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电储能电池远程数据采集和安全传输协议研究
项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。
所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。
对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。
青岛安瑞信息技术有限公司
2021-09-10
尖晶石型锰系高比能锂电池正极材料
本项目开发出两类高性能尖晶石型锰系电池正极材料，包括多孔结构 LiMn2O4 和微纳结构 LiNi0.5Mn1.5O4。对于 LiMn2O4 材料，利用“乳液沉淀—固相锂化”制备路径，获得了高纯度富锂尖晶石相，产物具有一维多孔结构，产物尺寸可在纳米，亚微米和微米尺度范围内调节，优化的产品具有非常好的高倍率性能和长周期循环性能。对于 LiNi0.5Mn1.5O4 材料，利用“碳酸盐一步共沉淀法”和“表面活性剂辅助草酸盐共沉淀法”两种制备技术路线，获得的产品具有晶相纯度高、颗粒规整、振实密度大、高电压区间容量高，倍率性能好等特点。
项目特色：
开发了“乳液沉淀—固相锂化”、“碳酸盐一步共沉淀法”和“表面活性剂辅助草酸盐共沉淀法”三条技术路线，用于多孔结构LiMn2O4 电极材料和微纳结构 LiNi0.5Mn1.5O4 的制备，制备方法工艺简单，易于实施，有利于推广应用，制备的产品具有晶相纯度高、形貌规整、粒径可调、振实密度大、比容量高、倍率性能好、长周期循环性能突出等特点。
市场应用前景： 本项目社会贡献和经济效益在于使尖晶石型新型锰系锂电池正极材料形成自主知识产权，促进成果转化和产业化，提升电池行业的研发水平和产业链结构优化，带动锂电池新能源产业发展。
南开大学
2021-04-13
电机车安全运行的蓄电池容量实时监测装置
蓄电池是目前煤矿蓄电池电机车运行的能源来源，其本身的安全可靠决定了蓄电池机车的安全可靠运行，蓄电池电机车司机在驾驶机车时，若能实时通过显示屏观察蓄电池的容量和剩余使用时间，则可以有效指导司机对蓄电池机车的计划使用，能及时更换容量不足电池，防止电池过放电，同时也能防止蓄电池机车半路抛锚事故的发生，提高生产效率与生产水平。
本成果通过实时检测运行过程中蓄电池的开路电压及放电电流，同时根据蓄电池的放电曲线，能对蓄电池容量及剩余使用时间进行预测。
1、能够实时测量蓄电池的电压，电压范围 0～250V；
2、根据蓄电池的实时电压预测蓄电池的剩余容量；
3、能够根据蓄电池容量与带载情况，预测蓄电池的使用时间；
4、根据蓄电池机车的平均速度，预算蓄电池的行驶理程；
5、当蓄电池容量下降至正常容量的 20%时，实现语音提示；
6、所有的检测预测信息通过液晶屏实时显示。
安徽理工大学
2021-04-13
共价有机框架材料可见光催化还原CO2的最新成果
CO2资源化利用不仅可以缓解温室效应引起的环境问题，而且还可以解决日益严峻的能源枯竭问题。以太阳光为直接驱动力的光催化还原CO2生成有机物是较为理想的途径之一，也是极具挑战性的前沿方向。含氮共价有机框架材料（COF）拥有良好吸光能力和电荷传输能力，具有高稳定性、高CO2吸附量、易于设计调控和修饰等优点，是一类非常有潜力的光催化固碳材料。我所通过胺醛缩合席夫碱反应合成了一系列具有相同结构不同官能团的酮胺基COF材料TpBD-X [X = -H2、-(CH3)2、-(OCH3)2和-(NO2)2]，并研究不同官能团对该类材料光催化还原CO2性能的影响。结果表明，官能团的引入会影响TpBD的可见光吸收能力，改变其能带结构；与吸电子基团相比，该COF材料中的给电子基团更有利于光催化还原CO2的进行，其活性顺序为-OCH3 > -CH3 > -H2> -NO2。结合各种表征技术，发现给电子基官能团可以增强该类材料的共轭效应，提高可见光吸收，加快光生电荷分离与迁移，进而提高光催化还原CO2活性。该研究不仅可以拓展COF材料的实际应用，还可以丰富光催化理论，对于CO2的固定转化具有重要的理论指导意义和实际应用价值。
浙江师范大学
2021-04-30
有机溶剂超深度脱水分子筛膜和成套装备
本项目国际上首次实现了分子筛膜材料的连续化合成。解决了无机分子筛膜材料生产的品质稳定性难题，保障了超低缺陷分子筛膜材料的大规模生产应用。
本项目基于国际首创的微波介电合成技术,通过微波连续镀膜装备的自主研发，进一步强化微波合成过程中的非热效应（如Maxwell-Wagner效应，选键活化效应等)，弱化热效应，在国际上首次实现了高质量分子筛膜材料的连续化生产。专家组鉴定意见为:项目自主开发了连续化微波镀膜技术、自动化膜管后处理技术、分子筛膜管质量在线检测技术，并研制了相关生产与检测设备，形成了自动化分子筛膜连续生产线，年产量大于2万平米，合格品率大于99%，优级品率大于90%。这些指标与代表国际领先水平的日本三井造船和三菱化学的数据相比，具有5倍以上的单线产能提升和15%以上的合格品率提升，解决了分子筛膜材料生产的品质稳定性难题。更为重要的是，利用微波合成技术将分子筛膜的构成晶体从微米级缩小至纳米级，极大程度上消除了传统方法无法解决的系统缺陷，优级品分子筛膜表现出世界领先的分离选择性，为分子筛膜超深度脱水应用奠定了重要基础。
宁波大学
2021-05-11
航空曲面有机玻璃透明件成型生产线的设计与制造
成果描述：航空曲面有机玻璃透明件生产线是由成型模具、钻孔模具、施力与控制系统、加热与保温系统、切边与打磨等设备组成。所开发的生产线生产的产品具有多个尺寸，且质量高、光学成色好。玻璃曲面成型系统具有自动控制温度和施力，满足成型工艺的要求。所开发的成型模具和钻孔模具加工效率高，产品具有较好的成形精度和位置精度。市场前景分析：本成果主要应用在航空制造领域，应用于飞机圆弧挡风玻璃的制造维修。与同类成果相比的优势分析：国内领先。
四川大学
2021-04-11
挥发性有机化合物 (VOC)降解与甲烷催化燃烧技术
成果描述：催化燃烧是治理大气污染气体的方法，和火焰燃烧法比较，催化氧化法是一种更洁净的治理大气污染气体的方法，特别适于处理量很大、气体浓度较低的情况。甲烷催化燃烧与非催化燃烧相比,具有燃烧效率高、操作温度低、氮氧化物和碳氢化物排放量低、环保等优点。因此，发展高效、低污染物排放的天然气催化燃烧技术具有广阔前景的方向。市场前景分析：应用于石油化工、农药、印刷、涂料、电线加工等行业。与同类成果相比的优势分析：试验结果显示：金属基结构化催化剂在催化燃烧中表现出良好的活性和稳定性，系统进行金属基结构化催化剂在挥发性有机化合物废气中的催化作用研究，为其产业化应用提供基础。
四川大学
2021-04-10
疏水性有机硅烷-聚酰胺6嵌段共聚物原位制备技术
聚酰胺在汽车、电器、通讯、电子、机械等产业已获得广泛的应用，而这些产业的技术提升对聚酰胺的性能及功能等提出了更高的新要求。利用高键能、低表面能、分子链柔顺的聚硅氧烷改性聚酰胺，可以改善耐热性、耐候性、电绝缘性、耐化学药品性、疏水性、透气性及阻燃性等，但简单共混存在有机硅与聚酰胺的相容性差问题，如采用化学反应将两聚合物偶合连接，所形成的Si-O-C易水解致使产物稳定性差。本技术选用与ε-己内酰胺相容性好、能与聚酰胺能形成稳定键接的有机硅化合物，采用特殊制备的端羟基有机硅烷型助催化剂，与阴离子聚合催化剂一起通过双螺杆反应挤出原位引发ε-己内酰胺阴离子聚合，制备有机硅烷-聚酰胺?嵌段共聚物。这种共聚物可以直接浇铸成型，制造改性MC尼龙产品，也可与聚酰胺类进行共混改性，具有提高材料表面疏水性、改善表面润滑性和韧性的作用。
华东理工大学
2021-04-11
稀土金属的新应用：从氮气直接合成含氮有机物
目前几乎所有人工合成的含氮有机化合物都需要经过工业合成氨（NH3）。而传统的工业合成氨过程 (Haber-Bosch Process)条件极其苛刻。据推算年耗能占全球能耗的2%左右，需消耗约25%的化石资源，并且产生大量温室气体。因此，将氮气直接、高效、温和地转化为含氮有机化合物，而不经过NH3, 是解决以上问题的重要途径之一。但迄今相关文献报道很少, 催化反应体系还没有实现（见中文综述：从氮气直接合成含氮有机化合物。该研究实现了由稀土金属钪（Sc）促进的，直接由氮气、MeOTf和亲电试剂等有机底物反应高效合成肼衍生物的过程。他们分离和表征了(N2)2−-, (N2)3−-和(N2Me2)2−-Sc中间体，并发现CO能有效插入(N2Me2)2−-Sc中间体的Sc−N键中，实现了N2与CO的高效偶联（Scandium-Promoted Direct Conversion of Dinitrogen into Hydrazine Derivatives via N−C Bond Formation. Ze-Jie Lv, Zhe Huang, Wen-Xiong Zhang,* and Zhenfeng Xi,* J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 8773−8777）。
北京大学
2021-04-11
基于有机笼状与环状化合物的自分类组分动态网络
基于亚胺类动态共价反应以及课题组对于组分动态网络方面的前期研究基础，对有机笼状与环状化合物自分类组分动态网络的设计和动态适应性进行了深入研究。该研究首先以两种多胺（T、NON）和二醛（Py）构成的三元混合体系为原料，考察其自分类性能。理论上，各组分基元可以在体系中进行随机的结合，产生由单一或混合组分基元所构成的多元复杂体系。因此，在最简单三元组分基元体系中（Py、T、NON），可能产生三种平衡态：1）Py与T或NON选择性结合，产生Py3T2和Py2(NON)2的同质自分类（homo-self-sorting）结构；2）Py与T和NON同时结合，产生一种特定的异质自分类（hetero-self-sorting）结构；3）Py与T，NON的反应不具备选择性，进而产生具有统计学分布的超复杂混合状态。而实验结果表明，该混合体系首先产生一系列的复杂中间体，随后这些中间体有序的转化为热力学稳定状态，生成有机笼状化合物和大环的同质自分类产物，即平衡态1进一步将三元混合体系扩展到更为复杂的四元体系，构建出基于有机笼状与环状化合物的自分类组分动态网络。通过对组分基元的合理设计和选择，该网络能够实现对于环境变化由动力学控制的亚稳态到热力学稳定态的动态自适应过程：通过核磁共振对于各个组分分布的实时监控，该混合体系在有机笼状化合物（动力学优势产物）的驱动下首先经历具有失衡组分分布的亚稳态；随着时间的延长，亚稳态产物的含量会逐渐减少，进而最终达到处于相反的失衡组分分布的热力学稳定状态。这项工作首次将自分类的概念扩展到两种不同维度（有机笼状和环状化合物）的有机拓扑学结构，为自分类设计摆脱金属模板化的常规体系，从而实现纯有机自分类体系的构建。为开发物种多样性和环境适应性并存的复杂化学系统提供了新的设计思路。
中山大学
2021-04-13