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一種 g-C3N4/NiCo2S4 復合材料、制備方法及其應用。具體是將 g-C3N4 和 NiCo2S4 混合得到，該混合可以是固相混合，也可以是液相 混合，本發(fā)明得到的 g-C3N4/NiCo2S4 復合材料能極大的增加了提高材 料的穩(wěn)定性，將復合電極作為超級電容器工作電極材料進行測試，在 大電流密度條件下仍能具有較高的比電容量、較好的倍率性能和循環(huán) 穩(wěn)定性。

簡介：本發(fā)明公開了一種鉀摻雜介孔g?C3N4光催化材料在降解有機染料廢水中的應用，屬于光催化材料技術領域。該光催化材料的制備包括如下步驟：將三聚氰胺和KI充分研磨后平鋪于坩堝底部，將SBA?15均勻的分散在三聚氰胺和KI混合物的上面，然后將坩堝加蓋后置于馬弗爐內進行煅燒，產(chǎn)物經(jīng)處理后即得所述鉀摻雜介孔g?C3N4光催化材料。該光催化材料比表面積大使得反應活性位點增加，鉀摻雜后可有效抑制光生電子和空穴的復合，表現(xiàn)出更優(yōu)異的光催化性能。本發(fā)明鉀摻雜介孔g?C3N4光催化材料可降解有機染料廢水，在60min能降解80％以上的目標降解物，顯示了優(yōu)異的光催化活性。

成果描述：項目針對豬雞病原菌耐藥性導致細菌病難防控、用藥量大、產(chǎn)品藥殘的關鍵技術難題，取得了重大理論和方法創(chuàng)新成果。 項目揭示了我國近12年豬雞病原細菌耐藥性變化規(guī)律，建立菌種庫和耐藥數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)立了5種細菌耐藥基因分子檢測新方法；改進了7種動物專用抗生素及其制劑的生產(chǎn)工藝和質量；創(chuàng)制了非生素免疫增強劑4種。獲國家2類新獸證書6個，3類2個。獲國家發(fā)明專利12項，實用新型專利1項。主編參編專著6部，發(fā)表論文123篇，包括本專業(yè)權威SCI論文AAC(IF:4.672)，JAC(IF:4.659)等35篇。成果應用使豬雞抗生素用量減少30%-70%，細菌病降低50%，節(jié)省用藥成本30%，為有效控制豬雞細菌感染及耐藥，減少抗生素使用，保障公共衛(wèi)生和食品安全提供了新的理論和技術。市場前景分析：應用領域：本項目的應用領域主要為獸藥、疫苗生產(chǎn)企業(yè)以及大中型豬雞養(yǎng)殖生產(chǎn)企業(yè)。可共同企業(yè)合作開發(fā)新型獸藥、生物制品等，同時也可為大中型豬雞養(yǎng)殖生產(chǎn)企業(yè)提供技術支撐，有效降低抗生素的使用，保障產(chǎn)品安全，打造高品質放心品牌。市場需求：豬雞細菌性疾病嚴重危害公共衛(wèi)生和食品安全，如豬鏈球菌、豬雞沙門氏菌引起人感染發(fā)病的公共衛(wèi)生事件。在規(guī)模化養(yǎng)殖條件下，細菌性疾病呈多發(fā)趨勢如大腸桿菌等，畜禽因細菌性疾病致死或生產(chǎn)性能下降等造成全國年直接經(jīng)濟損失400億元（畜牧業(yè)年鑒2010）。病原細菌產(chǎn)生耐藥性是致細菌疾病難控治、用藥量大（每年畜禽抗生素原料藥用量多達10萬噸）、產(chǎn)品藥殘高的關鍵技術難題，如近年來出現(xiàn)耐多種抗生素的結核桿菌、金黃葡萄球菌、大腸桿菌等“超級耐藥菌”，引起了極大關注。本項目通過產(chǎn)學研結合12年聯(lián)合攻關，創(chuàng)立了細菌耐藥基因的分子檢測新方法，揭示了細菌耐藥性變化規(guī)律，創(chuàng)新了耐藥性控制理論和應用技術，并在安全高效新獸藥研發(fā)中得到廣泛應用（圖1），可為保障我國豬雞養(yǎng)殖健康、公共衛(wèi)生和產(chǎn)品安全提供了有力的科技支撐，其市場需求極大。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：“該項目已在國內多個省市規(guī)模化豬場，雞場、示范區(qū)、飼料廠、獸藥廠等進行了推廣應用，成果應用效益顯著。研究成果豐富了病原菌耐藥基因的基礎理論研究，為病原菌的耐藥性分子檢測和監(jiān)測提供了新的技術手段，項目選題技術路線合理，研究手段先進，數(shù)據(jù)可靠，結果可信，具有先進性、創(chuàng)新性和實用性的特點。其成果總體水平居國內領先、國際先進，部分成果處于國際領先水平”。

本項目獲 2017 年國家科技進步獎二等獎。 本技術圍繞食品危害物低成本、快速發(fā)現(xiàn)為核心，將生物識別與結合新型納 米標記材料相結合，針對目前生物快速檢測中存在的穩(wěn)定性和可靠性問題，利用 自組裝技術將多種光、電、磁學信號集于一體，構建具有良好體系相容性和穩(wěn)定 性的納米-生物傳感界面，提出了基于等離子手性信號的高靈敏檢測新技術，發(fā) 展了集快速富集與多信號同時測定于一體的多功能傳感檢測新方法和新器件。 （1）綜合運用了化學和生物體系的多尺度模擬和計算，提出了基于粗粒化 模型的抗原抗體親和性定量分析新方法，設計并研制了 200 余種高親和性和高特 異性抗原和抗體。 （2）研究了抗體與載體成分（纖維素、磁性納米材料、硅球等）的表界面 性質，創(chuàng)制了基于相分離的新型分離富集介質，并研制了相關快速富集和分離產(chǎn) 品，大大提高了復雜基質中痕量成分的提取效率。 （3）研制了新型標記材料，解決了“高標記效率”和“生物分子高活性” 無法兼顧的難題，研制了系列高特異性檢測探針，為復雜體系中痕量物質的快速 甄別提供了有力手段。 本項目共獲得國家發(fā)明專利 87 項，實用新型專利 5 項，獲美國授權發(fā)明專 利 1 項，制訂國家食品安全標準 2 項

我室沈洪兵、胡志斌團隊近日在《柳葉刀-區(qū)域健康》（西太平洋）（The Lancet Regional Health-Western Pacific）發(fā)表了領銜的出生隊列的最新研究，本研究使用大規(guī)模前瞻性出生隊列，系統(tǒng)比較輔助生殖受孕與自然受孕子代出生缺陷率的差異，并評估輔助生殖技術的安全性。本研究的結果將為優(yōu)化輔助生殖方案的選擇提供證據(jù)和線索，提高對輔助生殖受孕子代健康的關注。

針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統(tǒng)工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關學科理論、方法與技術，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構建“情景數(shù)據(jù)-元數(shù)據(jù)-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數(shù)據(jù)共同驅動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網(wǎng)絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現(xiàn)典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法是在層次任務網(wǎng)絡規(guī)劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現(xiàn)任務執(zhí)行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調度方案制定問題；進而考慮執(zhí)行時間等不確定因素的影響，在規(guī)劃過程中處理不確定性，制定柔性調度方案，使生成的調度方案更好地適應不確定的執(zhí)行環(huán)境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統(tǒng)工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網(wǎng)云的網(wǎng)絡結構、通訊協(xié)議及協(xié)同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統(tǒng)組成。其中，融合“人、車、物、網(wǎng)、地”的警情大數(shù)據(jù)支撐平臺與公安部門現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)相對接，關聯(lián)研發(fā)的目標識別與警情事件監(jiān)測預警結果，實現(xiàn)警情數(shù)據(jù)的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)支撐平臺提供的公安業(yè)務數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡輿情信息和研判結果數(shù)據(jù)等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調度系統(tǒng)基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執(zhí)行異常識別等功能，為指導指揮員進行調度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發(fā)的系統(tǒng)間及與公安相關業(yè)務系統(tǒng)間的互操作模式、資源可伸縮的并發(fā)處理技術，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統(tǒng)一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現(xiàn)各系統(tǒng)間的有機集成，平臺體系架構如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結構 成果相關圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)駕駛艙 圖 4 時空大數(shù)據(jù)查詢模塊 圖 5 研判規(guī)則管理模塊 圖 6 預案管理模塊