重磅揭晓！北京化工大学2020年度重要科技进展
为学习贯彻习近平总书记关于科技创新的重要思想，大力弘扬新时代科学家精神，激励和引导我校广大科技工作者追求真理、勇攀高峰，做新时代的奋斗者，努力“形成一批基础研究和应用基础研究的原创性成果，突破一批卡脖子的关键核心技术”，学校组织评选了2020年度重要科技进展。经学院推荐、校外专家评审、校学术委员会表决、校长办公会审议及校内公示等评选环节，8项成果最终入选2020年度重要科技进展。
01.
高性能低成本电催化材料的构筑与器件应用
主要完成人：王峰 张正平 窦美玲
实现高效低成本电化学能源转化技术是完善能源和资源有效利用产业体系的重要环节，对提高和拓展低成本电催化材料的性能应用将发挥重要作用。团队从分子结构设计出发，揭示了边缘基团分子体积大小与高位点密度酞菁基共轭芳化网络催化性能的构效关系，发展了选择性负载、多组元耦合调控活性位点电子结构和微环境的新方法，建立了高密度高活性高稳定性单原子位点构筑的新体系，实现了低/非贵金属催化材料的性能提升以及在氢-氧电化学反应中的应用拓展。在此基础上，该团队设计并制备了超薄、多功能气体扩散电极以及活性析氢电极，实现低成本电催化材料在实际工况下的多功能高性能应用。相关研究成果发表于J. Am. Chem. Soc., 2020, 142, 17524；Adv. Mater. 2020, 32, 2003649；Angew. Chem. Int. Ed., 2020, 59, 20423等。
02.
流体机械动力学建模仿真与故障溯源诊断关键技术及应用
主要完成人：王维民 高金吉 李启行 何立东 江志农
流体机械如离心压缩机、轴流压缩机/风机、往复压缩机和离心机是国民经济和国防工业的核心装备。然而常因转子动力学设计软件计算精度低而满足不了高稳定性设计需求；在出厂测试中,因缺乏稳定性测试技术致稳定性故障频发而损失惨重；因不能进行故障的溯源诊断而使得故障得不到根本性的解决。本项目针对流体机械动力学建模仿真与故障溯源诊断关键技术及应用的共性难题，在国家重点基础研究发展计划（973计划）项目、国家自然科学基金重点项目及面上项目、装备预研教育部联合基金项目的支持下，本项目历时11年，联合6家单位，建成5套大型试验装备。①开发了包含轴承-转子动力学、密封特性的高精度仿真及测试与齿轮轴系动力学等关键技术的流体机械复杂转子系统动力学建模仿真研究；②进行了转子稳定性精准辨识、高精度预测及转子稳定性、振动抑制的研究；③融合了包括叶片监测诊断、往复机监测诊断及离心机监测诊断的流体机械故障溯源诊断等关键技术。项目成果应用于国内首套十万立方米等级空分装置用空气压缩机、120万吨/年乙烯装置用大型压缩机组(包括:裂解气压缩机、丙烯压缩机、乙烯压缩机及其驱动汽轮机)、45和60万吨/年合成氨装置合成气压缩机,并有力地推动了国内大型高雷诺数低温风洞动力装置、大推力火箭发动机和离心机的研发。近三年来，成果应用产生效益超7.77亿元。本项目关键技术的突破及工业应用，有力提升了我国流体机械的自主创新能力和核心竞争力，高度契合军民融合国家战略，产生了显著的经济和社会效益，并获中国石油和化工联合会科技进步一等奖。
03
聚合物材料结构荧光原位表征新方法
主要完成人：吕超 田锐 管伟江 林彦军 李凯涛 段雪
聚合物材料在国民经济中占有重要比重，而其传统表征制样复杂、破坏样品且灵敏度受限，目前尚无对聚合物老化、聚合物复合材料无机相分散度的有效表征方法。本研究团队原创了聚合物材料结构荧光原位表征新方法：1）提出“聚合物材料老化早期检测及过程监测方法”，在聚合物出现异常微观征兆即可发现早期老化，大幅提前聚合物老化的早期检测，建立了动力学模型模拟预测老化进程；2）提出“聚合物复合材料无机相分散度定性定量评价方法”，实现了对复合材料无机相分散度高灵敏、无损、三维、可视化评价。两类原创方法均具有普适性，对多种聚合物以及无机相有显著效果，具有广泛应用前景。本团队开创并引领了荧光法原位表征聚合物材料的新领域，相关研究成果发表于Sci. Adv. 2020, 6, eaaz6107; ACS Cent. Sci. 2020, 6, 771; Angew. Chem. Int. Ed. 2020, 59, 12800; Anal. Chem., 2020, 92, 7794等，申请中国发明专利5项、专利合作条约（PCT）1项，授权中国发明专利4项。该成果在海尔集团、金发科技股份有限公司、山东玲珑轮胎股份有限公司和济南泰星精细化工有限公司及中国电力科学研究院等获得应用，并获2020年中国分析测试协会科学技术一等奖。
04.
对流PCR技术研究及产业化
主要完成人：邱宪波
PCR是核酸检测与分子诊断领域内一项极其重要技术，是传染病（如新冠肺炎）检测的金标准。与国内体外诊断试剂龙头企业及厦门大学相互合作，围绕对流PCR技术，开展基于新型PCR的核酸快速检测技术研究及应用（如传染病快速检测）。研究提出了新型的对流PCR核酸扩增方法及装置，创造性的解决了对流PCR核酸检测的稳定性、重复性、灵敏度及可靠性等关键技术问题。形成了对流PCR自主研究特色，处于国内领先，与国际水平相当。在国内率先实现了对流PCR技术的产业化应用，填补了国内空白。对流PCR检测时间（≤30分钟）显著低于传统PCR方法（1-2小时），成本低（普通PCR仪成本1/3以下），扩增方法简单（恒温加热），构建了一个适合现场快速核酸检测的优势技术平台，为提升针对包括新冠肺炎等在内的各类传染病检测能力提供了科学与技术支撑。在Sensors and Actuators B: Chemical等高水平期刊发表相关研究论文近10篇，获美国专利授权1件，中国专利授权4件，申请美国专利1件、PCT专利2件、中国专利4件。截止2020年3月，对流PCR仪实现产业化及应用，产生经济效益达到2000万元。
05.
非结构环境下的多目标智能感知理论与方法
主要完成人：曹政才 王坤峰 胡伟 胡峻林 李瑞瑞
智慧监控是“人工智能+机器视觉”与应用场景的深度融合，是国家的重大战略需求，为公共安全、工业生产和人民生活“保驾护航”。本团队从特征相似性度量学习、自适应目标检测、自学习目标识别三方面，取得一些标志性成果：（1）明晰了大规模噪声数据影响多目标相似性的内在规律，深化了自监督相似性度量学习理论来支撑目标感知和解译；（2）设计了自适应深度卷积神经网络模型，形成了局部多尺度和全局表征自适应目标检测提取范式；（3）提出了自学习目标识别模型和噪声数据下模型训练方法，实现了非结构环境下多类别多目标的精准识别和智慧监控。研究成果获得2020年中国自动化学会自然科学奖一等奖，并且于2020年在IEEETrans.Image Processing (2020, 29: 2078-2093)、IEEE Trans.IndustrialInformatics(2020,16(12):74377447)IEEETrans.IntelligentTransportationSystems(DOI:10.1109/TITS.2020.2989129;DOI:10.1109/TITS.2019.2961145)等高质量期刊中发表相关主题10余篇论文。
06.
基于结构描述符的催化剂设计方法及应用
主要完成人：程道建 许昊翔 朱吉钦
开发高性能催化剂是解决能源化工、石油化工、环境化工领域问题的关键途径。程道建等人提出了基于“结构描述符”的催化剂设计方法：通过与催化位点相关的、可查阅的结构特性参数，构建“结构描述符”，建立催化剂结构与性能之间的直接关联模型，用于高效快捷筛选催化剂，指导催化剂的实验制备和应用。已应用于能源化工、石油化工、环境化工领域的催化剂开发，取得了如下创新成果：（1）指导非贵金属纳米复合材料的制备，应用于催化电解水产氢，如RhCu合金纳米管、3D RuCu纳米晶、CoP纳米线耦合CoMoP纳米片和二硫化钼-磷化钼复合界面结构等电催化剂，大大缩短了此类电催化剂的开发周期。（2）指导开发应用于低碳烷烃高效利用的工业催化剂：如乙烯环氧化Ag基催化剂和碳四烷基化预加氢Pd基催化剂等，部分催化剂已经过中石油石化院兰州中心的1000小时中试实验，正在进行工业应用推广，大大缩短了此类工业催化剂的开发周期和成本。（3）针对处理有机污染物的催化氧化技术，开发“洋葱环Pd-Pt-Pd”和“洋葱环Mn-Co-Mn”合金纳米簇，作为催化氧化有机污染物的活性组分，基于该类催化剂开发的成套技术已应用到二十余家企业，累计节省燃料费用和排污费15,099.06万元。以上相关成果2020年发表在了Adv. Energy Mater. (2020, 10, 1903038)，Small (2020, 16, 2000924)，Nano Energy (2020, 68, 104332.；2020, 78, 105253)等国际主流期刊上，申请或授权发明专利5项，2020年以第一完成单位获得中国石化联合会科技进步二等奖1项。
07.
新冠肺炎病毒检测溯源与药物疫苗研究
主要完成人：童贻刚 范华昊 宋立华 安小平
刘文丽 王立钦 洪碧霞 陈杨桢
新冠肺炎疫情爆发后，课题组承担了科技部“新型冠状病毒肺炎疫情应急科研攻关”专项工作，在新冠病毒溯源、药物研发、疫苗开发、快速检测等方面开展大量工作。创新成果包括：（1）从走私至广西的穿山甲分离了一株冠状病毒GX_P2V，该病毒与新冠病毒SARS-CoV-2高度同源，该病毒模型的建立，为新冠肺炎疫情下的病毒溯源、抗病毒药物与疫苗的快速研发提供了重要基础。（2）利用上述类新冠病毒筛选出了有效抑制新冠病毒的“老药”千金藤素，该药使用历史久、安全性高，可能是一种广谱抗冠状病毒药物，具有非常好的应用前景。（3）对千金藤素抗病毒活性的潜在机制进行研究，发现其主要通过干扰细胞应激反应发挥抗冠状病毒效果。（4）对新冠病毒S蛋白抗原表位进行了深入研究，为新冠病毒感染者体内免疫反应提供了血清学证据，并为为理性设计安全有效的新冠疫苗提供了基础。（5）首次证明母乳可以有效阻断新冠病毒对人体细胞的感染，并发现乳清蛋白还可抑制其他动物冠状病毒的感染和复制，提示母乳喂养对新生儿具有良好的抗冠状病毒保护作用，也为开发新型抗新冠病毒药物提供了新的思路。（6）2020年6月11日北京新发地爆发新冠疫情，课题组受北京市两委的安排，对北京市81所高校的129个校区9763个环境样本展开新冠病毒采样及检测工作，圆满完成“服务首都教育”的任务。童贻刚教授因在抗击新冠疫情中发挥的突出贡献，获评“北京市抗击新冠肺炎疫情先进个人”称号，所在课题组获得2020年北京化工大学校长奖（科技抗疫团队奖）。
08.
预测型分子热力学理论体系的构建及应用
主要完成人：雷志刚
化工分离过程的分离剂种类和数目众多，如果仅凭实验挑选出最佳的符合某一体系的分离剂，其工作量将是十分繁琐的，因此发展预测型分子热力学理论其意义不言而喻。本项目构建了一套迄今为止最为系统、完整的适用于化工中大多数物系的预测型分子热力学理论体系。主要创新点如下：(1). 将传统、实用的UNIFAC模型推广到含离子液体体系，经进一步修订与扩充后使之成为具有较强普适性的预测型分子热力学模型(Ind. Eng. Chem. Res., 2020, 59(21), 10172–10184.)。该模型已被国内外学者广泛应用，所引申出的创新成果发表在85篇高水平国际期刊论文上。(2). 所研发的离子液体COSMO-RS模型已作为独立模块嵌入到国际著名商用软件ADF之中，使普通化学工程师能很方便地使用预测型分子热力学研究成果。在此基础上，提出新的COSMO-UNIFAC组合预测型分子热力学模型，兼具COSMO基模型（先验性特征）和UNIFAC模型（预测准确性高）各自的优点（且“1+1 2”） (AIChE J., 2020, 66(1), e16787.)。国内外7家著名商用软件已经或同意在新版本中嵌入该模型。(3). 在预测型分子热力学理论指导下，创新、设计全新的离子液体气体干燥新技术(Chem. Eng. Sci., 2021, 230, 116186.)，并于2019年12月已成功在浙江信汇新材料股份有限公司工业侧线装置上实现运行。项目研究成果2020年获得第十二届侯德榜化工科技创新奖。2020年1月项目主持人已在国际期刊《Green Energy & Environment》(IF: 6.395, Elsevier B.V.)上客座编辑(Guest Editor)具有明确目标指向性的预测型分子热力学主题特刊 – “COSMO-based Models”。
（说明：成果是按照第一完成人姓氏笔画进行排序。）
来源|科学技术发展研究院
责编|张露凝
美编|马馨然