本实用新型提供了一种黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置，所述黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置设有等离子发射器、等离子体发生器、传送带装置、鼓风机及控制面板。本实用新型提供了一种黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置，主要用于粮食表面的黄曲霉毒素的降解，物料在处理过程中处于流态化，保证每颗粮食都能接触到高能粒子和活性自由基，因此可以快速连续化地降解每粒粮食表面的黄曲霉毒素。该装置降解过程低温、无溶剂残留，无环境污染，且能保护粮食中的营养成分不被破坏。

本发明公开了一种分布式电源接入对配网三段式电流保护影响的评估方法，基于规则库实现，规则 库中包含若干条顺序执行的规则步骤，这些一般性的语义规则适用于任意的配网系统和分布式电源接入 情况，且每条规则通过描述性语言指导操作者该如何构造短路场景，并选择哪些保护的 I、II 或者 III 段 进行校验。这样，操作者无须根据所研究的系统来分析确定校核步骤，只要顺序执行规则库中的规则步 骤便能高效准确地判断分布式电源接入方案对保护的影响：当规则库中的所有规

一、成果简介 “长寿老人源短双歧杆菌生理功能研究及直投式发酵剂的制备”受国家高技术研究发展计划 (863 项目)的资助。本课题从我国广西巴马百岁以上长寿老人肠道筛选适于直投式发酵剂制备 的优良双歧杆菌菌株，构建膜过滤高密度培养体系，优化冻干发酵剂制备技术，生产高活性 直投式双歧杆菌菌粉。 技术指标：分

"本发明公开了一种利用网关节点缓存优化分布式块存储写性能的方法,具体包括：缓存经过网关节点的数据，并采用计数表对各数据块的访问次数进行计数；对于用户请求，若为读请求，则在读请求命中缓存时从缓存读取数据，在读请求未命中缓存时从本地节点或者副本节点读取数据；并将该请求访问过的节点计数加一；若为写请求，则先写网关节点的缓存，然后在该写请求对应的其他副本节点上做日志备份，用于掉电恢复；在提高系统性能的同时还保证了数据的可靠

（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。

本发明公开了一种用于检测织布机布铗刀口缝隙的非接触式检测系统及方法，该系统包括水平基座、压紧装置、支撑装置、光源提供装置、视觉检测装置和数据处理装置，压紧装置用于压紧待检测的布铗，支撑装置对布铗进行支撑，光源提供装置用于提供光源，视觉检测装置用于采集布铗刀口的图像信息，数据处理装置用于对图像信息进行处理，获得布铗刀口缝隙值，并予以显示。所述方法包括如下步骤：将待测布铗放入测量系统，视觉检测装置采集图像信息，计算机对图像信息进行处理，计算获得缝隙值，通过缝隙值与标准的比较，判断产品是否合格，若不合格重新装配后重复检测步骤。本发明具有高效、稳定、高精度的优点，能极大降低劳动强度、提高生产效率。

本专利涉及一种高频双偏心声波振动钻进驱动器，属于环境钻探技术领域和工程装备技术领域。包括：1.利用充气式隔振器，分别斜向布置于振动体的斜上方和斜下方，使振动能量转化为气体热能散发到大气中，从而达到减振目的；2.减振箱体利用一体化冷轧制造工艺可以避免应力较为集中的焊缝，且类椭圆形结构可以起到缓冲减振作用，增加使用寿命；3.通过控制使两偏心轴保持同步反向运动，具有换向作用的轮系结构强制使两偏心轴同步反向运动，最大化的保证偏心运动产生的水平激振力相互抵消。4.在振动钻机上加装法兰连接件和多级螺纹结构，增大了螺纹寿命、强度，以及钻具级配需要。

针对炼铁高炉、炼钢转炉、连铸中间包、钢水包、鱼雷罐车等高温冶金容器及加热炉、高温管道等热力系统设备的共同结构和负荷特点，综合利用计算机仿真和现代电测及激光测试分析技术，开展其在生产过程中的热行为、变形行为及强度行为的内部机理和外在表现的基础理论研究，形成了金属——耐材高温复合结构热——机械耦合行为的根系方法和设计理论，并成功地应用于300吨钢包裂纹生成分析及改制设计，转炉延寿技术及工艺确定、高炉下降煤管的塌落事故评估和治理以及转炉等高温结构的设计和行为控制等方面。其中300吨钢包裂纹生成分析及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理以及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理及防治方法，并首次奖圆弧底和整体小耳轴应用于大型钢包，使新钢包的各处应力分布较为均匀，应力水平降低，最大应力较原有钢包下降约40%，各种最大应力均避开了焊缝位置，焊缝和水口附近的应力水平下降了60～70%。其结果使钢包的机械强度指标较原有钢包有了很大改进，特别使焊缝和水口附近改善明显。在提高钢包使用寿命、降低包重、减少维修费用等方面取得了令人满意的效果，并彻底替代了原有进口钢包，取得了巨大的经济和社会效益，该项成果现已在宝钢全面推广。

本发明公开了一种组合式桥梁桥墩防撞结构及其施工方法，包括柱状桥墩、环绕设置在柱状桥墩上下两端四周的悬臂结构以及穿设在两端悬臂结构之间、且绕柱状桥墩轴心均布的预应力钢筋，所述上下两端悬臂结构之间围成的柱状空间外包裹有防护层以形成密闭空间，并在该密闭空间内填充吸能块。本发明通过在柱状桥墩周围密集设置预应力钢筋和填充吸能块，当发生撞击时船或车辆的水平撞击力由预应力钢筋和吸能块共同承受；受到撞击的预应力钢筋横向发生变形，同时钢索张拉力急剧增加，该张拉力转化成对柱状桥墩的竖向压力，分担了部分水平撞击力，剩余部分水平力由吸能块承担，相对减轻了吸能块和柱状桥墩受到的水平撞击力。

本发明公开了一种周期性结构地铁减振道床制作方法，利用这种减振道床可有效减小地铁列车振动对周边环境的影响。该减振道床是由钢筋连接而成的立方型网状构件，为增加减振效果，立方型网状构件的钢筋外面需要包裹一层树脂层，再将这立方网状构件放到模具中，进行浇注混凝土，这样制作成地铁道床构件，其强度要达到40?45MPa。这种构件在地铁隧道底部安装后，成为周期性结构地铁减振道床，减振效果达10dB。