跨临界 CO2 热泵系统可广泛应用于生活热水供应、采暖和工业干燥等诸多领域，同时在环境保护方面有很大的优势，且节能效果较好。随着国家政策的倾斜，我国对 CO2 热泵技术研究的不断深入, CO2 热泵热水器在我国将会有很好的发展前景。目前，西安交通大学与万宝、美的、格力等公司均有热泵热水器及其压缩机方面的合作项目。 随着人们对环境问题日益关注，自然工质作为制冷剂的研究方向逐渐成为制冷行业新的研究热点。由于 CO2 具有较好的热物理性质，因此 CO2 作为制冷剂的制冷、制热技术也在逐步走向成熟。对 CO2 压缩机的研究主要是一些国外压缩机生产企业，比如日本的 SANYO、MYCOM、DAINKIN 公司，意大利的 DORIN 公司等国际知名公司。而对于跨临界 CO2 热泵热水器的研究，日本的多家公司走在了世界的前列，并于 2001 年将小型家用 CO2 热泵热水器投入了市场。而对于商用 CO2 热泵热水器的研究和开发，在国内外尚未有成熟机型的出现。

齿式真空泵/压缩机与罗茨真空泵/压缩机类似，具有结构简单、可靠性高、维护方便且成本低的特点，但它具有内压缩过程，因此能耗小（比罗茨鼓风机节能高达20％），排气温度低（压比为2时，温度低15℃），单级升压高（单级升压高达2bar），是罗茨真空泵/鼓风机理想的节能替代产品。西安交通大学压缩机研究所掌握了齿式真空泵/压缩机的型线设计、孔口布置等关键技术，并已和企业联合开发出单级压力比达到3的齿式压缩机，并通过了产品鉴定。目前该产品已经在石化、水泥罐装、气力输送、污水处理等领域得到应用（压力比在1.6～3的范围该产品节能优势明显）。

5月26日,由清华大学作为主要技术研发方的世界首个非补燃压缩空气储能电站——江苏金坛盐穴压缩空气储能国家试验示范项目正式投产。

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仿生表面织构起源 传统摩擦学认为光滑表面具有较低摩擦力和磨损，反之，非光滑表面会带来较大的摩擦力和磨损。而自然界进化过程中，某些生物的表面微观结构具有优异的自润滑和抗磨减磨性能，如鲨鱼皮表面微沟槽表现的超低流体阻力，穿山甲表面微结构的优异耐磨抗磨性能。因此，如能掌握其机理，则可进行工业应用。 钻头轴承及压裂泵柱塞密封系统仿生织构润滑减磨设计及应用 织构化钻头轴承 钻头作为破碎岩石形成井眼的重要工具之一，在高温高压、冲击动载及贫脂润滑的恶劣环境下，其核心部件钻头滑动轴承易发生黏着磨损从而最终导致钻头整体失效破坏，亟需降耗增寿的新技术来为其安全、可靠使用和延寿经济运行保驾护航。 发明了基于多物理场耦合的超快激光精准高效制备的冰霜辅助超快激光刻蚀分束技术（US17026096，ZL202011229792.1），形成了钻头轴承轴径曲面仿生织构的纳秒/皮秒的激光加工与表征评价方法；目前正在与中国科学院上海光学精密机械研究所和中石化江钻石油机械有限公司开展钻头轴承织构工业化的超快激光加工与质量检测流水线建设和现场应用研究测试，可满足织构化钻头2000支的年产量需求。 建立了织构钻头轴承润滑减磨性能优化设计的理论研究与实验测试评价方法(ZL201310416270.6，ZL201710973537.X，.ZL201810946598.1）。以摩擦系数、磨损量、油膜厚度、温升和无量纲承载能力等为评价指标，基于理论研究、单元实验和全尺寸的台架实验，模拟测试工况下初步优选的圆形、椭圆形、人字形沟槽织构可使钻头轴承减磨性能和寿命提升50%以上。 织构化柱塞密封系统 柱塞动密封系统是油气增产压裂作业实施中压裂泵装备的关键部件之一，其在超高压、冲击动载及交变往复运动工况下，压裂泵柱塞动密封系统易发生磨损失效而导致密封刺漏等失效，是制约压裂泵工作性能、可靠性和作业成本的关键因素， 亟需创新的设计方法来提升压裂泵柱塞动密封系统的寿命及可靠性。 发明了柱塞表面仿生织构大尺寸拼接刻蚀工艺规划及参数优化设计方法（ZL201910892024.5）， 创新研发了柱塞织构批量化激光分束加工的软件控制系统和配套夹具系统。 发明了表面织构化压裂泵柱塞及其动密封系统性能抗磨减磨性能优化设计的理论研究与试验测试评价方法(ZL201310423514.3)，基于理论模拟、单元及全尺寸台架实验，初步优选的圆形和椭圆形织构布置于压裂泵柱塞表面可实现柱塞动密封系统的摩擦系数和温升降低45%以上，寿命延长30%以上，目前正在与中石油第四石油机械有限公司和中油国家钻井装备工程技术研究中心有限公司开展现场应用试验测试。 未来应用前景及市场规模预测 该技术垂直应用领域为油气勘探开发装备、油气集输装备、通用机械装备的润滑、密封、抗冲蚀与减阻等领域，摩擦消耗了一次能源的1/3以上，80%的装备失效是由磨损引起的。两者造成的损失相当于GDP2%-7%，2019年我国的GDP为99万亿元，按5%计算约为4.95万亿元。

中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商

 在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。       通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。       进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。