技术需求基本信息
技术需求解析
技术研发指南
近年来,我国食用植物油消费量持续增长,需求缺口不断扩大,对外依存度明显上升,供需矛盾日益突出。一直以来,油脂加工企业为了提高得油率,对大豆、油菜籽、花生等大宗油料作物制油采用的加工方式是预榨→浸出→精炼的传统工艺。由于能耗高、污染大、化学溶剂残留等不利因素,既不符合国家发改委颁布的《产业结构调整指导目录(2019年本)》政策,更不能满足广大消费者对绿色、健康、环保的食用油需求。发展一次压榨制油工艺,增强健康优质食用植物油供给能力,已成为迫切需要解决的关乎国计民生的大事。
目前国内外在线应用的榨油机,普遍存在产量较小(日处理量≤45t/d)、干饼残油率高>10%),且在油料加工过程中需依附破碎、轧坯、蒸炒等设备及工艺,不仅功能单一、稳定性差,工艺路线长、能耗高、且普遍存在高值加工问题。据科技查新,国内外大处理量榨油机均以预榨机为主,不适用于常温压榨,尚未有适用于油料常温整颗粒入榨、一次压榨制油加工能力达100t/d以上的大型榨油机。因此,研制适用于油料整颗粒常温入榨、不需依附破碎、轧坯、蒸炒等设备及工艺,一次压榨制油加工能力达100t/d以上的大型常温榨油机对我国油脂加工业的发展具有重要意义,也符合粮油适度加工、减损增效的要求。
乳腺癌是女性最常见的癌种,目前临床手术过程中,需要对术中获取的可疑组织开展冰冻病理检查,以决定手术切除方案,病人这时处于麻醉及创口未缝合状态,术中的病理诊断要求快速且高效。术中的乳腺癌冰冻病理图片信息丰富且尺寸大,传统的人工分析效率低且耗时。
建立乳腺癌术中冰冻病理智能诊断的算法模型对于提升术中病理诊断的效率及准确率有重要临床价值。
本产品一机多用,能够适应油料低温、适温、高温等不同制油工艺,需解决:
1.将榨油机变速箱和传动箱合为一体后,两根螺旋主轴受拉力影响较大,如何保证双螺旋榨油机的同心度和强度,确保榨油机运行稳定。
2.在取消破碎、扎胚、蒸炒等设备及工艺段后,如何合理设计双螺旋压榨轴,榨螺、衬圈尺寸及配置,增强破碎剪切能力以及合适的压缩比,实现油料整颗粒压榨,使油料爬坡角度小,油料受阻力小,产量增大,且实现多级压榨,提高出油率,降低饼中残油,大幅降低能耗。
3.榨油机运行时榨膛内各工艺段温度不同,如何精准检测及智能控制各料段温度以及榨膛压力,以及电流过载保护等智能化控制。
企业需求:探索研究一种适用于冰冻乳腺癌细胞术中病理图片的深度学习算法模型,利用深度模型的系统、全面的识别能力,构建判别敏感区域的深度小尺度判别模型,提高模型精度和收敛速度,降低模型过拟合的可能性;另外,在深度小尺度判别模型的基础上,通过融合处理模型,划分完整的敏感区域。主要研发内容:
1.乳腺癌术中冰冻病理图片数据库的建立(企业应已有基础);
2.基于深度学习框架的ROI/敏感区域的检测定位;
3.敏感区域深度小尺度判别模型的构建;
4.乳腺癌术中冰冻病理智能诊断算法的性能评价。
a.榨油机生产能力:100~150t/d;
b.干饼残油率(一次压榨):6.5~7.5;
c.油料入榨温度(℃):常温;
d.节能降耗指标:>40%,e.油料入榨水分在线检测及智能控制:<9%;
f.榨油机运行时榨膛内各工艺段在线温度检测及智能控制:进料段<90℃、压榨段<110℃、沥干挂<110℃、出饼段<130℃;
g.榨油机运行时榨膛压力在线检测及智能控制:<50Mpa。
企业需求指标:建立乳腺癌术中冰冻病理智能诊断的算法模型;实验室综合识别区域准确度³ 80%。
建议补充指标:
1.乳腺癌细胞等区域的定位及检测准确度;
2.对应诊断敏感性及准确率;
2.对不同尺寸病理图片的诊断分析速度(效率)等。
解析专家署名