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北京鼎盛青创科技有限公司 2021-08-23
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北京鼎盛青创科技有限公司 2021-08-23
万兆网络多核处理器 SOC 芯片产业化
本项目是用 28 纳米 FPGA 器件实现了一枚《万兆网络多核处理器》SOC 芯 片。该芯片目标客户是路由器、交换机、防火墙网络设备整机厂商和网络技术 科研、监管机构。该芯片用于拓展网络带宽到 10Gbps,支持 Open Flow 协议, 兼容 IPV4/IPV6 协议,是 SDN 控制器的基础载体,NFV 的运行平台。该芯片是 互联网产业的核心器件、重要的战略物资,国内空白,国家急需。该项目的产 业化包含 SOC 芯片推广,FPGA→ASIC 转化、网络设备整机生产 3 部分。适合 创办的企业为 Fabless 模式集成电路芯片设计为主和网络装备整机生产为辅的电 43 子信息类股份制高科技企业。
山东大学 2021-04-13
城市污水一体化组合工艺处理反应器
本发明采取先深入研究城市污水传统A2/O工艺等同步脱氮除磷的优缺点、重点研究反硝化脱氮除磷的新技术原理,再开发同步脱氮除磷新工艺。本发明对单泥SBR系统、双泥SBR系统的反硝化除磷的原理与工艺进行深入研究, 以此为基础,按反硝化除磷原理进行一体化扩大设计(7920倍), 研发出新的工程流程和示范设备系统, 获得成功,为城市污水的大规模处理与工程化应用奠定了基础。从而,解决了城市污水处理领域同步脱氮除磷的关键性、共性技术难题。 本发明开发的同步脱氮除磷新工艺,对比当前国内外同类相关技术
华南理工大学 2021-04-14
电力电子化电力系统广义稳定器技术
一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 构建以新能源为主体的新型电力系统,是实现双碳目标、贯彻能源安全新战略的主要举措。为应对由新能源大规模接入电力系统所参与或引发的覆盖次同步频带到高频带的宽泛范围的振荡现象,本技术主要研究适用于电力电子化电力系统的广义稳定器技术。 现有技术的痛点问题是:1、新能源发电装置并入电力系统后由于其多时间尺度控制,振荡特征呈现宽频振荡和振荡频率漂移的特征;2、新能源发电装置实际工况不确定性导致控制结构参数和工作模式多变,系统振荡模式、振荡频率、阻尼特征随之改变。
华中科技大学 2022-07-26
大型电力变压器智能化关键技术及应用
电力变压器是电网能量传输的枢纽和核心,其安全运行是保障电网安全 的第一道防御系统。本项目针对电力变压器运行安全持续开展变压器智能化关 键技术反应用研究: (1) 深入研究并揭示了电力变压器运行故障机理及特征,创新性地提出了 新的电力变压器故障智能检测及诊断方法,形成了电力变压器智能化系统架构, 发明了变压器智能化系统核心的一体化智能监测技术及分布式诊断方法,研 发出感知运行状态信息的变压器传感网络,解决了变压器信息感知、数据传输、 信号处理、故障诊断等硬件的一体化设计技术难题。 (2) 提出了变压器多种信息智能感知新方法,研制了局部放电超高频信号、 油中溶解气体、绕组暂态电压与套管绝缘参数等多种状态参数的无线智能传感 器。发明了变压器冷却与滤油系统的在线智能控制技术。 (3) 提出了提高变压器状态信息可信度的方法,开发了融合状态信息、统 计数据和老化程度等多源信息的电力变压器健康指数综合评估系统,如电气设 备状态在线监测与故障诊断分析系统、电气设备绝缘综合在线监测系统、电 力设备智能综合处理装置等,解决了多源信息无法进行关联分析和融合评估的 技术难题,提高了运行变压器状态准确评估的可靠性、有效性及实用性。 市场及经济效益分析: 本项目研发的智能变压器监测参量全面,同时具有冷却系统、在线滤油 系统智能控制和负荷调度辅助决策功能,系统维护工作量小。同类技术对比 结果如表4所示。相关统计表明:中国境内已安装110 kV及以上电压等级变 压器近5万台套,市场需求巨大。 团队介绍: 自2003年至2017年,重庆大学采用“应用基础研究与工程技术攻关" 相结合的研究方法,针对变压器智能化面临的监测传感器不具智能化处理能 力和一体化水平低、缺乏融合多源信息的状态评估统一建模方法、变压器状 态评估无法支撑变压器运行控制等三方面复杂科学技术难题、尚不存在稳定 可靠的智能化变压器的现状,经过13年的研究,实现了变压器智能化4项 关键技术的突破,研制了智能化变压器及其状态监测装置与故障诊断系统。 团队由教授、副教授、高级工程师、工程师、讲师等构成,年龄结构合理,具 有较强的创新能力及成果转换能力,发展潜力较大。
重庆大学 2021-04-11
空冷、自增湿式质子交换膜燃料电池发电机
1 成果简介作为一种清洁、高效的能量转换装置, 质子交换膜燃料电池的理论比能量高达32940Wh/kg( 在地面上使用时可不计空气的质量),是各种电化学电池体系中的理论比能量“ 绝对冠军”, 而且功率密度高、电流密度大, 是最先进的能量转换技术之一。现在世界各国正在加速其在民用领域的产品开发。 利用质子交换膜燃料电池国产关键原材料,创新膜电极制备方法(“热定型” CCM 制备法)和优化制备工艺,开发出了高性能、大面积的国产材料膜电极批量制备技术。并在模块化燃料电池设计和计算机模拟仿真的基础上,研制出了空冷、自增湿式质子交换膜燃料电池发电机。该成果获得全国第十九届发明展览会发明金奖。空冷、自增湿式质子交换膜燃料电池发电机,主要由燃料电池、供气轴流风扇、阳极间歇式排气电磁阀、 DC/DC 稳压器和控制电路板等组成,燃料电池采用阴极与大气贯通的开 放设计和高效的自增湿专利技术,能实现宽功率范围的自增湿发电。在电化学发电过程中,无需进行复杂的热管理和对反应气体进行预加湿,大大地减化了系统结构,提高了系统比功率( 265W/kg、 211W/L),并降低了成本,是一种实用性很强的新能源发电机。该发电机采用普氢燃料,发电效率可达到 50%以上,功率密度可达到 300mW/cm2 以上,无污染。在分布式电站、交通动力和便携式电源方面具有广泛的应用前景。 燃料电池发电机技术指标: 上图: 1.3 千瓦 空冷、自增湿式燃料电池发电机 (43 cells)2 应用说明经过近十年来的电动汽车、 分布式电站、电源等领域的广泛示范应用( 燃料电池已经在航天、军事上得到应用,燃料电池备用电源和燃料电池家用电站正在开始商业化), 质子交换膜燃料电池技术的成熟度已经逐渐被用户所接受。目前,其商业化主要问题是成本较高(采用进口材料成本昂贵), 而本项目采用“ 863” 计划“ 全国产材料燃料电池发电机” 成果,利用国产原材料制备燃料电池电堆,燃料电池材料供应不仅有安全保障,而且还有低成本优势,可望克服燃料电池高成本的商业化障碍。3 应用说明本项目属新能源发电机领域。在分布式电站、交通动力和便携式电源方面具有广泛的应用前景。4 效益分析目前,质子交换膜燃料电池的先进制造水平为:电极催化剂载量为 0.5 毫克/平方厘米(电极)左右,电极性能可以在常压空气条件下达到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生产的情况下, 1 千瓦的质子交换膜燃料电池电堆仅需要使用约 2 克的 Pt 催化剂、 0.2 平方米的质子交换膜、 0.4 平方米的碳纸扩散层和约 0.24 平方米模压双极板。考虑国产燃料电池材料的批量生产,估计能实现的经济指标: 1500 元/平方米(质子交换膜)、催化剂 400 元/克( Pt)、 300 元/平方米(碳纸)、 600 元/平方米(模压石墨板)。 1 千瓦全国产材料燃料电池堆的关键材料成本可控制在 1500 元以下,这与目前进口材料燃料电池 26000 元/千瓦的成本相比, 国产材料燃料电池堆具有十分诱人的前景,这一批量生产的经济指标已经远远低于电站成本要求 8000 元/千瓦,距离交通动力 500 元/千瓦的产业化目标也为时不远。
清华大学 2021-04-13
高水头、高流速下水力机械耐空蚀及磨蚀铁基合金
南京工程学院 2021-04-13
基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法
本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量,解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题,同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密,专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪(ROSIS)传感器获取意大利北部帕维亚大学(Pavia  University)的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成,共 610×340 像素,光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm,空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本,选取每类 30 个有标记样本作为训练集,其余作为测试集。 由下表可以看出,在每类选取 30 个样本的情况下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN,达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-03
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于:1)能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2)能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3)原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明,该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 20%;相比于 SOMP,OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学 2023-03-22
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