、干燥,然后焙燒2～6小時,焙燒溫度為600℃～900℃,得到催化劑Ni-CexZr1-xO2。本發明制備得到的催化劑催化活性較高,氫氣產率高,適用于工業化的要求。

棉油皂腳經采用本技術加工，可在不影響脂肪酸的品質和收率的前提下從中 提取出棉酚，每噸棉油皂腳的棉酚的收率，以原料的新鮮程度，在 0.5-3%。投資 800 萬元建設一套年處理 3000 噸棉油皂腳的裝置，可年產藥用原料棉酚 1500 kg 以上，按 16 元/g 計，年產值可達 2400 萬元以上，利潤在 1500 萬元以上。同時可徹底根除皂腳加工酸化油過程中的廢水的產生。

項目介紹： 本項目的研發工作先后獲得日本學術振興會（JSPS）、日本大阪鹽野（Shiono）香精株式會社的資助(2005, 04 - 2007, 07)。目前擁有日本授權專利1項，專利號：P2008-79558A（日本特許公開）。 大多數香精香料油的香味和藥用特征主要由含氧組分提供。超臨界二氧化碳可用于從香精香料油中分離含氧組分。但是由于比較低的得率和不穩定的分離效果，這一技術并不能在工業過程中取代真空精餾。研究表明，超臨界二氧化碳萃餾過程與真空精餾實際上是互補性很強的過程，配合使用可以成功得到高純度和高得率的香精香料油中的含氧組分；基于這一技術，與日本大阪市的鹽野香精香料株式會社（Shiono Flavor Co., Ltd.，Osaka, Japan)共同開發了從香精香料油副產物中精制香精成分的連續化萃餾技術。并獲得日本特許公開（專利）的授權。

本發明公開了一種生物質催化熱解制取富含愈創木酚生物油的方法，其特征在于， 以碳酸鈉為添加劑，稱取一定量的添加劑，配成水溶液，加入粉碎后的生物質原料，保持生 物質原料和添加劑質量比為 8-10％時，干燥去除自由水分，再置于流化床裂解反器中裂解， 裂解產物經冷凝后得到富含愈創木酚生物油。本發明的原料來自天然的生物質，無毒，反應 過程簡單，同時原料廉價，真正做到了變廢為寶。針對現階段生物質催化熱解后添加劑隨固 體產物隨意丟棄的現象本發明也提出了一套措施-循環利用催化劑，本發明不僅得到了制取 富含愈創木酚的生物油方法，也更經濟環保的解決了熱解過程后催化劑何去何從的問題

一、成果簡介 蘋果皮渣和葡萄籽是蘋果和葡萄加工產品開發后的副產物，富含高品質的功能性油脂和多酚，如籽油含量達到 22-28%，其中功能性多不飽和脂肪酸(以油酸和亞油酸為主)達到了70-80%。近年來的一系列科學研究發現，蘋果和葡萄籽油具有重要的功能特性，如降低血清 膽固醇、降血壓、抑制血栓形成、預防動脈硬化、冠心病等。

中試階段/n該項目以甘藍型油菜品種“華雙3號”（2n=38，基因組為AACC）和菘藍（2n=14，II）的葉肉原生質體為材料，通過原生質體融合方法得到具有雙親染色體數之和的體細胞雜種（2n=52，AACCII）；以體細胞雜種為母本，與甘藍型油菜連續五代回交和選擇，獲得雄蕊心皮化發育的甘藍型油菜細胞質雄性不育系，命名為“菘油”細胞質雄性不育系（inap CMS）。將一條菘藍染色體上的恢復基因導入甘藍型油菜，獲得雄蕊發育基本正常、自交結實率高、恢復性好的恢復系。利用分子生物學技術在恢復系中

本發明涉及一種用于生物油催化制氫的催化劑及制備方法，包括催化劑活性成分和催化劑載體，所述催化劑活性成分及重量百分含量分別為：Ni 為 10－15wt%；Mo 為 5－13wt%；Fe 為 5－10wt%；余分為凹凸棒土和海泡石混合黏土礦催化劑載體。本發明的優點在于采用比表面積較大，具有較強的吸附、助催化功能、廉價易得的凹凸棒土和海泡石黏土礦作為催化劑載體，催化活性組分為鎳、鉬和鐵復合組分，使生物油分子裂解斷鏈成低分子烴類和高含量氫氣的優質合成氣。該催化劑制備簡單、強度大、催化活性強、可再生，不僅可用于生物油重整制氫，也可應用于生物質直接催化氣化制氫。

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導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弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導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。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(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scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為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，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。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MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。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論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN