海嘉船舶综合显示系统基于多源信息融合和可视化展示，通过多通道信号处理和大屏幕技术实现。系统收集船舶各种设备如传感器、监控系统的数据源，利用图像合成和分屏技术将信息集成展示在大屏幕上。多通道信号处理确保来自不同源头的数据能够被有效整合和展示，包括船舶状态、位置、设备健康状况等信息。系统通过实时数据处理和高效图像呈现，使船员或操作人员能够直观、全面地监控船舶状态，为船舶运营、安全管理提供可视化支持。

集成3D模型、视频、图片等各种素材，提供场景编辑、交互流程设定、渲染等功能，以实现3D模型自动重建的目标。 利用人工智能技术，构建模拟计算的算法和模型，根据数据实时进行仿真计算。 上传一张图片，可以在1分钟以内快速生成三维模型素材。 上传一段视频，可以在1个小时以内快速生成精细纹理三维模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用户同时在线访问。 可实现实体设计、草图绘制、参数化建模和模型编辑功能。 支持导入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可输出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D场景，上下、左右、前后360度观察模型所在环境，展示效果更逼真。 可以通过造型表面上的多个点来控制造型变形； 可对造型进行扭曲、折弯、锥度等多种变形处理。 可实现边学习边实操的教学模式，支持创建学习资源或教学课件。 可直接在软件里拖曳云盘中的三维模型，也可以将软件中模型直接上传到云盘。 系统采用PBR材质，基于物理的着色技术，最大程度还原工作环境，提高用户沉浸感； 采用LOD技术处理复杂场景的绘制，使软件运行更加流畅，分层级处理系统渲染效果； 采用三维模型构建场景及物体，物体多边形面数(poly)控制在≤30 万面，基础包大小＜50MB，支持多种分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)确保用户体验； 实训场景内模型无闪面、重面、破面，不能有多边面，保证场景演示无闪烁现象； 场景烘焙无曝光过度，无黑边现象，采用PostProcess进行场景后处理，真实逼真； 虚拟人物满足人设需求，着装符合角色身份； 虚拟人物能自主控制，具有多种动作，动作自然，可模拟操作主要过程；

工业高温（800℃以上）高含尘（2000mg/m3 以上）烟气具有成分复杂、含尘量高、有腐蚀性、工况变化大等特点，余热回收装置易堵塞，余热回收效率低；净化装置存在滤料堵塞和再生困难的问题，净化效率低、滤阻高、设备运行成本高；温度及含尘浓度大幅度波动的时变性工况余热难以有效回收利用。针对时变性高温高含尘烟气的特点，以高效除尘、减小滤阻及高效蓄/换热为目标，开发集成荷电分离与滤体过滤高温高含尘烟气除尘技术的变孔隙率和比表面积的三维金属蜂巢结构耐高温蓄热体，形成高温高含尘烟气高效余热回收与深度净化一体化技术，实现对高温高含尘烟气高效余热回收及低阻力深度净化。

该成果涉及食品生物等高新技术领域，是一种具有抑制腐败作用的低值鱼蛋白深度酶解的方法。通过创造性地在低值鱼酶解过程中不断通入净化空气或氧气，抑制和杀灭引致水解物腐败变质的厌氧菌；利用内切蛋白酶与外切蛋白酶的协同作用，明显提高了鱼蛋白水解效率，可得水解度大于65%，氮回收率大于85%的低值鱼蛋白深度酶解液，显著降低了低值鱼酶解成本。 该成果避免现有技术采用化学杀菌剂所导致的对蛋白酶活性的抑制、化学杀菌剂残留的问题，以及使用热杀菌方法所导致的降低鱼蛋白水解效率的问题，解决了低值鱼酶解过程易

燃料电池作为高节能性，环境负荷小的能源技术受到注目。燃料电池的氢气来源现在主要利用天然气、甲醇、DME、轻质馏分、汽油和煤油等进行水蒸气重整开发。其中，汽油和煤油具有价格便宜、携带便利、常温下稳定性高、供给系统完善等优点，可以广泛应用于家庭、汽车、野外或者是灾害时，成为非常方便的电力供给源。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 燃料电池作为高节能性，环境负荷小的能源技术受到注目。燃料电池的氢气来源现在主要利用天然气、甲醇、DME、轻质馏分、汽油和煤油等进行水蒸气重整开发。其中，汽油和煤油具有价格便宜、携带便利、常温下稳定性高、供给系统完善等优点，可以广泛应用于家庭、汽车、野外或者是灾害时，成为非常方便的电力供给源。但是用于燃料电池的燃油中的含硫量必须从现在的10ppm减少到1ppm以下。为了达到这种严格的超深度脱硫，在现在既存的石油加工厂通过加氢精制脱硫需要十分巨大的设备投资，实际上对于燃料电池用燃油的脱硫处于无法对应状态。另外利用化学吸附的吸附脱硫技术也在开发中，但是吸附选择性低，使用了高价的吸附剂，处理能力也比较低。

燃料电池作为高节能性，环境负荷小的能源技术受到注目。燃料 电池的氢气源现在主要利用天然气，甲醇，DME，轻质馏分，汽油和 煤油等进行水蒸气重整开发。其中，煤油具有价格便宜，携带便利，常温下稳定性高，供给系统完善等优点。可以广泛应用于家庭，汽车， 野外或者是灾害时，成为非常方便的电力供给源。但是用于燃料电池 的燃料油中的硫磺含有量必须从现在的数十 ppm 减少到 1ppm 以下。 为了达到这种严格的超深度脱硫，在现在既存的石油加工厂通过加氢 精制脱硫的话，需要十分巨大的设备投资，实际上对于燃料电池用燃 料油的脱硫处于无法对应状态。另外利用化学吸附的吸附型硫磺脱除 器正在开发中，但是吸附选择性低，使用了无法再生的高价吸附剂， 处理能力也比较低。 项目特色 本技术采用和现在的研究完全不同的想法，利用常压低温下的氧 化反应，将煤油中的硫磺化合物用油溶性氧化剂氧化，并通过常压常 温下的选择吸附除去硫的氧化物砜，是一种新的低价脱硫法。无论在 国内国外，像本技术一样利用固定床流通式反应装置除去燃料油中的 硫磺化合物的研究很少有报告。这个超深度脱硫技术的反应条件非常 温和，应用于燃料电池的燃料油重整器，可以很容易使燃料电池小型 化，轻量化。和传统的高温高压下的加氢脱硫方法相比，本技术是在 温和条件下的高效率脱硫法。和非氧化吸附式脱硫技术相比，脱硫效 率高数十倍，对于硫氧化物的选择吸附性高，吸附剂可以再生，吸附 剂的使用量减少，可以降低成本。本项目的目的是将这个新的低价脱 硫法应用于燃料电池的重整系统，制造出氢气提供给燃料电池。 项目应用前景 1. 利用氧化吸附脱硫法开发煤油的超深度脱硫器 图 1 是氧化吸附脱硫法的原理及煤油超深度脱硫器的概念图。煤 油中的难脱硫化合物 DBT 在催化剂及氧化剂存在下，在常压低温下 很容易氧化，生成硫氧化物，然后通过常温常压下的吸附被除去。反应容器里放入煤油及氧化剂，通过自然滴落在常压下送进填充了催化 剂的固定床流通式氧化反应器，然后，常温常压下通过吸附器进行吸 附，除掉氧化后的硫磺化合物。现在的研究结果是通过氧化吸附脱硫 法可以将煤油中的硫磺含量减少到 0.5ppm。 2．超深度脱硫煤油的重整反应 图 2 是利用 Ru 系催化剂对含不同浓度硫的煤油进行水蒸气重 整反应的结果。其反应是煤油和水生成 CO2 和 H2。从结果来看，不 含硫的煤油 750 度的重整反应活性达到 100%，氢气收率达到了 80%， 而含硫磺煤油的催化反应表现出催化剂失活现象。 3．项目计划 a.建立一套连续的氧化吸附脱硫装置，改变催化剂，氧化条件及 吸附剂，将煤油中的硫磺含量减少到 0.1ppm。 b. 试做一套小型化脱硫装置，进行 1000，2000，10000 小时长期 试运转实验，对催化剂，吸附剂的寿命，再生的可能性，装置的长期 稳定性进行考察。 c.建立一套煤油的水蒸气重整反应装置，利用超深度脱硫煤油进 行水蒸气重整，开发高活性，长寿命的重整催化剂。 d.将超深度脱硫器与重整反应系统组合成试验用别体型重整器， 利用煤油制造氢气提供给燃料电池。 e.所需的仪器设备 硫磺化学发光检测器（Sulfur Chemiluminescence Detector）， 氢 火 焰 离 子 检 测 器 气 相 色 谱 （ Gas Chromatography-Flame Ionization Detector）， 热导池检测器气相色谱（ Gas Chromatography-Thermal Conductivity Detector）等

近年来，全球范围内对环境保护高度重视，对于经过物理、生化之后的废水深度处理，可以实现回用或者零排放，推动经济社会可持续发展。难点在于，残留的污染物浓度很低、成分复杂，且不能引入二次污染。催化臭氧化可以实现高氧化性物种羟基自由基的产生，将污染物成分高效去除，是经济实用的可行方法之一。在多年从事废水处理的基础上，建立了基于催化臭氧化的废水深度处理和回用工艺、装备，荣获中国商业联合会科技进步一等奖。 

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化