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一种燃煤烟气SO3梯级深度脱除系统
本实用新型涉及一种燃煤烟气SO3梯级深度脱除系统,所述系统包括SCR脱硝装置、碱性吸收剂喷射装置、空预器、调温增效装置、静电除尘器、脱硫塔和湿式静电除尘器,所述调温增效装置包括降温段和升温段,所述SCR脱硝装置、空预器、调温增效装置降温段、静电除尘器、脱硫塔、湿式静电除尘器、调温增效装置升温段沿烟气脱除方向顺次设置;所述碱性吸收剂喷射装置设置的位置为SCR脱硝装置之前,SCR脱硝装置之后、空预器之前,或空预器之后、调温增效装置降温段之前。本实用新型通过各污染物控制装备对烟气中的SO3进行梯级深度脱除,实现SO3的排放浓度小于5mg/Nm3。
浙江大学 2021-04-13
树脂法饮用水深度处理及脱附液资源化技术
本团队开发出新型复合功能树脂以及成套化装备,并在大丰自来水厂实现了百吨级/天,千吨级/天的中试试验,取得了良好的运行效果,目前正在进行单体规模3万吨/天,总规模10万吨/天的规模化工程建设。针对树脂脱附液的处置,创新性开发出以电渗析为核心的腐殖酸与盐溶液分离及浓缩技术,实现了脱附液盐的再生回用,以及腐植酸制备成液体肥料。此外,有别于传统的树脂脱附液末端处置技术,本项目创新性地提出以电渗析为核心的脱附液资源化技术,实现了盐和腐植酸的同时回收。
南京大学 2021-04-14
基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统
任何具有温度的物体表面都会产生红外线,利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术,可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术,结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据,如电信号、压力、流量等参数,利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是:红外图象可以实现非接触的、在线(或离线)检测,也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供,并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观,因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定,并在多处投入实际使用,受到普遍好评。
北京科技大学 2021-04-11
一图读懂 |《科技创新资源一体化配置改革组织实施方案》
科技创新资源一体化配置改革组织实施方案
浙江省科技厅 2022-06-16
一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法及系统
本发明公开了一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法 及系统,属于计算机存储领域。本发明包括:工作节点登记同步;代 理服务器发送顶点信息;工作节点返回梯度信息;代理服务器发送最 优分区信息;工作节点保存分区结果。本发明通过一次发送多个顶点 及其相关信息的方法,解决了现有流式图划分方法一次网络时延处理 一个顶点的问题,减少网络时延对系统的影响,提高了图划分效率。
华中科技大学 2021-04-14
“全面感知、深度融合、多维服务”淮阴工学院智慧校园建设与应用实践
“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元,围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园,在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。
淮阴工学院 2022-07-29
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
10G 一体化网络数据深度安全检查和分析系统
当前网络安全技术发展的主流是向全息安全(Holistic Security)发展。无论是网关与端点的结合即网络准入控制(Network Admission Control),还是入侵防御与泄露防范 (Information Leakage Prevention)的共生,无论是无线与有线兼容,亦或信息安全与数据安 全的结合,都是安全防护技术一体化和集成化在不同侧面的具体表现。在这一发展潮流之中, 传统的安全网关也从单纯防火墙的边界保护(perimeter protection)门卫角色,发展到统一 威胁管理(UTM)的区域保护(local protection)首领地位,不但监控经过的各类流量,而 且监控邻域以致虚拟邻域的终端、应用和数据。本项目将自主知识产权的专利技术研究与成熟的工程队伍和技术创新机制相结合,研制 了基于软硬件协同的应用系统,具有完善的多层次协议分析与过滤能力;具备细粒度访问控 制、入侵检测和防御、防病毒、VPN、反垃圾邮件、内容过滤、流量监控、安全策略统一部 署等安全能力。由于单台设备能够承受超过 20G 的系统吞吐量、10G 的安全能力、7G 的内容过滤流量,依照电信 2M 上网带宽的标准,可以为电信提供至少 3500 个用户的接入,效益十分可观。 对于企业来说,通过高性能 UTM 的内容过滤,将大大降低遭受病毒、垃圾、钓鱼等攻击的 危险性,为企业良好的网络运行提供了有力的保障。在 UTM 领域,内容过滤的准确度、内容过滤性能提高和协议兼容性是应用层处理所面 临的共同问题。例如 NAI-McAfee 的防病毒网关每秒最多只能处理几十个电子邮件,防垃 圾邮件处理能力性能更低,其他厂家针对性能的提高提出了各种方案,将性能提升到上百封 的处理能力,但是如何解决慢速网络连接下的协议兼容性和流畅性并未得到改善,局部性能 的提高,并不能在整体上带来好的用户体验。再比如,在 http 协议的处理上,传统代理架 构的方式必将被淘汰,就算在内容过滤上能够做到每秒上 G 的性能,但是代理过程的延时 几乎没有用户可以接受,如何在流的方式下提高并行处理能力,如何在协议允许的范围内提 高反馈能力,都是需要值得延伸的技术研究。应用层安全网关功能的发展呼唤着新的软硬件 解决方案,像 Tarari 这样专门从事内容过滤(特别是 XML 处理)芯片设计的厂商将在短期 内增多并大有用武之地。总之,安全功能在 OSI 协议架构单层上的集成正在完成,多层间 的集成未艾,并需要有新的硬件平台和软件实现来突破性能瓶颈。当前最重要的目标是带动国产 UTM 性能上突破 10Gbps,从而推动国产高端 UTM 产品 的成熟和完善,提高国产高端 UTM 产品的市场竞争力,使自主知识产权的国产 UTM 在高 端市场上逐步占据主导地位,满足国内迅速增长的网络安全产品市场需求,为建设我国信息 安全框架提供基础产品,更好地保障我国网络信息安全。
清华大学 2021-04-11
基于深度学习和压缩感知理论的新体制水下光学成像
一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识,作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具,水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域,而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚,从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而,由于水下的光学成像环境复杂而恶劣,水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射,使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大,这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破,结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统,期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题,使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术,为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组,在压缩感知成像领域已有多年积淀,已完成国家自然科学基金3项,在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作,并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司,是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地,有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。
厦门大学 2021-04-11
一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法
本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法,步骤一:历史轨迹数据集D,起点ls,终点ld,出发时间b和用户u作为输入,然后基于输入循环神经网络;步骤二:建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n);步骤三:寻找最优路径的过程中,每次扩展一个节点,使用f(n)来评价这个节点的得分,推荐个性化的最优路径轨迹p*。
北京航空航天大学 2021-04-10
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