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超效分離工藝是思普潤針對MBBR工藝后續深度處理需求，在磁加載混凝沉淀技術基礎上研發的一種新型高效泥水分離技術。通過優化篩選藥劑組合、投加優篩磁種、配套高效的專用攪拌器、高剪機、高梯度磁分離機等設備，實現了對SS、TP和COD等污染物的強化處理。超效分離工藝適用于各類廢水的預處理和生物處理后水中具有一定黏度的脫落生物膜的分離沉淀，具有極高的處理效率，與MBBR工藝組成完整的高效深度脫氮除磷工藝包。 應用領域 1、高標準污水處理廠的新建和提標改造（一級A及準地表IV、III類水）； 2、緊湊型污水處理廠的新建、擴容、提標； 3、水環境治理及村鎮點源污水處理（一體化可移動處理箱體設備）； 4、雨、洪水處理及回用； 5、高磷、含重金屬廢水的處理。

呼吸是人類的最基本生理需求。然而，空氣污染物的存在往往使這一基本需求難以得到保障。更有甚者，在一些特殊環境場所，空氣中可能存在高致病微生物如病毒和細菌、生化毒劑、毒素等嚴重危害人體健康甚至威脅生命。此外，空氣中也可能存在一些未知的有毒物質，如不明病原體、化學物質等。目前已有的空氣安全預警技術主要針對有限的幾種污染物或者有毒物質進行實時監測，無法覆蓋包括生物與化學威脅在內的所有潛在威脅。空氣中的污染物種類繁多，理論上很難發展一種同時監測上千種污染物的儀器設備。另外，空氣毒性安全預警技術需要對空氣毒性做出快速響應，以便為采取防御措施爭取寶貴的時間。這些要求都是對當前技術的極大挑戰，很難實現對空氣的綜合毒性的實時預警。

多數有害氣體的密度都比空氣大，高濃度時甚至危及生命。在化學工業有毒氣體泄漏事故頻發的當下，樂普樂吉適時推出了毒性化學品安全存儲柜。 嚴格的密閉設計，為用戶提供了最可信賴的安心。 FM認證，符合FM6050標準

通過大規模篩選，鑒定到一個重要的光效調控基因HIGH PHOTOSYNTHETIC EFFICIENCY 1(HPE1)。研究發現HPE1基因編碼一個新的葉綠體RNA剪接因子，其缺失改變了細胞核編碼的葉綠素相關基因的表達，從而優化了捕光色素，最終增加了光捕獲能力和光合作用量子產量，提高了實際光合作用效率。該工作提示了一種光效優化的新策略。

藥物活性與毒性篩選試劑盒是李紅玉教授團隊經歷 15 年研發的一種快速，簡便，高效檢測藥品或健康食品活性與毒性篩選試劑盒。該技術利用國際認可的能夠反映體內活性與毒性的模式生物秀麗隱桿線蟲作為篩選工具，配合特殊染料，能夠快速檢測受試品活性與毒性，也可利用該技術對藥品進行二次開發。具有獨立自主知識產權，已成功申請國家發明專利 5 項，美國專利 1 項。已為甘肅東方天潤公司和上海中華藥業提供優質服務，并成功完成藥品，化合物，保健食品的活性開發。該技術可以為藥物研發機構，制藥企業，醫藥研究院所，化合物合成機構

本實用新型公開了一種滴噴雙效供水管。滴噴雙效供水管包括柔性條形帶；沿寬度方向，柔性條形帶的中部為噴灌區，柔性條形帶的兩側部分別為紊流區，紊流區與噴灌區之間依次設置有滴灌區和中間連接區；其中一紊流區中設置有多條波紋狀凹槽，波紋狀凹槽中開設有滴水孔，噴灌區中開設有多個噴水孔；柔性條形帶沿寬度方向對折，噴灌區形成噴灌通道，兩個滴灌區相對布置并連接在一起形成滴灌通道，兩個紊流區壓合在一起形成側翼，側翼中的波紋狀凹槽形成紊流通道，紊流通道的進口和出口分別連通滴灌通道，兩個中間連接區壓合在一起形成連接翼，連接翼位于滴灌通道與噴灌通道之間。實現提高滴噴雙效供水管的使用可靠性并豐富功能。

設計、制作并運行了一套利用熱泵原理構成的通用型蒸發濃縮系統適用于各 種低濃度廢水的處理以及相關的濃縮工藝操作，試運行結果得到系統 COP= 15.1， 達到了合同書要求的相對能效比 5-10 的要求，并完成了相關計算和控制軟件的 研發。由于通過該系統處理得到的是濃縮液和蒸餾水，可以大大減少廢水的排放 量，減少水污染具有良好的環保價值;本系統也可作為其他化工及食品等行業相 關蒸發操作的前處理設備和海水淡化操作處理設備。不同于廢水的化學處理方法 必須針對特定對象設計相應的處理工藝路線，本系統有著非常好的

成果簡介背景： 軋鋼工序能耗約占鋼鐵生產總能耗的 15%-20%， 而軋鋼加熱爐作為一種廣泛采用的鋼坯軋制前加熱設備， 其能耗占軋鋼工序能耗的 60%-70%。 隨著裝備水平的不斷提高， 在線能源精益化管理日顯重要。 這項技術日本和臺灣發展已有十年， 國內寶信公司和安工大已經進行初步研究。 該技術主要目的是 1） 發現軋鋼廠用能是否合理； 2） 操作運行狀態是否符合工藝標準； 3） 發現能源浪費產生的原因。 通過在線能效評價， 實現能源精益化管理， 可以實現節能 5-10%。 該技術與

圍繞難降解有機工業廢水治理與毒性減排的難題，研發出毒害污染物資源化、高效轉化與毒性減排技術為核心的難降解有機工業廢水“物化-生化-物化”耦合集成技術與裝備，有效解決了精細化工、制藥、印染等行業難降解有機工業廢水穩定達標和毒性減排的技術難題。 基于新型酯基樹脂吸附的高水溶性芳香有機污染物資源化及其熱水再生技術，實現高鹽分、高有機溶劑廢水中芳香有機酸的綠色分離與回收。該樹脂（國家重點新產品：2007GRC11025）比表面積與吸附容量較國際同類產品XAD-7（美國Dow）及HP2MG（日

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：