采用萃取及氧化/萃取工艺装置处理某石化公司催化裂化汽油，使其硫含量达欧 V 排放标准，同时提高燃油收率；优化功能材料的合成方法，降低成本，便于工业化应用；合成新的功能化的离子液体，提高萃取选择性，达到深度脱硫标准；将离子液体萃取与氧化技术耦合，研究氧化/萃取脱硫技术难点，如选择合适的氧化剂、制备高效的催化剂等；优化离子液体的回收再利用，减少废液的产生，进一步探索离子液体循环利用的新方法；完善工业化应用所必须的各种基础数据。克服传统加氢脱硫体系存在的温度高、压力大、副产品多等弊端，实现常温常压油品深度脱硫，催化剂循环利用。克服传统加氢脱硫体系存在的温度高、压力大、副产品多等弊端，实现常温常压油品深度脱硫等技术手段。

成果产品生物质热解-提质成套装备与技术，主要用于将生物质转化为高品质的液体燃料，替代石油作为车用燃油。工艺采用国内外首创自热式单床内循环串行床对生物质热解，耦联“分级转化”（酯化-加氢）技术对热解生物油提质。

本发明提供一种基于生物体触电阻抗参数计算的多端口阻抗模型构建方法，包括：采集活体试验对象在完整皮肤和破损皮肤状况下的多组低压配电网生物体触电信号；根据所述生物体触电信号，获取生物体触电阻抗参数；根据所述生物体触电阻抗参数，利用非线性时变电阻和电容元件搭建试验生物体触电阻抗电路模型，对生物体触电的暂态过渡过程进行描述；根据所述试验生物体触电阻抗电路模型，基于外推法获取生物体触电多端口阻抗模型。该方法能计算生物体触电阻抗参数并建立响应精度较高的生物体触电多端口阻抗模型，实现在低压配电网工频状况下对生物体触电暂态过渡过程的精确描述。

一种基于调控微管聚集的靶向性多肽‑葫芦脲超分子组装体及其制备方法及应用。其特征在于：苄基咪唑通过化学修饰到多肽的骨架上，不仅保留了多肽靶向微管蛋白的能力，还为苄基咪唑与CB[8]的非共价包结提供了锚点。形态学研究表明，微管的自组装形貌通过的交联可以戏剧性地从纤维状的纳米聚集体转变为颗粒状的纳米聚集体。此外，细胞和活体实验证明，广泛的超分子交联可以诱导细胞凋亡，最终抑制肿瘤的增殖。本发明的优点是：证明了微管之间的聚集可以通过多肽‑微管蛋白之间的相互作用和多肽‑葫芦脲之间的超分子作用进行有效地调控，这可能被发展成为治疗癌症等许多退行性疾病的有前途的疗法。

本发明涉及一种基于故障限流-快速储能协调控制的微电网暂态性能强化装置及方法，如下：当微 电网遭遇外部短路故障时，考虑故障位置的差异及高渗透功率的交互需求，某些故障工况下限流器和快 速储能装置的协调控制以提高微电网的故障穿越能力；对于某些特定的工况如微配电网联络线短路故障， 微电网必须从主网络断开时，故障限流器及快速储能装置的协调控制以保障微电网在并网与孤岛模式之 间实现平滑过渡。本发明可以在有效限制故障电流、减小微电网耦合点电压跌落的同时，也在

发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。该系统融合了多种信号模式，可以针对不同的被试及应用目的提供相应的控制方式。

项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。