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基于国际标准的通用物联网技术成果应用
oneM2M是欧洲电信标准化协会（ETSI）联络美国、中国、日本和韩国的通信标准化组织，成立国际标准化组织，共同开展物联网业务层国际标准的制定。oneM2M协议是应用层中的上层协议，以HTTP、CoAP、MQTT等协议作为通信载体，将自己的语义封装在HTTP等应用层协议之中。NB-IoT是3GPP针对低功耗广覆盖类业务而定义的新一代蜂窝物联网接入技术，主要面向低速率、低时延、超低成本、低功耗、广深覆盖、大连接需求的物联网业务，NB-IoT物联网协议是低层协议，二者的关系如图1所示。
图1 协议体系关系图
基于多协议转换的研究以及系统模型方案的设计与分析，提出NB-IoT设备接入oneM2M的系统模型，如图2所示。NB-IoT设备：搭载了NB-IoT芯片的一套设备，包含了数个传感器。运营商服务器：负责接收NB-IoT设备数据包，并将其存放于平台数据库中。协议转换节点：将NB-IoT设备信息接入oneM2M系统中的核心模块。oneM2M平台：具体保存资源以及对外展现资源的平台。
图2 NB-IoT设备接入oneM2M系统模型架构
本成果基于NB-IoT和oneM2M标准，研究构建的工业互联网全系统通用技术，包括基于NB-IoT硬件系统的嵌入式开发及其低功耗的解决方案；NB-IoT终端与运营商云平台系统的协同通信机制；运营商云平台系统与oneM2M企业私有云平台的通信机制；oneM2M工业企业的数据的统一表示，实现工业互联网大数据的深度人工智能应用。
北京邮电大学
2021-05-09
农药悬浮剂（SC）稳定体系构建与集成应用技术
通过对悬浮剂制备、贮存过程中存在质量问题的研究，确定出 优化了的悬浮剂稳定配方，解决了悬浮剂贮存过程中分层、析水率不合格、奥 氏熟化、结块等问题，并通过系统研究悬浮剂稳定体系构建、探讨悬浮剂稳定 机理、加工工艺及影响因素，集成了悬浮剂的研发应用技术，为农药悬浮剂生 产企业的产品开发和推广应用提供指导，从而能够应用于农业的病虫草害防治 领域。研究成果在配方筛选方法、稳定体系构建、加工工艺以及药效研究等方 面取得了多项创新，为开发新型环保稳定的悬浮剂产品提供了先进的指导，必青岛农业大学科技成果介绍 2017 －58－ 将推动农药悬浮剂的可持续发展。 本项目经专家鉴定达到国际先进水平。利用农药悬浮剂稳定体系构建与集 成应用技术开发相应悬浮剂产品，对农药制剂行业的发展以及绿色农业发展具 有重要指导意义。
青岛农业大学
2021-04-11
石油焦化冷焦污水封闭分离成套技术与应用
延迟焦化是我国石油炼制四大关键装置之一，是我国劣质原油和重质原油轻质化与优质化的主要手段之一。自1957年建成我国第一套 10 万吨/年延迟焦化装置以来，冷焦水一直存在突出的环境污染问题，对我国环境造成负面效应，国内外没有很好的解决方案。针对冷焦系统的流量及组成波动剧烈、压力周期性变化、废水与废气交织等多组分多相体系的非稳态特点，首先设计在全密闭下的多级混合降温冷凝-机械梯级分离-快速富集纯化方法集成的冷焦水封闭循环清洁生产工艺。将冷焦热水这种 VOC 气 （ 汽 ） 体-水-焦粉-重油组成的固-液-液-气混合物分离为油、水、焦三部分，并分别再生至回收或循环利用的纯度，实现废水治理与废气治理协同、污染物治理与废弃资源循环利用协调、经济效益与清洁生产结合，总体思路是利用一套集成化的组合机械分离装置，解决冷焦废水、废气污染的两个问题，实现水、重油、焦三种物质分别回收利用。其核心技术为冷焦水密闭循环处理集成技术，多组分多相流体快速强场分离技术、多场耦合分离技术、耦合场梯级分离技术、废水与废气耦合治理技术、低浓度油类废水油快速富集与再生利用技术。以多组分多相流体多场耦合快速微小旋流分离系列技术为核心的冷焦污水封闭循环成套工艺技术，被中国石化专家组鉴定为国内外首创。该技术污油回收回炼率、水再生及循环利用率、石油焦回收利用率达100%，作业区域臭气浓度达到国家有关规定。 本项目属于循环经济与节能减排技术领域，涉及石油化工清洁生产工艺、化工过程机械和环境保护机械设备设计与制造技术。
华东理工大学
2021-02-01
功能可控纳米纤维复合材料修饰电极制备技术及其应用
本项目将静电纺丝、电化学修饰电极两种方法有机结合，从外表面、内容物及整掺杂等方面对基础纳米纤维修饰电极进行功能化，实现功能可控纳米纤维复合材料修饰电极的制备。.
东南大学
2021-04-13
低温等离子体协同催化技术应用于废气处理
利用低温等离子体 - 催化协同技术降解空气中有机污染物的多相催化成为了一种较理想的环境治理新技术，该技术将低温等离子体技术和催化净化技术有机地结合起来，充分发挥二者之间的协同作 用，同时克服了两者各自的缺陷，因此具有良好的发展空间。项目主要创新点为采用催化技术与等离 子体技术协同去除废气开展研究工作，可在提高污染物去除率的前提下同时降低能耗，如在外加电压20kV，外加频率300Hz 的条件下，甲苯降解率可达到 85%；当在等离子体场中添加催化材料后，在同样条件下甲苯的降解率可达到 95% 以上；此外反应副产物臭氧、氮氧化物等浓度显著降低，为该项技术实现工业应用提供理论基础。已在北京小武基垃圾转运站进行了中试试验，结果表明，该技术可成 功用于恶臭气体的处理，对于H2S、NH3 和臭气浓度的去除效果可分别达到 75%、86% 和 93%，取得了良好的环境效益和社会效益。
北京工业大学
2021-04-13
废旧荧光器件稀土再生关键技术开发与应用
北京工业大学
2021-04-14
餐厨废弃物分质分相梯级转化技术与应用
餐厨垃圾是指家庭、学校、机关、公共食堂以及餐饮行业的食物废料、餐饮剩余物、食品加工废料及不可再食用的动植物油脂和各类油水混合物，是城市生活垃圾的一部分。垃圾处理是环保领域的支撑性产业之一，目前市场缺口明显，可增长空间巨大。而餐厨垃圾处理又是垃圾处理的重要一环，我国每年产生餐厨废弃物不低于6000万吨，年均增速达15%以上，潜在需求旺盛，具有良好产业发展契机。我国餐厨废弃物处理主要采用厌氧消化工艺，
但由于餐厨废弃物”油－水－固“共存的特点导致处理过程中有机质转化率低、工艺稳定性差、二次污染控制不足等问题，严重制约着其工艺推广。
浙江大学石伟勇教授联合课题组针对餐厨废弃物等瓶颈问题：开发了热调质的提油技术和好氧生物调控的脱水技术，实现“油—水”的高效分相转化，为有机物后续梯级转化利用提供了有力的技术支撑。(2)发明了微好氧生物强化产酸、Fe2+/Fe3＋促解除丁酸抑制及活化过硫酸盐强化产气的“酸－气”时序性可选调控技术，实现餐厨废弃物短程产酸、解除中程酸抑制及长程强化产气的灵活多梯级转化。为解决现有餐厨废弃物厌氧发酵工程的酸抑制等系统不稳定难题提供了有效的解决方案。
浙江大学
2023-05-10
微波超声波能量高效协同技术开发与应用
高效且节能环保的微波、超声波技术近年来备受关注。微波加热具有高选择性、升温速率快、温度分布均匀、易自动控制等优点。鉴于传统工艺条件下许多反应无法进行或效率低下的现状，研发一种微波超声波高效协同技术，将两种能量波无干扰地结合，从而可解决功能材料制备、固体废弃物再利用、食品加工等领域内传统工艺存在的难题。该技术能实现快速、高效、靶向合成指定单一组分及目标混合物，处理过程具有化学选择性高、有效成分损失率低、产物结晶度高等特点，而
南京大学
2021-04-14
氢能应用路线——一种微型燃气轮机技术
1. 痛点问题
“双碳”目标下，能源结构亟待调整。传统化石能源的清洁高效利用，风电、光伏、氢气等可再生能源的快速推广，使得分布式能源产业迎来了高速发展的窗口期。以微型燃气轮机（单机功率25～300KW，简称“微燃机”）为核心装备的分布式能源技术和储氢调峰技术，将掀起“电源小型分散化”的技术革新热潮，成为21世纪能源技术革命的主流。
目前，微燃机在我国天然气分布式发电市场已有应用，但整机装备严重依赖进口，国产微燃机在产品性能、质量体系等方面尚未成熟，难以实现产业化及商业推广。研发高效、稳定、长寿命的微型燃气轮机面临空气动压轴承技术、高效紧凑式回热器技术、离心压缩叶轮与向心涡轮技术等多项关键技术，本项成果针对微燃机关键技术提供了解决方案，可以解决微燃机国产化的难题。
2. 解决方案
本项成果覆盖了微燃机研发的多项关键技术，核心包括：
1）ODT_SCPL软件V1.0（软件著作权）
2）一种适用光学诊断的预混气体旋流燃烧试验装置及方法（发明专利申请）
3）空气动压轴承技术（非专利技术）
4）高效紧凑式回热器技术（非专利技术）
5）微燃机离心压缩叶轮与向心涡轮技术（非专利技术）
基于本项成果研制的微型燃气轮机，其产品性能指标达到国际先进水平，以30kW微燃机为例，发电效率达22%，热电联供综合效率80%，具有极高的可靠性、超长使用寿命、低维护成本和超低排放，能适用多种应用场景。
合作需求
（1）场地需求：200平米办公场地，1000平米试验场地用于微燃机的部件研发测试和整机试验测试。
（2）团队需求：初期拟组建一支包含10人左右的技术研发核心团队和10名左右具有燃气轮机设计制造经验的工程师团队。
（3）寻找应用场景：由于微型燃气轮机在我国的起步较晚，目前应用较少，需寻找和挖掘微型燃气轮机应用场景，比如：有独立供电或冷热电需求的学校、商超、医院、数据中心等，有掺氢/纯氢等可再生能源发电需求的分布式能源场景，有汽车增程/辅电需求的汽车制造商，以及有野外用电需求的野战部队等。
清华大学
2022-03-22
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题
工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。
2. 解决方案
本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。
本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。
合作需求
寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23