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辐射技术制备水处理用氟吸附树脂
已有样品/n该项目采用电子束辐射技术研发高性能水处理吸附水中氟离子的树脂材料。利用电子加速器产生的电子束辐射高分子基材产生活性点诱发化学反应,在粉体微球表面导入有吸附分离功能的官能团。本项目开发一种基于纤维素基材的高效除氟吸附树脂。利用电子加速器辐射接枝技术结合化学修饰在微晶纤维素基材表面上导入对氟有选择性吸附能力的功能单体。通过对辐射接枝条件的控制和单体种类的筛选,实现具有高效除氟特性的吸附树脂的合成。在此基础上,
华中科技大学 2021-01-12
铝、镁合金微弧复合(MCC)处理技术
微弧复合处理(MCC)技术将不需前处理的微弧氧化与静态防护性能优异的有机物涂装技术相结合,在铝、镁合金表面制备具有高性能、多用途的陶瓷有机复合涂层,性能明显优于单一微弧氧化或传统涂装工艺。围绕该技术,项目团队近年来主持国家自然科学基金、国家攻关、“863”技术及国际合作重点项目二十余项。
南京工业大学 2021-01-12
高COD高盐废水处理技术
上海交通大学 2021-04-13
工业冶炼含硫化氢烟气处理技术
上海交通大学 2021-04-13
铝、镁合金微弧复合(MCC)处理技术
微弧复合处理技术原理:微弧氧化陶瓷层的多孔结构, 易与多种材料结合形成复合膜层,提供多元化的功能,展现出陶瓷层作为“过渡处理层”的优越性。微弧复合处理工艺优点(以微弧电泳为例):微弧-电泳工艺相对于传统电泳工艺处理工序减少了6道,缩短处理周期,并避免大量废水的排放。主要指标:复合膜层附着力好、耐蚀性优异、满足产品颜色需求等。应用状况:研究团队目前有涉及材料学、自动控制和电力电子专业的研究人员组建了专门的研究基地,已完成微弧氧化设备与
南京工业大学 2021-04-14
有机废弃物资源化处理技术
该成果获教育部科技进步二等奖。该成果构建出高效稳定的快腐菌剂 PC1,该菌剂对难分解的木质纤维素类物质具有良好降解效率。该菌剂为复合菌剂,由具有良好协同作用的多种微生物复合而成。研究表明, PC1 对畜禽粪便、秸秆等天然的有机固体废弃物具有良好的降解效果(图片 1)。根据 PC1 生物学特性,研发出快速降解畜禽粪便、秸秆、枯枝落叶、橱余垃圾等有机固体废弃物的成套技术。
扬州大学 2021-04-14
新型金属材料热处理技术及其产品
江苏大学 2021-04-14
高氨氮废水处理新技术
项目成果/简介:自然水体受污水中氮素污染,富营养化日益严重。氨氮已经成为我国污染总量控制的限制性指标。高氨氮废水成分复杂,缺乏经济有效处理技术。厌氧氨氧化工艺是解决高氨氮废水脱氮难题的最佳方案。为高氨氮废水处理提供新途径,与现有技术比较,建设和运行费用分别降低 25%、35%以上。 厌氧氨氧化生物脱氮优点 : 电耗降低 60%左右 有机碳源需求为“0” 温室气体减排 90%以上 污泥产量降低 50%以上
北京交通大学 2021-01-12
技术需求:金属表面处理的研发、生产
金属表面处理的研发、生产
济宁市鲁环表面处理工业有限公司 2021-08-18
基于AI技术的通用网关及数据管理平台
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
北京邮电大学 2021-04-10
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