成果简介螺纹钢冷轧均匀形变强化技术是适应国家《钢铁产业调整和振兴规划》“重点发展高强度、 高延伸率建筑用钢” 的要求， 并通过理论分析和实际验证而提出的。 该技术是在现有螺纹钢冷轧过程的“除鳞弯曲+冷轧成形” 工艺基础上， 充分考虑弯曲除鳞过程和冷轧成形过程的断面延伸， 根据产品规格、 通过弯曲辊形式和数量的合理调整达到完成大延伸和断面延伸均匀， 从而获得高的强度、 高的韧性， 并减小或消除残余应力的目的， 最终实现在线去应力退火的多样性和性能的多样性， 即实现柔性轧制。成熟程度和所需建设条件已在几个小型企业的部分规格上得到应用， 与改造前同类产品比较强度极限提高 2.5%， 韧性指标提高 2.1%。技术指标产品覆盖 GB/T13788-2008 所规定的 CRB550、 CRB650 两个系列产品， 各 项指标均高于或优于标准规定， 产品的规格在同项指标下有所扩大。市场分析和应用前景目前技术已经得到应用， 有较好的市场前景。社会经济效益分析：产品与同类螺纹钢筋产品在强度与韧性指标上均有 2~3%的提升。知识产权及成果获奖情况专利 (实施中)。合作方式:技术转让或专利许可。联系方式冶金学院 隋凤利 15555569178； E-mail： fenglisui@163.com。

螺纹钢冷轧均匀形变强化技术是适应国家《钢铁产业调整和振兴规划》“重点发展高强度、高延伸率建筑用钢”的要求，并通过理论分析和实际验证而提出的。该技术是在现有螺纹钢冷轧过程的“除鳞弯曲+冷轧成形”工艺基础上，充分考虑弯曲除鳞过程和冷轧成形过程的断面延伸，根据产品规格、通过弯曲辊形式和数量的合理调整达到完成大延伸和断面延伸均匀，从而获得高的强度、高的韧性，并减小或消除残余应力的目的，最终实现在线去应力退火的多样性和性能的多样性，即实现柔性轧制。

超声波表面光整加工机理是通过高频振动的硬质滚轮作用于待加工金属工件表面，使工件表层金属产生塑性变形，在塑性变形的过程中，产生了冷作硬化，达到了改善表面质量的目的。这种表面质量的改善是综合的，既有硬度的提高，又有表面粗糙度降低，同时也弥合了一些微观裂纹，提高了工件的疲劳强度。 与传统的砂纸抛光、压光、磨削相比，超声波表面加工具有很多优点。 1.作用力大幅度降低在静压力等于传统压光静压力四分之一的情况下，其显微硬度相。 2.加工区温度大幅度降低由于改变了加工方式，滚轮与工件的接触为断续捶击，大大减小了相互间的摩擦，温度也相应的降低，杜绝了因温度过高造成的表面缺陷。 3.大幅度降低表面粗糙度Ra值表面粗糙度可以提高三级以上，最高可达Ra0.02以下。 4.不产生切屑。 5.提高已加工表面的耐磨性、耐腐蚀性以及抗疲劳强度由于超声波表面光整加工是压缩型塑性变形，工件表面产生一定的残余压应力，同时表面硬度提高50%以上，疲劳强度可提高近几倍。 6.节约设备成本超声波表面光整加工可直接代替砂光和磨削，在普通车床上即可进行光整加工，因此大大节约购置设备的费用，尤其对大型和超大型工件，效果更为明显。 7.生产效率高例如在普通车床上加工外圆表面，工件线速度70m/s，走刀量为0.05-0.15mm/r，其效率相当于精车。 本系统由超声波系统、工具头和其他一些附件构成。工具头可以安装到普通机床（如车床）上对工件进行加工而不需对设备作任何改变，对于一些特殊的加工项目也可以开发相应的工艺装备以便于加工。   应用范围： 超声波表面光整加工设备可用于加工内外圆表面、平面，如各种液压缸内外孔、活塞杆、冶金轧辊等的加工，可以直接替代珩磨和磨削；借助数控设备或专用工装可以加工各种异型面如汽轮机叶片、航空发动机叶片、飞机蒙皮等；可加工的材料包括碳钢、工具钢、合金钢、不锈钢、铸铁、铸钢、铜及铜合金、铝及铝合金、铝镁合金等材料，所加工材料的硬度最高可达HRC60。对加工的零件来说，越是大型零件越具有优越性，可应用于工程机械、压力机、石油机械、煤矿机械、汽车、轧钢等行业。

1.痛点问题 在“双碳”背景下，我国氢气需求量预期会持续增长。目前我国氢气年产量约为3,300万吨，预计2030年增至3,715万吨，2060年增至约1.3亿吨，产业链年产值约12万亿元。 然而，传统制氢路线难以实现碳排放和经济性的平衡。目前全球96%以上的氢气来自于传统化石燃料（“灰氢”），虽然成本较低，但碳排放量巨大；利用化石燃料制氢的同时进行CCUS可获得“蓝氢”，但受制于CCUS技术发展，总体成本较高；利用可再生能源制造的“绿氢”规避了碳排放问题，是氢能发展的最终归宿，但目前在技术、模式、成本等方面都需要进一步探索和发展。 2.解决方案 化学链制氢是一种新兴绿色制氢技术，以金属基载氧体为中介，借助电子和氧的晶格内迁移，将燃料的氧化还原反应解构为还原、蒸汽氧化、空气氧化三个阶段，在不同阶段分别产出纯H2和CO2。 王伟教授团队基于此构建了“生物质废物制取负炭绿氢工艺”“可燃垃圾/工业固废制取蓝氢工艺”“钢铁灰渣高值资源利用耦合原位产氢氢冶炼工艺”等工艺系统，为市政和传统工业行业提供经济可行的“脱碳”路径。 合作需求 1）产业引导基金支持 2）人才政策 3）中试场地和配套水电气及燃气支持 4）实验室/研发中心建设资金支持 5）税收减免优惠 6）厂房代建 7）九通一平以及相关管道线路等基础设施建设 8）用电，气，水保障以及电价，燃气价等支持 9）企业早期发展以及申报高新企业等支持 10）能耗申请支持 11）环评等资质申请的支持 12）配资支持 13）当地其他同类企业相匹配的优惠政策

本发明属于流化床和多相流领域，特别涉及一种强化载氧体氧化再生的化学链燃烧空气反应器；包括反应室、第一提升管、复合式内构件和第二提升管；所述反应室的侧壁设置给料口，底部设置空气入口；所述反应室和第一提升管之间采用第一渐缩管连接；所述第一提升管与第二提升管之间安装有复合式内构件；所述复合式内构件包括第二渐缩管、环形内构件、导向管、支撑板和倾斜式环形内构件；解决了现有技术中提升管内载氧体径向分布不均、氧化再生效率不高的问题，可以有效延长载氧体的停留时间，提高大粒径载氧体的氧化再生效率，从而提高化学链燃烧效率。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

成果简介：  持久性有机污染物具有疏水性、蓄积性和环境持久性，普通厌氧和好氧生物降解难以发生。本技术以生物电化学（BES）耦合生物共代谢强化厌氧生物过程，成功实现沉积物、土壤中持久性有机污染的高效降解，大大缩短环境半衰期。

产品详细介绍

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。