Ø 靛蓝是染色牛仔布的主要染料，每年全世界的靛蓝需求量达10万吨之多。靛蓝生产工艺主要以间歇法为主，已经有一百多年历史了。其中的碱熔反应工艺堪称间歇反应的经典，在一百多年历史中，即使到上世纪90年代国际上最大、技术最先进的化学品公司最后放弃该产品生产的时候，也没有能够用一种连续的生产工艺来代替它。目前全世界大概80％的靛蓝由中国生产，其中60~70％出自江苏泰丰公司。在2006年以前，几乎所有国内的靛蓝生产线都完全由人工操作完成，包括当时技术最先进的北京染料厂。2006年，理工大学210教

以惯性导航挠性接头高质量加工为目标，开展磨削机理、工艺优化和加工过程监测方法研究，突破目前挠性接头微细特征磨削加工工序中对复杂微观结构认知的障碍，在磨削力、热载荷作用下充分认知磨削过程中影响表面完整性的重要因素。明确磨削表面完整性关键工艺优化目标，探究各个工艺参数间耦合关系，形成面向表面粗糙度、残余应力和磨削烧伤等表面完整性目标要求的工艺优化准则。研究面向惯性导航关键件磨削加工物理信号与表面完整性关联的磨削特征辨识方法，获取磨削加工质量监测和控制的深层知识，探索基于最优磨削特征融合的质量监测和多目标控制途径，实现惯性导航关键件磨削加工表面完整性的动态、准确和有效的监测。 相关技术指标： （1）加工后挠性接头表面粗糙度达到Ra 0.8 （2）加工后挠性接头近无表面残余应力 （3）挠性接头加工过程中实现砂轮磨损及表面完整性监控 技术创新点： （1）提出了基于磨削过程中物理信号与表面质量高关联度的磨削特征辨识方法 （2）揭示了挠性接头磨削加工工艺参数与力热载荷对于磨削表面质量的影响规律，并提出了高表面完整性加工的工艺准则 （3）提出了基于高关联度磨削特征融合的砂轮磨损及表面质量监控方法

本发明公开了一种主动配电网自适应鲁棒无功优化方法，包括以下步骤：基于传统的潮流模型，构建近似线性的潮流模型，求取节点注入功率向量与节点电压向量之间的近似映射关系，进而获取配电网无功优化的决策变量可行域；基于鲁棒优化理论，构建最优决策与不确定变量之间的自适应函数，进而构建自适应鲁棒无功优化模型；基于自适应鲁棒无功优化模型，提出割平面法的求解策略，将原始问题分解成两个子问题，通过两个子问题的交替迭代获得原始问题的解。本方法引入鲁棒优化的思想，提出割平面法的求解策略，实现高效、快速的求解，确保了不确定性条

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

本发明提出一种智能物流系统预测性调度优化方法及系统，具体包括：实时采集智能物流系统内设备的运行状态数据，对运行状态数据进行预处理，并划分训练集和测试集；对预处理后的运行状态数据进行时域分析，从中提取关键故障特征，对设备进行健康状态评估；建立预测性调度模型，基于得到的健康状态评估结果进行调度策略切换，并对生产物流调度方案进行多目标优化；采用三维建模技术进行可视化管理，并结合虚拟仿真进行调度优化验证。本发明所提出的方法，能够有效应对动态物流环境中的设备故障等问题，优化物流调度性能，减少配送延误，并提高物流系统的整体效率与资源利用率，实现高智能化、高效生产物流调度。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

成果描述：拥有独立的自主知识产权，采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4，以水中的氧为产物提供氧源，可以实现原位除杂，不受磷铁的原料来源限制；采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料，通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4，避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题，不存在知识产权纠纷，将废物循环利用与能源材料耦合起来，节能环保，从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品，磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理，在原料的供应和价格方面都非常稳定；通过工艺控制和反应原料的组合，可以将反应产生的CO2等副产物循环利用，实现零排放的绿色清洁工艺；将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合，添加剂在后续的反应中既可以起保护作用，又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用，能够极大提高正极材料的导电性能；采用的工艺路线容易控制，工艺稳定性好，容易实现大批量生产。市场前景分析：本项目产品专门提供给各种电动车（包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等）、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料，特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源，磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点，备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的，这些也正是动力电池最重要的技术指标，而且循环稳定性好，1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸，穿刺不爆炸。在未来几年内，磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上，尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。与同类成果相比的优势分析：1．FePO4基本参数：纯度≥97%，粒度≤1μm，而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数： 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能： 克容量>130mAh/g 测试条件：1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件：纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V

成果描述：拥有独立的自主知识产权，采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4，以水中的氧为产物提供氧源，可以实现原位除杂，不受磷铁的原料来源限制；采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料，通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4，避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题，不存在知识产权纠纷，将废物循环利用与能源材料耦合起来，节能环保，从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品，磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理，在原料的供应和价格方面都非常稳定；通过工艺控制和反应原料的组合，可以将反应产生的CO2等副产物循环利用，实现零排放的绿色清洁工艺；将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合，添加剂在后续的反应中既可以起保护作用，又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用，能够极大提高正极材料的导电性能；采用的工艺路线容易控制，工艺稳定性好，容易实现大批量生产。市场前景分析：本项目产品专门提供给各种电动车（包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等）、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料，特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源，磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点，备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的，这些也正是动力电池最重要的技术指标，而且循环稳定性好，1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸，穿刺不爆炸。在未来几年内，磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上，尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。目前全球磷酸铁锂生产能力小于2000吨/年，投资磷酸铁锂项目风险小，回报快。与同类成果相比的优势分析：1．FePO4基本参数：纯度≥97%，粒度≤1μm，而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数： 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能： 克容量>130mAh/g 测试条件：1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件：纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高春林 克劳斯塔尔大学 2019 / 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 四、项目简介 深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式，将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题，率先提出创新性健康管理功能，使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况，为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱，守卫深海生命线安全。