项目简介： 南开大学瞄准气候变化大课题，开发“蓖麻生物质产业链”十几年，组建了南开大学蓖麻国家级工程中心平台，已形成“生物基航油、 生物基滑油、生物基材料、育种种植”全产业链四个板块产业化成果， 2015 年国家发改委把“基于能源作物蓖麻的全产业链高值化利用技 术”列入《国家重点推广的低碳技术实施指南》首批 23 个项目之一， 2016 年又推荐列入了亚太地区重点投资的 47 项优秀低碳技术之一。 ●小蓖麻、大产业 蓖麻种植耐旱耐盐碱、适应性强、管理相对简单，蓖麻油原料分 子结构独特、下游产品丰富，涉及新能源、新材料、精细化工、医药 农药等多领域，产品深加工增值层次高，经济效益巨大。

简介：本发明公开了一种铸模牵引链，属于连续铸造与输送设备技术领域。该铸模牵引链包括水平铸模、普通链节组和专用链节；专用链节前、后与普通链节组联接形成闭合的环形链。专用链节由两根长轴和两侧的内侧板固定联接而成，一根长轴上空套托辊，另一根长轴上装有轴瓦和轴承座。铸模上表面布有铸孔，下表面的一侧与长轴上的轴承座固定联接而另一侧与长轴上的托辊接触。本发明所提供的铸模牵引链适用于工作环境恶劣的铝铁连续铸造机，具有能快速更换铸模、轴瓦或链节组，工作可靠性高，生产效率高的特点。  

本项目主要针对生物制品、血液制品、药品研制一套定位跟踪系统，主要具 有如下功能： （1）无源保温。在小规模冷链运输过程中，利用相变材料实现长时间（两 天以上）温度范围控制。 （2）精确定位。开发了 10 米内的定位装置。 （3）具有运输过程责任人安全管理，RFID 权限管理；温度超限报警、开箱 报警、偏离预定运输路径报警； （4）多传感器的信息融合的实时温度区间范围监测报警技术研究。通过多 传感器信息融合，提高冷运过程中温度检测的准确率，降低误判及报警概率。 （5）开发了冷链定位技术规范和监管云平台。基于 WEB 技术的应用，研发 冷链运输物品监管平台，实现监控、报警、追溯、数据分析等功能，提升冷链的 监管效率。 授权专利： 自主移动传感器网络动态建模与控制技术 200710024100.8 一种双核八路车载视频监控系统 201120156496.3 

本发明公开了一种水压链锯，手柄连接开关阀，开关阀的侧面设有扳机，开关阀连接海水或淡水液压马达的进水通道，海水或淡水液压马达的出水通道引向工作链锯，海水或淡水液压马达的输出轴连接传动齿轮，传动齿轮连接工作链锯。为实现对低粘度海水介质的可靠密封，开关阀设计为阀芯与阀座间线接触密封形式，同时对阀芯做了液压力平衡处理，以减小开关阀的操作力。本发明直接以海水或淡水为工作介质，具有环保、可靠性高、操作深度大、操作简单、方便维修的特点，能安全可靠地用于水下切割混凝土、钢筋混凝土、管道、砖料和石材。

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故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

01. 成果简介 非结构化数据是没有显式数据结构约束的非关系型数据，包括时间序列、图像、音视频等，其管理与分析技术成为国际信息领域战略竞争焦点。许多实际应用中，非结构化数据不仅总的体量大，而且数量也极为巨大。例如，我国气象预报业务每天接收到的气象数据文件达数亿非结构化气象小文件。此外，这些文件存在大量业务语义属性，这些属性形成了描述一个数据的多种维度。 针对海量非结构化数据的管理需求，清华大学软件学院提出了多维文件空间模型，并基于此模型突破了一系列非结构化数据核心技术，包括：l  非结构化数据到多维空间模型的映射方法；l  多维文件空间模型的分布式物理实现方法；l  分布式存储的副本控制方法。 该技术通过对非结构化数据的属性维度进行分类，将非结构化数据建模成多维文件空间模型，并对文件集合上的各种操作进行定义。此外，通过细粒度计算磁盘IO代价、网络代价、副本代价、CPU代价、数据分区代价，得到指定工作负载下的最优物理存储实现，进而通过排队论等方法对副本的一致性进行控制，实现满足用户SLA（服务等级保证）的柔性事务。  图1. 基于多维文件空间的最优非结构化数据存储方法示意图  相比现有对象存储等技术，该项技术可以实现更加灵活的数据访问。同时，该项技术能够建立多维文件空间到分布式物理存储的最优映射机制，保证非结构化数据总访问代价最小。相比于现有的分布式文件系统，该项技术可以确保使用少量内存管理数以亿计的海量非结构化小文件，而现有多数分布式文件系统在遇到海量文件管理时往往会出现内存爆炸问题。02. 应用前景 本成果技术可广泛用于各种类型尤其是多维度属性的非结构化数据管理。目前已经被成功应用于中国气象局和全国31个省或直辖市气象局，以及石油、风电等多家工业企业。该项成果还入选了2016国家十二五科技创新成就展和2018首届数字中国建设峰会，并作为贡献之一获得2018年教育部技术发明一等奖和中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权13项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、数据质量、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘等方向。团队课题负责人为王建民教授、博士生导师。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn 团队电话：010-62786972；13051000520 团队邮箱：huangxdong@tsinghua.edu.cn

本技术以在高温井下（＞200℃）作业的测井仪为研究对象，采用绝热-储热-导热三种技术联用的方式，对井下电子进行热管理，保障其正常作业。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 在国防、航空航天、石油勘探等领域，电子器件常面临极端的高温环境（150℃以上），常规热管理方法无法满足其散热需求，亟需开发一套极端环境下的电子器件热管理系统。本技术以在高温井下（＞200℃）作业的测井仪为研究对象，采用绝热-储热-导热三种技术联用的方式，对井下电子进行热管理，保障其正常作业。主要工作和创新如下：1）针对井下电子数量多且分散特点提出了分布式储热均温系统，设计了导热储能一体集成模块并成功实践；2）新型相变材料的研制、封装、可靠性测试及其在极端热环境下的应用；3）极端环境下热管理系统的热学建模及实时温度预测算法开发。