破解世界級難題，為祖國石油勘探貢獻“中國芯”。多類型復雜油氣識別是世界級難題，面對重大技術難題，科研人員迎難而上，充分發揮先鋒作用和科研生力軍作用，歷時十年艱苦攻關，研發了具備完全自主知識產權的軟件23套，三項原創核心關鍵技術達到國際領先水平，為油氣識別貢獻了“中國芯”，研究成果獲“國家科技進步二等獎”。 相信很多人都有這樣的經驗，在收到中石油“今晚油價下調”的短信時，還能看到一段溫馨提示，大意是：芯片中數據與加油卡服務器數據庫的數據是分開的。加油前，先要去加油站圈存，把服務器上的金額同步到加油卡芯片上。 一塊帶著芯片的加油卡，正是芯片技術在油氣行業最常見的應用。因為有了這塊芯片，加油卡好比一個“小電腦”，它集成了微處理器、程序存儲器、數據存儲器和其他外圍電路。此外，這塊芯片中還裝有操作系統COS，它可以幫助后臺實現對油卡金額等數據的計算和管理。 除了加油卡，家用燃氣表也安裝了芯片——安全芯片。安全芯片可以與物聯網安全管理平臺配合使用，實現對用戶信息的安全管理，優化用氣管理，是用戶安全用氣的重要保障。 加油站地下的油庫，則配備了基于RFID芯片的無線傳感器，它可以把采集到的數據傳送至監控中心，經監控中心處理分析后加以顯示，實現對油庫運行的監控，保證安全。 無論是油卡、燃氣表還是加油站，都是芯片在油氣行業下游應用的場景。當下，芯片技術已經覆蓋包括上中下游在內的油氣行業全產業...
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2021
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由上海交大深部生命國際研究中心主任、生命科學技術學院教授肖湘帶隊的上海交大“四人深海科考團隊”，搭乘“探索一號”科考船，結束了在西太平洋海域的深淵科考任務，5日順利返航抵達三亞。本航次中，上海交大深部生命國際研究中心團隊隨“奮斗者”號載人潛水器順利完成了8次下潛作業任務，包括馬里亞納海溝“挑戰者深淵”以及人類首次抵達雅浦海溝8919米深的未知區域；采集并處理了200多個位點珍貴的深淵樣本，包括水體、沉積物、巖石和宏生物，測量了一系列環境參數，為研究深淵生態系統提供了珍貴的材料和寶貴的數據。 海洋是人類未來發展的重要領域，海洋科學考察是我們研究海洋的基礎。現代海洋觀測主要包括三個方面：海洋動力環境、海洋生態環境和海洋地質環境。那科學家是怎樣開展這些觀測呢？對了，就是借助它們的力量：科學考察船、移動觀測平臺、浮標和潛標等搭載的各種先進海洋觀測儀器。 先說物理參數傳感器吧。首先是溫鹽深儀，這種儀器算是科考船的基本配置了吧，主要作用就是探測溫度、鹽度以及深度。由水中探頭和記錄顯示器及連接電纜組成。探頭，由熱敏元件和壓敏元件等構成，與顛倒采水器一并安裝在支架上，可投放到不同深度；記錄顯示器，除接收、處理、記錄和顯示通過鎧裝電纜從海水中探頭傳來的各種信息數據外，還能起整套設備的操縱器功能。此設備可測定海洋、湖泊和水庫等不同水層或深度的水體水溫、鹽度、氧含量、聲速、電導率及壓力，用以研究水體...
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2021
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數字化在環境治理領域應用有多深？以下這四個行業熱詞，建議你提前了解，畢竟2022年要來了，行業發展的新風向說不定就在這里…… 現如今，以大數據、云計算、5G、物聯網為代表的數字技術正在崛起，數字化轉型成為各行業領域的熱點。 工業制造業向數字化轉型，電力電網行業向數字化轉型，金融貿易行業向數字化轉型......同樣，生態環境治理也走向數字化道路。 隨著環境保護政策的不斷加碼以及國家“3060”雙碳目標的推行，生態環境保護治理要求被提升N個檔次，治理手段也從“治”理升級到“智”理。 那數字化在環境治理領域應用有多深呢？以下這四個行業熱詞，建議你提前了解，畢竟2022年要來了，行業發展的新風向說不定就在這里…… 行業熱詞一：雙碳數字化 雙碳目標下的環保已然成為全球可持續發展的主旋律，隨著碳排放市場的全面加速發展，越來越多的行業及企業開始關注雙碳，并將雙碳策略納入到長期發展規劃中。 雙碳數字化建設，是使碳排放、碳資產、碳減排、碳足跡等數據實現智能在線監測。大力發展數字化“雙碳”目標，構建數字化“雙碳”監測平臺，是節能減排的重要舉措。 行業熱詞二：智慧大氣監測 大氣污染物的排放影響人體健康，治理大氣污染，僅僅依靠傳統的大氣污染治理手段已遠遠不能滿足追求高質量大氣環境的需求，積極探索利用智能化手段來監測空氣質量，實現大氣精準治理。 智慧空氣監測設備以數字化保障人體健康為原則...
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2021
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近年來，中國物聯網產業發展迅猛，產業規模急速壯大。那么，隨著物聯網的大規模普及，將為儀器儀表行業帶來哪些機遇呢？ 物聯網是通過信息傳感設備，按照約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。通俗地講，物聯網就是“物物相連的互聯網”。 物聯網作為新一代信息技術的高度集成和綜合運用，具有滲透性強、帶動作用大、綜合效益好的特點，是繼計算機、互聯網、移動通信網之后信息產業發展的又一推動者。物聯網的應用和發展，有利于促進生產生活和社會管理方式向智能化、精細化、網絡化方向轉變，極大提高社會管理和公共服務水平，催生大量新技術、新產品、新應用、新模式，推動傳統產業升級和經濟發展方式轉變，并將成為未來經濟發展的增長點。 當前伴隨人工智能、大數據、移動互聯網、云計算等先進技術的蓬勃發展，由物聯網而帶動的智慧交通、智慧物流、智慧港口等一系列新興業態應運而生。物聯網是互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網絡。 近年來，中國物聯網產業發展迅猛，產業規模急速壯大。那么，隨著物聯網的大規模普及，將為儀器儀表行業帶來哪些機遇呢？ 物聯網的出現也為儀器儀表行業參與競爭提供了機會，有利于行業企業實現技術創新升級。與相比，我國儀器儀表行業技術一直處于低水平狀態，關鍵核心技術匱乏，存在的較大的差異。如今，物...
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2021
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隨著近期部分餐飲品牌被檢測出牛蛙、排骨等肉類存在農獸藥殘留超標的問題，還是讓本就敏感的食安問題再度被推至公眾視野中。打好“舌尖上”的美味、安全守衛戰，還需善用食品快檢儀器、加強市場監管等共同合力。 進入十二月，基于人們的日常需求與腌肉、灌腸等需求有所增長，肉類消費或將迎來新一輪年前旺季。不過，隨著近期部分餐飲品牌被檢測出牛蛙、排骨等肉類存在農獸藥殘留超標的問題，還是讓本就敏感的食安問題再度被推至公眾視野中。打好“舌尖上”的美味、安全守衛戰，還需善用食品快檢儀器、加強市場監管等共同合力。 隨著社會進步、經濟發展，我國城鄉居民生活水平不斷提高，肉類消費數十年來始終保持在相對較高的水平，只是在近年來人們更加注重膳食均衡的過程中，肉類消費結構相對有所改變。通過對比近些年國家統計發布的肉類消費相關數據可以看到，到2019年豬肉消費市場份額占比有所縮減，保持在四成左右，水產、禽類兩大部分總體消費占比則將近48%，牛羊肉與其他肉類消費占比同樣呈現出相應的增長趨勢，消費占比達到12%左右。 另外，在早前網絡上流傳的一份全國各省市肉類人均消費量榜單中，也能看到當下我國人均肉類消費量逐步增長至51.3千克，而諸如廣東、海南等省份，肉類人均消費量更是達到了81-93千克。毋庸置疑，在人們笑稱自己是“食肉動物”、“無肉不歡”的背后，烤肉、火鍋等餐飲消費需求快速增長，我國肉類消費也正呈現出實實在在的穩...
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2021
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要說藍莓好在哪，與抗氧化性相掛鉤的花青素含量顯然是一項重要指標，近日，吉林省檢驗檢測技術協會就《鮮藍莓中花青素的測定液相質譜法》團體標準征求意見，將于2021年12月23日前截止。 營養豐富又具有醫療保健價值的藍莓有著廣闊的市場發展前景，以貴州、山東、遼寧為代表的地區近年來藍莓種植規模不斷擴大，并發展成為地方鄉村振興中的重要產業。而要說藍莓好在哪，與抗氧化性相掛鉤的花青素含量顯然是一項重要指標，近日，吉林省檢驗檢測技術協會就《鮮藍莓中花青素的測定液相質譜法》團體標準征求意見，將于2021年12月23日前截止。 藍莓是起源于北美洲與東亞的一類漿果，又被稱為甸果、地果、龍果、篤斯、都柿。因藍莓細軟多汁，且富含花青素、維生素C、有機酸、果膠等營養元素，素來有著“漿果之王”的美譽。尤其是其所含的天然花青素作為黃酮和黃烷酮的衍生物，經研究后被認為有著較強的抗氧化功能，以及對增強人體視力、改善皮膚狀況等方面均有一定作用，且還是一種具有水溶性的天然色素等，更是進一步將藍莓推至消費視野中。 伴隨著近年來人們的健康觀念不斷增強與消費能力增強，也帶動我國藍莓產業快速發展。無論是藍莓鮮食，還是經深加工后轉換得到的藍莓飲品、藍莓果酒、藍莓罐頭或是研發出的一系列保健品，亦或是藍莓花青素提取項目等均相繼提上日程。就今年來看，每年可完成一千萬噸左右藍莓酵素、藍莓全果汁、藍莓粉等深加工產品生產的藍莓深加工生...
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2021
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來自代爾夫特理工大學的一個研究小組成功地設計了世界上最精確的微芯片傳感器之一，該裝置可以在室溫下運行。他們將納米技術和機器學習與自然界的蜘蛛網結合起來，能夠使納米機械傳感器在與日常噪音極端隔離的情況下振動。這一突破發表在《先進材料》的新星期刊上，對引力和暗物質的研究以及量子互聯網、導航和傳感領域有很大影響。 研究最小尺度的振動物體，如用于傳感器或量子硬件的物體，最大的挑戰之一是如何保持環境熱噪聲不與它們的脆弱狀態發生作用。例如，量子硬件通常被保存在接近絕對零度(-273.15°C)的溫度下，這種特種冰箱的價格為50萬歐元一臺。來自代爾夫特理工大學的研究人員創造了一種網狀的微芯片傳感器，在與室溫噪聲隔離的情況下能產生極好的共振，他們的發現將使建造量子設備的費用更加低廉。 領導這項研究的理查德-諾特和米格爾·貝薩正在尋找結合納米技術和機器學習的新方法。他們是如何想到用蜘蛛網作為模型的？諾特表示'我做這項工作已經有十年了，在禁閉期間，我注意到我的陽臺上有很多蜘蛛網。我意識到蜘蛛網是非常好的振動探測器，因為它們要測量網內的振動來尋找它們的獵物，而不是網外的振動，比如風吹過樹。因此，為什么不搭上數百萬年的進化的便車，用蜘蛛網作為一個超敏感設備的初始模型呢？' 由于該團隊對蜘蛛網的復雜性一無所知，他們讓機器學習來指導發現過程。貝薩表示：'我們知...
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