本技术采用自主开发的流场结构化新型立式鼓泡塔式反应器，通过特殊的内构件设计与组合，实现反应器内气 (醇) 液 (酸) 呈现鼓泡式逆向流动，反应器内局部与整体混合状况均良好，温度分布、停留时间及压降等操作条件可控，有效的耦合了聚酯多元醇或增塑剂生产过程中酯化反应过程和移走副产物小分子的精馏过程，强化了小分子副产物的分离效率，实现了传质传热和反应过程的耦合强化，使过程效率大幅提高。以PEA为例，生产周期可从传统的20多小时缩短至6个小时，酸值等即可达到指标要求。该技术不但节能降耗，提高产品品质，还可满足柔性化生产要求。其主要技术特点： 1. 流场结构化新型立式鼓泡塔式反应器中气液呈鼓泡式逆向流动，反应器内局部和整体流型可调控，无死区。 2. 新型立式鼓泡塔式反应器采用多段组合的连接方式，拆装方便，反应器内物料停留时间、温度分布等可调控，自动化程度高。 3. 连续化技术生产的产品质量稳定，酸值低，水含量低。 4. 该连续化生产技术可大幅缩短生产周期，大大减少能耗等。 5. 该连续化生产技术适应性强，操作弹性大，适合多种聚酯多元醇和增塑剂的柔性化生产。

1.项目背景 化学反应器与精馏装置是石化生产过程中使用最为广泛的设备，也是最主要的耗能单元，反应器与精馏塔运行的好坏直接关系到石油化工企业的经济效益。反应与分离强化过程通常由多个单元耦合联接而成，其不仅涉及反应与分离能力的协同机制、多单元组合与系统整体运行效能的关系，而且强化过程具有强非线性、大滞后和多变量耦合特性，以及经济、环境与安全等不确定性因素的干扰，都对强化过程的平稳操作、协同调控与分级优化带来诸多的挑战。 采用反应与精馏强化技术，通过传质与传热的强化、物质流与能量流相互耦合，使强化过程具有大幅度提高反应转化率或选择性，降低生产能耗和污染物排放等优越性。然而这种集成优势只有在反应能力与分离能力动态协同作用条件下才能被充分发挥，而且强化过程具有多稳态、强非线性和多变量强耦合特性，这些都对强化过程的自动控制与优化理论提出了新的挑战。 采用传统控制模式，当系统受到干扰时，很容易引起反应与分离能力动态失调和工况发生大范围波动与偏移，造成产品质量不合格和能耗增加等控制难题。因此，在传统控制模式的基础上，探索反应与精馏强化过程的动态协同调控方法与动态优化理论，对解决集成装置的平稳操作与自动控制难题，切实提高系统运行品质，有效降低装置生产能耗和污染物排放方面具有重要意义 2.项目技术原理 南京工业大学绿色化工研究所，经过多年研究发明了不同工况反应与蒸馏集成技术，可根据不同体系的特殊要求，实现不同工况反应与精馏的最佳匹配，解决了反应与蒸馏操作条件必须一致等问题。本项目在对强化过程机理模型、经济稳态优化和动态特性分析的前期研究基础上，研究反应能力与精馏能力的动态协同调控新方法和强化过程的分级优化理论，提出反应与精馏强化过程一体化设计思想，对传统多单元生产过程具有很好的借鉴作用。项目针对反应与精馏过程自动控制系统设计与性能优化调节方面主要开展以下技术： （1）反应与精馏强化过程多变量自动控制方案的设计与性能分析 在对反应与精馏过程机理建模、经济稳态优化设计和动态特性分析基础上，采用稳态增益矩阵和奇异值分析方法，合理选择过程被控变量和操作变量配对模式，运用传统控制策略设计反应精馏强化过程多变量自动控制方案，采用ASPEN PLUS流程模拟软件和ASPEN DYNAMIC模块进行控制方案的动态模拟测试，并根据实际工艺扰动情况，通过在动态流程模拟系统上分别加入不同幅度和方向的多种扰动和改变系统设定值，评价传统控制模式闭环系统性能，在此基础上，改进自动控制方案设计，确保设计的自动控制方案在实际应用中能够维持平稳有效运行。 （2）生产负荷自动调节和优化技术原理 反应与精馏过程的生产负荷经常随着市场需求的变化进行调整，负荷的变化将可能引起系统工况的波动，产品质量下降，能耗增加等问题，甚至造成系统不稳定而被迫停机。本项目采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制与传统控制相融合方法，实现反应与分离能力动态协同调控；本项目在多变量基础控制系统上，在关键控制回路增加设定值智能调节模块和多变量协调预测控制模块，分别采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制（Error tolerant DMC）与传统控制相融合方法，实现反应能力与分离能力动态协同调控，使系统获得了良好的跟踪性能和鲁棒性。解决传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调，导致产品质量不合格、能耗和污染物排放增加等控制问题。在多变量协调预测控制模块设计中，对于反应器出口成分和产品质量等不可在线测量的关键变量，采用机理模型和经验模型建立产品成分软测量模型，实现对产品成分、反应转化率等不可测被控变量的在线估计。 （3）反应与精馏强化过程的系统性能优化技术 在经济稳态优化设计前期研究基础上，开展多目标多约束动态优化与多变量跟踪控制相结合的分级优化理论研究。在上层多目标多约束的动态优化设计中，是以能耗和操作成本最小为优化目标，以质量、尾气/废液排放和过程动态模型等为约束条件，采用多目标优化算法对强化过程的关键操作参数进行动态优化计算，给出工况最优调节方案。根据多目标动态优化给出的关键参数设定值最优调节方案，采用设定值多步长滚动优化给出多变量预测控制的参考轨迹，通过多变量协调预测控制和基础控制回路的跟踪调节，使系统输出快速跟踪设定值的最佳操作值，实现工况优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性，从源头降低工况大范围波动和事故发生的概率。 3.关键技术路线 项目针对反应与精馏过程，融合了化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术，采取理论研究、模拟实验和工业应用相结合的技术路线，如下图所示。项目分别开展反应精馏过程的多变量基础控制系统设计、反应与分离能力动态协同调控新方法、强化过程分级优化理论研究，并将项目成果融合，开展不同工况反应与精馏强化过程的一体化工程设计，研制一套流程模拟综合实验平台，进行模拟验证和工程应用研究。 4.项目技术特色和创新性 （1）针对反应与精馏强化过程，在传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调和工况偏移，导致集成优势难以充分发挥工程问题，项目提出将设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制、多目标多约束动态优化与传统基础控制相融合的动态协同调控新方法与分级优化理论，在反应与分离动态协同作用下实现工况的优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性。 （2）项目沿着学科交叉与融合方向，将化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术相结合，提出不同工况反应与精馏强化过程流程模拟、控制系统设计与集成优化理论相结合的一体化工程设计思想，并在常压反应与减压精馏集成的甲苯氯化反应精馏工业装置上进行工程应用研究，解决装置自动控制与平稳操作等实际控制问题，发挥强化过程高转化率/高选择性、低能耗的集成优势。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能

海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

在实验室内,于压力70大气压和空速1.0×1O~4时~(-1)的条件下,测定了A110—2型氨合成催化剂的活性.数据处理的结果表明,在此条件下,A110—2催化剂的本征动力学符合Темкин方程,且指数α=0.5.用回归出的反应速度系数和在内径φ800的三套管式合成塔的实测数据,并藉助拟均相一维模型计算了该塔在70大气压、1.O×10~4时~(-1)空速和进塔气含NH_32.45%、Ar2.62%、CH_40.2%时的出塔气含氨分率.当催化剂层进口温度适宜时,出塔气含氨可达11.35%以上.

发明(设计)人：陆朝阳, 张纪文, 徐遵主, 蒋海涛, 李明, 孙永嘉。本发明公开了一种用于VOCs处理的蓄热式催化燃烧装置，包括支撑座，所述支撑座的顶面上设有换气装置和催化燃烧装置；通过监控装置实时监测催化燃烧装置内部的压降变化，根据压降变化判断金属网型催化剂表面积碳的严重情况，压降越大，积碳情况越严重，同时监控装置能够在压降的作用下获取动能，使监控装置能够驱动传动装置运动，通过传动装置对催化燃烧装置、换向装置、上出气装置、下出气装置进行控制，使两个金属网型催化剂能够自动交替投入使用，同时能够自动对积碳情况严重的金属网型催化剂进行清理作业，自动化程度高，人工成本低，而且不需要终止VOCs废气处理过程，VOCs废气处理效率高，提高了该用于VOCs处理的蓄热式催化燃烧装置的实用性。