大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

面向AI等应用发展趋势推出的新一代高性能、高密度插卡式交换机 产品特性： 固化4个扩展插槽，每槽位最大可支持32个100G端口，更好满足数据中心网络演进需求 支持2+2电源与5+1风扇热插拔，支持GR完美重启，实现硬件与链路可靠性双重保护 三层路由功能轻松适配多重业务，数据传输高效有保障 多重管理方式选择 网络维护简单有效 构建下一代数据中心网络 AI/机器学习等应用的高速发展，驱动下一代数据中心网络向100G/400G演进。下一代数据中心网络，要求设备在单位空间内，具备更高的性能、更大的带宽，RG-S6920-4C在4U高度空间内，最大可提供128个100G端口，或64个100G端口+16个400G端口，更好的满足下一代数据中心网络的演进需求。 构建高性能、低延时数据中心网络 RG-S6920-4C交换机配合RG-S6510系列交换机，基于PFC/ECN等网络流控技术，以及MMU调优技术，可构建端到端、无损、低时延转发的RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）基础承载网络，满足AI/机器学习、高性能计算、分布式存储大数据等应用场景的网络部署要求。 电信级可靠性保护 RG-S6920-4C交换机支持2+2电源冗余，5+1风扇冗余，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，可以根据温度的变化自动调节风扇的转速，更好的适应数据中心的环境。还具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 除了设备级可靠性以外，该系列还支持丰富的链路可靠性技术，比如支持GR快速重启、BFD快速转发检测等机制。当网络上承载多业务、大流量的时候，降低异常对网络业务的影响，提升整网可靠性。 IPv4/IPv6双栈协议多层交换 RG-S6920-4C交换机，硬件支持IPv4/IPv6双协议栈多层线速交换，硬件区分和处理IPv4、IPv6协议报文，支持多种Tunnel隧道技术（如手工配置隧道等等），可根据IPv6网络的需求规划和网络现状，提供灵活的IPv6网络间通信方案。 支持丰富的IPv4路由协议，包括静态路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，满足不同网络环境中用户选择合适的路由协议灵活组建网络。 支持丰富的IPv6路由协议，包括静态路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不论是在升级现有网络至IPv6网络，还是新建IPv6网络，都可灵活选择合适的路由协议组建网络。 完善的管理性 支持丰富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用网管平台。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使设备管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN镜像和多个镜像观察端口，可以将网络流量输出分析以采取相应管理维护措施，使原本不可见的网络业务应用流量变得一目了然，可以为用户提供多种网络流量分析报表，帮助用户及时优化网络结构，调整资源部署。

1、 一种具有高度可见光透过率与隔热特性的陶瓷基玻璃涂层或玻璃贴膜。 玻璃改造后可见光透过率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外线，且有 效阻止通过玻璃的热能交换过程，可用于建筑或汽车玻璃的节能改造， 提升建筑的适居度与节能效果。 2、 该项目各技术环节环保无毒，产品成本远低于市面现有技术，性能优于 现有技术，设备投入与实施成本低。

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.

人类文明的高度发展，既带来了生活的便利与舒适，同时也增添了病菌传播的机会。近年 来世界上大规模传染性疾病的时有发生，例如，1996年日本发生的O-157大肠杆菌感染事件， 2000年日本、韩国、蒙古等国家发生的口蹄疫事件，2003年我国流行的SARS事件，至今在许 多国家相继爆发的禽流感及致人死亡事件，以及霍乱、肺炎、疟疾、结核病和肝炎等，都给世 界带来了震惊和恐慌，也给人类生命财产造成了重大的损失，促进了人类对健康生存环境的追 求。自上世纪80年代以来，各种各样的抗微生物材料发展十分迅速。抗微生物制品在保护人类 健康、减少疾病、改善生活环境等方面可以起到绿色屏障的作用。据CBS调查，52％的美国民 众购买日用品时，会注意产品是否抗菌、防霉、防臭的功能。 然而无论是以欧美为代表采用有机抗菌剂，还是以日本为代表采用无机银离子或纳米级 二氧化钛直接混入树脂基体制备聚合物制品的抗微生物技术都存在不足。理论而言，作为一种 抗微生物材料不仅应该同时对绝大多数微生物有效，而且不应该是溶出性的，否则所制成的饮 水管道、食品包装膜、饮水机等都会因人体摄入而造成毒害，不耐洗涤、抗微生物效果持久性 差。另一方面，大多数有机抗生素的作用机理在于影响微生物的新陈代谢，进而达到抑制其生 长繁殖的目的，然而这类抗生素的滥用，将导致微生物抗药性的增加，会给人类健康带来更大 的危害。因此新一代基于物理作用而可避免上述抗生素缺点的抗菌剂，如阳离子型抗菌剂，通 过正负电荷的静电吸引作用，破坏细胞膜而杀死微生物，成为抗菌剂的重要发展方向。 本项目创建了一类高效、广谱、对人体安全无毒的抗微生物材料，其特点是将特定的阳 离子型功能团齐聚物键合到应用广泛的大宗树脂的分子链上，成为非溶出型的分子组装抗菌材 料，经久耐洗、持久高效抗菌、抗病毒，克服了现有技术的缺陷，是抗微生物材料方面一个有 突破意义的发明。

针对蛋白质饲料资源短缺，油粕、杂粕含有抗营养因子，液态油脂直接添加到饲料中不方便、 易氧化及养殖业对绿色、环保、安全保健剂需求，开展了环保型饲料原料制备技术研究。     1. 以饼粕为原料制备高效活性饲用肽蛋白技术     以豆粕、棉粕、葵花粕等为原料，利用芽孢杆菌、乳酸菌和酵母菌进行生物发酵，通过温度、湿度、物料配比、发酵时间等优化，形成高效活性饲用肽蛋白制备技术，生产出富含寡肽，易消 化利用肽蛋白，开发出新的蛋白质饲料，并实现了体外预消化的科技创新。采用“气流流化床干 燥或低温负压干燥”技术，在烘干中将主要固态发酵后的物料加入稀释原料，扩大物料表面积比，降低物料粘稠度，保留了产品中有益菌不被过多破坏，增加了产品营养特性。     2. 以液态油脂为原料制备酰羟基化乳化油粉技术     以玉米油、大豆油、棕榈油、磷脂油为原料。①在反应釜内加入磷脂油和 1%~3%乙酸酐，50℃~70℃下搅拌反应 60~90 分钟；②再加入大豆油、玉米油、棕榈油（比例因动物种类不同而 不同）和 1%～2%乙酸酐，70~85℃下搅拌反应 120 分钟；③再加入15%~20%双氧水，70~85℃ 下搅拌反应 90~120 分钟；④最后与一定浓度氢氧化钠（添加比例 1%~3%）进行中和，并在减压条件下脱水，产品即酰羟基化乳化油。酰羟基化乳化油再与膨化玉米粉按比例混合得到酰羟基化乳化油粉。以上工艺优化形成了乳化油粉制备技术，用该技术对油脂进行酰羟基化改性，不仅开发出新的能量饲料，而且在提高油脂抗氧化性、乳化性和水乳液稳定性方面实现突破，有利于动 物吸收与利用。     3. 以畜禽屠宰下脚料为原料制备高氨基酸羽血粉制术     以畜禽屠宰下脚料为原料，采用高温高压水解法，通过优化生产工艺，形成高氨基酸羽血粉 制备技术，制备出新的蛋白质饲料——高氨基酸羽血粉，实现废弃物资源化利用的科技创新。用 该技术生产的羽血粉既保住了羽毛、血粉等应有氨基酸成分，又破坏了角质蛋白壁，使羽毛蛋白 链的硫键、肽氢键断裂，使可消化氨基酸比率提高实现突破，达到 81%以上，提高了营养价值。     4. 功能性保健剂制备技术 ⑴干酪乳杆菌-菊糖-黄多糖合生元菌液制备技术     研制出干酪乳杆菌-菊糖-黄芪多糖合生元菌液，确定其适宜制备条件：培养基初始 pH 值 6.5~6.6，菊糖-黄芪多糖浓度为 8~10g/L，菊糖和黄芪多糖比例 3:7。37℃培养 24~26h。 ⑶复合酸化剂制备技术 通过复合酸化剂缓释能力、酸结合力、体外抑菌、体外模拟消化及断奶仔猪饲养试验研制出 以磷酸、富马酸、苯甲酸为原料，二氧化硅为载体的 2 个复合酸化剂，酸化剂 1（重量百分比： 磷酸 50%，富马酸 10%，苯甲酸 20%，二氧化硅 20%）和酸化剂 2（磷酸 50%，富马酸 15%， 苯甲酸 15%，二氧化硅 20%）。