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Huber循环制冷器
产品详细介绍Huber循环制冷器是典型的具有加热功能的冷却循环器，适用于实验室，安全可靠，确保实验室结果重复性。工作温度范围从-90 到 200°C， 有水冷型或者风冷型制冷器，根据需要使用环保型天然制冷剂。其中，Ministats系列是世界上最小的冷冻循环油浴。结构紧凑，占地面积小，可置于实验室的通风橱中或设备内部使用。
北京赛美思仪器设备有限公司
2021-08-23
钢铁企业伴生能源联合循环发电系统及发电方法
本发明公开了一种钢铁企业伴生能源联合循环发电系统,包括燃料气制备子系统、化学链燃烧子系统和热气-蒸汽联合循环发电子系统。本发明还公开了采用该发电系统的发电方法,由高炉煤气和/或焦炉煤气中提取出的混合气作为燃料反应器的供应气,载氧体在燃料反应器中与燃料气发生还原反应,生成CO2和水蒸气,载氧体还原产物通过返料通道,在空气反应器中再生;空气反应器和燃料反应器排气及冷却机热废气进入热气-蒸汽联合循环发电系统发电。该发电系统不仅可以缓解当前钢铁企业CO2减排压力,而且可使钢铁企业余热余能得以发挥其最大潜能,发电方法简单易操作。
浙江大学
2021-04-11
芯片热设计自动化系统
TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学
2025-05-16
空气循环强化蒸发技术
所属领域：生物技术与医药成果介绍：该装置为常温常压蒸发，对产品质量影响很小，所出产品质量高，同时可适用于热敏性的物质，没有复杂的预处理过程，蒸发用水基本达到蒸馏水的标准，几乎提取出所有的杂质，可再次回收利用其中的贵重物质，达到了经济最大化的效果。该技术工艺流程简单，其热源选择也不仅限于蒸汽，根据不同的工艺场合，还可使用电能、太阳能作为蒸发系统的能量供给来源。可广泛应用于化工、食品、制药、废水处理、海水淡化等领域。
南京工业大学
2021-04-13
循环经济规划与评价
北京工业大学
2021-04-14
循环肿瘤细胞检测技术
复发转移是恶性肿瘤死亡的首要原因，循环肿瘤细胞（Circulating tumor cells，英文缩写CTCs）作为从实体瘤原发灶或转移灶脱离进入外周血循环的肿瘤细胞，在恶性肿瘤转移中发挥关键作用。CTCs在血液中极为稀少，约每1亿个细胞中有1个CTCs，其检测技术起点高、要求高，存在技术壁垒，同时深入理解侵袭表型CTCs产生及介导肿瘤复发转移的分子机理，研究CTCs检测临床实践过程中的意义和价值，能够细化、量化肿瘤复发转移模式，是解决恶性肿瘤复发转移这一“老、大、难”临床问题的重要
武汉大学
2021-04-14
中水循环利用装置
本实用新型公开了一种中水循环利用装置，包括蓄水箱和集水箱，集水箱与中水的下水管相连，集水 箱包括多个高位集水箱和一个底层集水箱，蓄水箱和底层集水箱之间通过上水管相连，上水管连接底层集 水箱处设有水泵。本实用新型安装方便、经济实用、效果显著、维护简单，且能使水资源重复利用率提高 30％-40％。
南京工程学院
2021-04-13
Huber加热型循环浴
产品详细介绍小体积加热型恒温水浴油浴特别适用于外循环。水浴槽体采用不锈钢材质或透明的聚碳酸酯，接泵接口，以及不锈钢浴槽盖。所有型号都带有过温保护和低液位保护功能，安全等级为III级/FL 可使用可燃性液体 (符合DIN 12876标准)。强有力的压力泵和吸收泵确保外循环最佳的热传递性能。
北京赛美思仪器设备有限公司
2021-08-23
一种扫描式循环供电的融冰雪桥面电热系统
本发明公开了一种扫描式循环供电的融冰雪桥面电热系统，是将桥面融冰雪电热系统按电力负荷能力分设为独立可控的各并联电热单元，各电热单元沿车辆行驶方向按设定的间距平行布设呈纵向阵列，控制纵向阵列中各电热单元分组按扫描的形式以设定的时序循环工作。本发明既充分利用了供电系统的可提供电功率，又使得电热系统的总功率得以保障；并提高了加热的均匀性，避免融化水二次结冰；还提高了融雪化冰系统的可靠性，也为维修带来便利；对于各种特殊路段，包括机场跑道、隧道入口过渡区域等都能广泛应用，使电热融雪化冰的方法得到良好的应用。
安徽建筑大学
2021-01-12
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12