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。

本成果具体涉及用于分流、净化道路地表径流的植草雨水篦子。山地城市边 沟众多，雨水篦子使用频率高，本产品赋予雨水篦子收集地表径流-渗滤处理的 功能，可实现对道路地表径流的滞存和净化，避免道侧植草沟渗滤设施施工建设 的不便；通过大范围的使用，可有效削减道路在降雨期的径流量，减少地表径流 污染负荷，扮演海绵城市建设中的“小海绵"。产品适用于公园、小区等人流密 度相对较小，管理和维护规范且采用雨水边沟排水的区域，单体设备的汇水服务 面积为2.4~4m2。

本发明公开了一种多元吸附多维挤密净化加固垃圾土地基的方法，针对垃圾土地基复杂的物理化学性质，将多元吸附和多维挤密两种技术有机的结合，利用一个强穿透能力的打入式铸钢锥形桩尖、分级厚壁锥形扩孔短管去穿透各种经过工业垃圾化学作用板结，或者各种大块度建筑垃圾阻隔的垃圾层，使处理深度达到下卧的软土层。不仅提高了复合式地基的承载力同时也对垃圾土中的有害气体或液态等污染源进行了有效的固化、净化。本发明所需设备便于取得，可操作性强。

其他成果/n水处理技术领域，具体涉及一种工业污水处理用净化剂及其制备方法；其成分按重量份计：膨胀珍珠岩30～40份、硅藻土15～20份、纳米电气石粉10～16份、纳米氧化铝12～15份、纳米二氧化钛5～10份、氧化石墨烯2～8份、聚合氯化铝铁8～14份、木质素磺酸钠2～5份和柠檬酸1～3份；本发明对膨胀珍珠岩和硅藻土两者混合物通过加入5～10%的盐酸进行改性，所得到的混合物比表面积增加，硬度增强，强度增高，其内部的空隙增加，吸附性能增强，提高了对工业污水的净化能力；通过对纳米电气石粉、纳米氧化铝、纳

SAPO-34分子筛由于其特殊的孔结构和量子效应，使其在选择性吸附与分离、能源开发、石油炼制等方面有着广泛的应用前景，尤其对于垃圾生成的生物气中甲烷与二氧化碳的分离有着优异的性能。南开大学与有关单位形成产学研合作，共同开发SAPO-34分子筛的制备及在生物气净化分离中的重要应用。目前已完成实验室第一阶段研发及小规模中试生产，并实现部分销售。本项目开发出一种在碱性条件下超声波老化，程序升温晶化法合成SAPO-34分子筛新方法。可以有效地将老化时间降低3/4，大大缩短工期，提高分子筛性能，将陶瓷膜分离

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 随着工业化的快速发展，环境污染问题日益突出。磺胺类抗生素、酚类等持久性有机污染物引起的水体污染，二氧化碳与氮氧化物的大量排放产生的气候变暖与大气污染，成为当前社会可持续发展面临的重大问题。光催化技术由于可以直接利用可持续的太阳能驱动化学反应，而成为水/气环境净化和清洁能源利用的理想途径之一。因此，开发高性能的光催化剂意义重大。

SAPO-34 分子筛由于其特殊的孔结构和量子效应，使其在选择性吸附与分离、能源开发、石油炼制等方面有着广泛的应用前景，尤其对于垃圾生成的生物气中甲烷与二氧化碳的分离有着优异的性能。南开大学与有关单位形成产学研合作，共同开发 SAPO-34 分子筛的制备及在生物气净化分离中的重要应用。目前已完成实验室第一阶段研发及小规模中试生产，并实现部分销售。本项目开发出一种在碱性条件下超声波老化，程序升温晶化法合成 SAPO-34 分子筛新方法。可以有效地将老化时间降低 3/4，大大缩短工期，提高分子筛性能，将陶瓷膜分离与喷雾干燥相结合进行产品的干燥、成型，成功地解决SAPO-34 分子筛晶粒较小（纳米级），分离困难等问题。采用电解与离子交换膜结合法处理工业废水技术，做到变废为宝，排放零污染。 已与国际著名生物气净化分离设备供应商 XEBEC 公司形成合作，在不断的交流与完善中，制备的 SAPO-34 应用于 XEBEC 研制的专利产品生物气净化处理器中，分离效果得到国外客户的充分肯定。我们有信心将自主研发、生产的具有民族品牌的 SAPO-34 新型分子筛产品，切实应用于“低碳经济”环节链中，充分利用废物资源，变废为宝。

产品详细介绍杰康超净工作台这是一种供单人操作的通用型局部净化设备，气流形式为水平层流，它可造就局部高清洁度空气环境，是科研制药、医疗卫生、食品、制药、生物制品、化验室、实验室 电子光学仪器等行业最为理想的专用设备。使用范围: 食品、制药、生物制品、化验室、实验室 特点：1、操作区为全不锈钢2、外型美观结构合理3、 风量可调，双侧电源插座 技术术参数：产品名称 单人单面净化工作台(水平)型    号 JHT--DD外形尺寸 900×800×1470，工作区尺寸 840×480×570洁净等级 100级@≥0.5μm(美联邦209E)，平均风速 0.3~0.6m/s(可调)噪音 ≤65dB(A)，振动 ≤3μm照明 ≥300LX，电源 AC,单相220V/50HZ消耗功率 ≤350W，紫 外 线 20W×1，照明 20W×1备注：操作区不锈钢结构 

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。