海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

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。

原子力显微镜(Atomic Force Microscope, AFM)，是一种可用来研究包括绝缘体在内的固体材料表面结构的分析仪器。它通过检测待测样品表面和一个微型力敏感元件之间的极微弱的原子间相互作用力来研究物质的表面结构及性质。将一对微弱力极端敏感的微悬臂一端固定，另一端的微小针尖接近样品，这时它将与其相互作用，作用力将使得微悬臂发生形变或运动状态发生变化。扫描样品时，利用传感器检测这些变化，就可获得作用力分布信息，从而以纳米级分辨率获得表面形貌结构信息及表面粗糙度信息。 原子力显微镜主要由带针尖的微悬臂，微悬臂运动检测装置，监控其运动的反馈回路，使样品进行扫描的压电陶瓷扫描器件，计算机控制的图像采集、显示及处理系统组成。微悬臂运动可用如隧道电流检测等电学方法或光束偏转法、干涉法等光学方法检测，当针尖与样品充分接近相互之间存在短程相互斥力时，检测该斥力可获得表面原子级分辨图像，一般情况下分辨率也在纳米级水平。AFM 测量对样品无特殊要求，可测量固体表面、吸附体系等。

成果与项目的背景及主要用途： 随着经济的飞速发展和生活消费水平的提高，城市生活垃圾大量增加,垃圾 的堆放不仅占用大量土地，而且严重地污染环境，破坏生态平衡。 目前城市生活垃圾采用的处理方法多为：填埋处理、堆肥、焚烧与热解。综 合环境、经济、社会等各方面效益考虑，卫生填埋法工艺简单但占用大量土地， 而且周围环境恶劣，对复原土地的使用和填埋后可能的污染问题也值得推敲。堆 肥法只能处理垃圾中的有机质，垃圾必须经过分拣，肥料可以肥田植树,美化环 境。焚烧法处理垃圾速度快，无害化减量化彻底，但其排放污染情况严重，对人 类健康构成威胁。热解法可为人类提供清洁能源，方便生活，具有广泛前途，但 对垃圾热值的要求较高。 天津大学在天津市科委的支持下，研制的新型城市生活垃圾热解处理装置填 补了国内空白，国际上也刚刚开始研究。在长期实验的基础上开发出第三代垃圾 热解处理装置。 技术原理与工艺流程简介： 热解法也称为裂解法,是把有机废弃物在无氧或贫氧条件下加热 600～900℃, 用热能使化合物的化合键断裂,由大分子量的有机物转化成小分子量的可燃气体、 液体燃料和焦碳的过程。垃圾的热解处理是利用其中有机废物成分的热不稳定性， 在无氧或缺氧的条件下加热，使之在高温下分解，最终成为可燃气、液态焦油和 少量炭状残余物形式的过程。这是一种清洁的处理方法，且减量化程度高。这种 技术与焚烧法相比温度较低,无明火燃烧过程，重金属等大都保持原状在残渣之 中,可回收大量的热能。尤其是此种方式具有二恶英产生的逆条件,较好的解决了 垃圾焚烧技术的最大难题。 天津大学研制的新型垃圾热解资源化处理技术,其装置采用固定床炉型, 属 151天津大学科技成果选编 于上吸式热解制气。供给一定量的空气和水进入反应器,使废物部分自燃,生成热 量将支持热解反应。在垃圾热值足够高时，整个过程可以自动连续运行而无须外 界热量供应。工艺将氧化、还原、裂解及相关技术有机结合,垃圾依次经过干燥 层、干馏层、还原层和氧化层,与气体在逆向运动中进行充分热交换,在不增加烘 干设备和前分选处理设备的情况下对垃圾进行资源化处理,将有机废物在较高温 度下转变为气体燃料,热值接近城市煤气热值,经净化回收装置可加以利用。剩余 物仅为 5 %～8 %的无机灰。900 ℃ 的最高处理温度可基本消灭任何病菌,达到 无害化的处理效果。 成果水平及主要技术指标： 针对不同生活垃圾日处理量可定制不同处理能力的装置设备，以日处理量 15 吨生活垃圾的热解处理设备为例： 1．垃圾热解处理装置每日处理 15 吨生活垃圾，可产生约 2500~3000 立方米 可燃气（前期的试验已经获得此数据），热值约 2000 大卡/立方米（已经检验部 门验证）； 2．垃圾处理后产生 5-8%左右体积的固体无机物，拟用做为小区花草的养殖 土； 3. 垃圾处理过程产生的二恶英低于国际最低标准 0.1ng TEQ/m3，我国制定 的标准是 1.0 ng TEQ/m3。 应用前景分析及效益预测： 以 15 吨装置为例，设备每年产生的经济效益分析指标： 1．15 吨装置的全年生活垃圾处理量为 5,000 吨（按 330 天计算），可获得 825,000m3 的可燃气，折合人民币 40 多万元（按 0.5 元/m3 计）； 2．全年 5,000 吨垃圾就地处理可节省运输车辆 6,000 台次/年，节省交通费 用约 30 万元（按 50 元/台车计）； 3．全年节省垃圾处理费用 15 万元（按 30 元/吨垃圾计）。 每年总计产生经济效益约 85 万元。 主要设备：设备本体、控制系统、垃圾存储仓、垃圾上料系统及相应的附属 设备等； 152天津大学科技成果选编 153 主要原材料及来源：金属、自控； 设备投资：每台 15 吨垃圾处理量的设备约计价格 100 万元； 总投资：总计消耗费用约 116 万元，估计两年运行即可收回成本。 合作方式及条件：技术转让

项目简介 原子力显微镜(Atomic Force Microscope, AFM)，是一种可用来研究包括绝缘体在内的固体材料表面结构的分析仪器。它通过检测待测样品表面和一个微型力敏感元件之间的极微弱的原子间相互作用力来研究物质的表面结构及性质。将一对微弱力极端敏感的微悬臂一端固定，另一端的微小针尖接近样品，这时它将与其相互作用，作用力将使得微悬臂发生形变或运动状态发生变化。扫描样品时，利用传感器检测这些变化，就可获得作用力分布信息，从而以纳米级分辨率获得表面形貌结构信息及表面粗糙度信息。原子力显微镜主要由带针尖的微悬臂，微悬臂运动检测装置，监控其运动的反馈回路，使样品进行扫描的压电陶瓷扫描器件，计算机控制的图像采集、显示及处理系统组成。微悬臂运动可用如隧道电流检测等电学方法或光束偏转法、干涉法等光学方法检测，当针尖与样品充分接近相互之间存在短程相互斥力时，检测该斥力可获得表面原子级分辨图像，一般情况下分辨率也在纳米级水平。AFM 测量对样品无特殊要求，可测量固体表面、吸附体系等。a 传统的商业CAFM 针尖图  b 覆盖有石墨烯层的CAFM 针尖应用范围原子力显微镜(AFM) 在许多基础研究领域中得到广泛使用，是超微观察工具，特别是对于不具有导电性的生物样品和有机材料等，AFM 同样可以提供较高分辨率的表面形貌图像。同时，AFM 还具有操纵和改造原子、分子世界的手段。原子力显微镜为了避免加宽效应，一般通过电子束加工针尖使其曲率半径达到几个纳米，来提高图像的分辨率和准确度。但仍然存在着一些局限性，例如：针尖性质的变化很大，获得高分辨率的图像变得很难。另外，针尖扫描时的磨损对分辨率也有影响。AFM 能获得原子分辨率，主要是因为在其针尖的表面存在着原子级的突起，构成了与样品的实际接触。但是这些突起的尺寸形状和化学组成是未知的，而且在实验中经常发生改变，因此获得可信赖的针尖是成像过程中获得高分辨率的关键。不同的针尖适用于AFM 不同的应用领域。导电原子力显微镜（CAFM）采用固体金属作AFM 的针尖，对材料进行纳米尺度的电学表征依然存在着同样的困扰。 项目阶段北京大学工学院研究团队利用单层石墨烯包覆CAFM 金属针尖，发现石墨烯包覆的针尖保留了包覆前针尖的形状，并且包覆的针尖能承受非常高的电流和摩擦力。新型针尖具有稳定、耐磨、寿命长、图像失真度低等优点，很好的解决了现有AFM 针尖中存在的问题，提高了AFM 的仪器性能。知识产权该项研究已经申请了欧洲专利，纳米技术设备领域的诸多公司表现出了对该项研究成果的强烈兴趣。合作方式 技术转让、合作开发、技术入股。

本实用新型公开了一种秸秆燃烧烟气的处理装置，包括：用于燃烧秸秆的燃烧炉；用于盛放处理液的反应池；连通燃烧炉和反应池的烟气通道，烟气通道伸入处理液中，烟气通道内安装有负压风机；用于收集反应后烟气的排放管道，排放管道内安装有二次燃烧器。在二次燃烧器的上游，所述排放管道内还安装有CO浓度检测器，CO浓度检测器和二次燃烧器均与控制器相连。利用负压风机将秸秆燃烧烟气通入处理液中，Karrikins化合物被收集起来，NO、NO2、SO2等与处理液反应，获得的反应液用于作物灌根，促进植物生长；对一级处理气进行二次燃烧，获得主要成分是CO2的二级处理气，直接排入温室中，提高CO2浓度，促进植物光合作用效率。

该项目是清华大学与锦州氯化法钛白粉企业合作，项目内容是钛白粉后处理包膜工艺条件和机理研究。详细研究了 SiO2、Al2O3、ZrO2、磷铝等无机包膜的机理，并获得最优化条件，包膜条件包括分散条件、包膜温度、包覆时间、包覆 pH、搅拌强度、熟化时间等工艺条件。研究控制钛白粉包覆膜的致密度、厚度等不同质量的包覆膜，提高钛白粉在油漆、涂料（水性或油性）、塑料（色母粒）、造纸等领域中应用性能，提高分散性，遮盖力等应用指标。能够利用高分辨透射电镜等分析手段对钛白粉的包膜质量给出详细的分析和评价。发表了有关钛白粉包膜文章和钛白粉包膜专利多篇。 分析方法： 利用 TEM，SEM，XRD，XRF，IR，BET 等现代分析手段研究钛白粉的结构和理论。采用物理、化学等检测方法，详细研究分析了美国杜邦公司 R902、R706、日本石原公司 R930等产品的包膜工艺。包括：无机包膜顺序、可能的无机包膜剂、可能的 pH 调节剂、有机包膜剂等。通过钛白粉高分辨率透射电镜分析显示钛白粉表面包覆均匀致密膜。

一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。