破解世界级难题，为祖国石油勘探贡献“中国芯”。多类型复杂油气识别是世界级难题，面对重大技术难题，科研人员迎难而上，充分发挥先锋作用和科研生力军作用，历时十年艰苦攻关，研发了具备完全自主知识产权的软件23套，三项原创核心关键技术达到国际领先水平，为油气识别贡献了“中国芯”，研究成果获“国家科技进步二等奖”。 相信很多人都有这样的经验，在收到中石油“今晚油价下调”的短信时，还能看到一段温馨提示，大意是：芯片中数据与加油卡服务器数据库的数据是分开的。加油前，先要去加油站圈存，把服务器上的金额同步到加油卡芯片上。 一块带着芯片的加油卡，正是芯片技术在油气行业最常见的应用。因为有了这块芯片，加油卡好比一个“小电脑”，它集成了微处理器、程序存储器、数据存储器和其他外围电路。此外，这块芯片中还装有操作系统COS，它可以帮助后台实现对油卡金额等数据的计算和管理。 除了加油卡，家用燃气表也安装了芯片——安全芯片。安全芯片可以与物联网安全管理平台配合使用，实现对用户信息的安全管理，优化用气管理，是用户安全用气的重要保障。 加油站地下的油库，则配备了基于RFID芯片的无线传感器，它可以把采集到的数据传送至监控中心，经监控中心处理分析后加以显示，实现对油库运行的监控，保证安全。 无论是油卡、燃气表还是加油站，都是芯片在油气行业下游应用的场景。当下，芯片技术已经覆盖包括上中下游在内的油气行业全产业...
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2021
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由上海交大深部生命国际研究中心主任、生命科学技术学院教授肖湘带队的上海交大“四人深海科考团队”，搭乘“探索一号”科考船，结束了在西太平洋海域的深渊科考任务，5日顺利返航抵达三亚。本航次中，上海交大深部生命国际研究中心团队随“奋斗者”号载人潜水器顺利完成了8次下潜作业任务，包括马里亚纳海沟“挑战者深渊”以及人类首次抵达雅浦海沟8919米深的未知区域；采集并处理了200多个位点珍贵的深渊样本，包括水体、沉积物、岩石和宏生物，测量了一系列环境参数，为研究深渊生态系统提供了珍贵的材料和宝贵的数据。 海洋是人类未来发展的重要领域，海洋科学考察是我们研究海洋的基础。现代海洋观测主要包括三个方面：海洋动力环境、海洋生态环境和海洋地质环境。那科学家是怎样开展这些观测呢？对了，就是借助它们的力量：科学考察船、移动观测平台、浮标和潜标等搭载的各种先进海洋观测仪器。 先说物理参数传感器吧。首先是温盐深仪，这种仪器算是科考船的基本配置了吧，主要作用就是探测温度、盐度以及深度。由水中探头和记录显示器及连接电缆组成。探头，由热敏元件和压敏元件等构成，与颠倒采水器一并安装在支架上，可投放到不同深度；记录显示器，除接收、处理、记录和显示通过铠装电缆从海水中探头传来的各种信息数据外，还能起整套设备的操纵器功能。此设备可测定海洋、湖泊和水库等不同水层或深度的水体水温、盐度、氧含量、声速、电导率及压力，用以研究水体...
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2021
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数字化在环境治理领域应用有多深？以下这四个行业热词，建议你提前了解，毕竟2022年要来了，行业发展的新风向说不定就在这里…… 现如今，以大数据、云计算、5G、物联网为代表的数字技术正在崛起，数字化转型成为各行业领域的热点。 工业制造业向数字化转型，电力电网行业向数字化转型，金融贸易行业向数字化转型......同样，生态环境治理也走向数字化道路。 随着环境保护政策的不断加码以及国家“3060”双碳目标的推行，生态环境保护治理要求被提升N个档次，治理手段也从“治”理升级到“智”理。 那数字化在环境治理领域应用有多深呢？以下这四个行业热词，建议你提前了解，毕竟2022年要来了，行业发展的新风向说不定就在这里…… 行业热词一：双碳数字化 双碳目标下的环保已然成为全球可持续发展的主旋律，随着碳排放市场的全面加速发展，越来越多的行业及企业开始关注双碳，并将双碳策略纳入到长期发展规划中。 双碳数字化建设，是使碳排放、碳资产、碳减排、碳足迹等数据实现智能在线监测。大力发展数字化“双碳”目标，构建数字化“双碳”监测平台，是节能减排的重要举措。 行业热词二：智慧大气监测 大气污染物的排放影响人体健康，治理大气污染，仅仅依靠传统的大气污染治理手段已远远不能满足追求高质量大气环境的需求，积极探索利用智能化手段来监测空气质量，实现大气精准治理。 智慧空气监测设备以数字化保障人体健康为原则...
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2021
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06
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近年来，中国物联网产业发展迅猛，产业规模急速壮大。那么，随着物联网的大规模普及，将为仪器仪表行业带来哪些机遇呢？ 物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”。 物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。物联网的应用和发展，有利于促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，极大提高社会管理和公共服务水平，催生大量新技术、新产品、新应用、新模式，推动传统产业升级和经济发展方式转变，并将成为未来经济发展的增长点。 当前伴随人工智能、大数据、移动互联网、云计算等先进技术的蓬勃发展，由物联网而带动的智慧交通、智慧物流、智慧港口等一系列新兴业态应运而生。物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。 近年来，中国物联网产业发展迅猛，产业规模急速壮大。那么，随着物联网的大规模普及，将为仪器仪表行业带来哪些机遇呢？ 物联网的出现也为仪器仪表行业参与竞争提供了机会，有利于行业企业实现技术创新升级。与相比，我国仪器仪表行业技术一直处于低水平状态，关键核心技术匮乏，存在的较大的差异。如今，物...
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2021
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随着近期部分餐饮品牌被检测出牛蛙、排骨等肉类存在农兽药残留超标的问题，还是让本就敏感的食安问题再度被推至公众视野中。打好“舌尖上”的美味、安全守卫战，还需善用食品快检仪器、加强市场监管等共同合力。 进入十二月，基于人们的日常需求与腌肉、灌肠等需求有所增长，肉类消费或将迎来新一轮年前旺季。不过，随着近期部分餐饮品牌被检测出牛蛙、排骨等肉类存在农兽药残留超标的问题，还是让本就敏感的食安问题再度被推至公众视野中。打好“舌尖上”的美味、安全守卫战，还需善用食品快检仪器、加强市场监管等共同合力。 随着社会进步、经济发展，我国城乡居民生活水平不断提高，肉类消费数十年来始终保持在相对较高的水平，只是在近年来人们更加注重膳食均衡的过程中，肉类消费结构相对有所改变。通过对比近些年国家统计发布的肉类消费相关数据可以看到，到2019年猪肉消费市场份额占比有所缩减，保持在四成左右，水产、禽类两大部分总体消费占比则将近48%，牛羊肉与其他肉类消费占比同样呈现出相应的增长趋势，消费占比达到12%左右。 另外，在早前网络上流传的一份全国各省市肉类人均消费量榜单中，也能看到当下我国人均肉类消费量逐步增长至51.3千克，而诸如广东、海南等省份，肉类人均消费量更是达到了81-93千克。毋庸置疑，在人们笑称自己是“食肉动物”、“无肉不欢”的背后，烤肉、火锅等餐饮消费需求快速增长，我国肉类消费也正呈现出实实在在的稳...
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2021
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03
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要说蓝莓好在哪，与抗氧化性相挂钩的花青素含量显然是一项重要指标，近日，吉林省检验检测技术协会就《鲜蓝莓中花青素的测定液相质谱法》团体标准征求意见，将于2021年12月23日前截止。 营养丰富又具有医疗保健价值的蓝莓有着广阔的市场发展前景，以贵州、山东、辽宁为代表的地区近年来蓝莓种植规模不断扩大，并发展成为地方乡村振兴中的重要产业。而要说蓝莓好在哪，与抗氧化性相挂钩的花青素含量显然是一项重要指标，近日，吉林省检验检测技术协会就《鲜蓝莓中花青素的测定液相质谱法》团体标准征求意见，将于2021年12月23日前截止。 蓝莓是起源于北美洲与东亚的一类浆果，又被称为甸果、地果、龙果、笃斯、都柿。因蓝莓细软多汁，且富含花青素、维生素C、有机酸、果胶等营养元素，素来有着“浆果之王”的美誉。尤其是其所含的天然花青素作为黄酮和黄烷酮的衍生物，经研究后被认为有着较强的抗氧化功能，以及对增强人体视力、改善皮肤状况等方面均有一定作用，且还是一种具有水溶性的天然色素等，更是进一步将蓝莓推至消费视野中。 伴随着近年来人们的健康观念不断增强与消费能力增强，也带动我国蓝莓产业快速发展。无论是蓝莓鲜食，还是经深加工后转换得到的蓝莓饮品、蓝莓果酒、蓝莓罐头或是研发出的一系列保健品，亦或是蓝莓花青素提取项目等均相继提上日程。就今年来看，每年可完成一千万吨左右蓝莓酵素、蓝莓全果汁、蓝莓粉等深加工产品生产的蓝莓深加工生...
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2021
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来自代尔夫特理工大学的一个研究小组成功地设计了世界上最精确的微芯片传感器之一，该装置可以在室温下运行。他们将纳米技术和机器学习与自然界的蜘蛛网结合起来，能够使纳米机械传感器在与日常噪音极端隔离的情况下振动。这一突破发表在《先进材料》的新星期刊上，对引力和暗物质的研究以及量子互联网、导航和传感领域有很大影响。 研究最小尺度的振动物体，如用于传感器或量子硬件的物体，最大的挑战之一是如何保持环境热噪声不与它们的脆弱状态发生作用。例如，量子硬件通常被保存在接近绝对零度(-273.15°C)的温度下，这种特种冰箱的价格为50万欧元一台。来自代尔夫特理工大学的研究人员创造了一种网状的微芯片传感器，在与室温噪声隔离的情况下能产生极好的共振，他们的发现将使建造量子设备的费用更加低廉。 领导这项研究的理查德-诺特和米格尔·贝萨正在寻找结合纳米技术和机器学习的新方法。他们是如何想到用蜘蛛网作为模型的？诺特表示'我做这项工作已经有十年了，在禁闭期间，我注意到我的阳台上有很多蜘蛛网。我意识到蜘蛛网是非常好的振动探测器，因为它们要测量网内的振动来寻找它们的猎物，而不是网外的振动，比如风吹过树。因此，为什么不搭上数百万年的进化的便车，用蜘蛛网作为一个超敏感设备的初始模型呢？' 由于该团队对蜘蛛网的复杂性一无所知，他们让机器学习来指导发现过程。贝萨表示：'我们知...
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