国内乙烯工程的混合碳四在设计中未考虑其综合利用，少数企业有少部分利用，主要作为民用液化气出售，把高价值的丁二烯、正丁烯、异丁烯这些宝贵的资源浪费了。混合碳四中的有效组分含量高达95%以上，将其分离出来价值可增加2～3倍。由于正丁烯和异丁烯的沸点仅相差0.65℃，一般没法分离，近几年曾开发了异丁烯水合做甲基叔丁基醚和叔丁醇，但因转化率一般在60～80%，剩余混合碳四中含有大量的异丁烯、正丁烯不能直接利用，还是再作为民用燃料，没有将混合碳四资源综合利用。华东理工大学经过多年的潜心研究已开发出一条新的工艺过程，即对混合碳四抽提丁二烯，抽余混合碳四采用杂多酸催化反应萃取水合制叔丁醇，其转化率高达99.5%以上，选择性高达99.9%以上，剩余碳四的纯度很高，可直接返回系统作为丁二烯的原料，也可以分离得到高纯度的正丁烯，解决了混合碳四资源综合利用这一难题，可使混合碳四的价值提高2～3倍。

枝形混合器可用于液液萃取、气液吸收和非均相快速反应。该混合器容易加工，成本低。 体积小，可通过数量放大提高处理能力，无放大效应。处理能力: 1-1000L/h; 压降: < 15 kPa； 液液萃取体积传质系数：kLa=0.5-9(1/s)；气体吸收液相体积传质系数：kLa=0.7-24(1/s)；相界 面积：2600-12000 (1/m)。

一种混合存储系统，属于计算机存储领域，解决现有混合存储 系统需要多个控制器且各控制器所控制的存储介质单一导致的系统复 杂和成本高的问题。本发明由 N 个存储器和一个控制器构成，每个存 储器包括控制器通信模块、存储介质和存储器信息模块；控制器包括 主机通信模块、负载控制模块、阵列控制模块、地址映射模块、存储 器控制模块和缓存。控制器能够识别主机到达的读写请求并判断写请 求的冷热程度与大小，进行负载控制，实现多种存储器的

燃料电池利用氢气和空气发电，清洁高效。用燃料电池发电系统与蓄电池、超级电容等储能系统构建的混合动力系统用于驱动轻轨车辆，可以取消牵引供电系统，从而解决牵引接触网系统对城市规划、市容市貌、安全防护等影响，而且可以减小轻轨交通系统初期投资，大幅缩短建设周期，降低轨道交通系统对电网的谐波污染，具有巨大的市场前景。

成果为一种测量混合酸碱的仪器，可根据具体检测要求，方便的更改设计，实现不同种类的样品测定。 以混合碱成分测定为例，采用流动注射的方法可以准确的检测混合碱的总碱度以及酚酞碱度，将该方法应用到工业锅炉水检测中，检测结果与人工滴定结果一致，且检测灵敏度较高。同时通过在流路中串联电导率电极，氯离子选择性电极，pH 电极，实现对电导率、氯离子含量和 pH 的同时测定。用户只需要将流动注射装置安装需要监控水质的容器上，就可以通过计算机实时在线监控锅炉水水质的变化。将该方法还可以应用到油品酸值的检测中，无需有毒试剂、无指示剂、无需滴定、使用成本低、仪器便宜、易于操作。同时，也可以用同样的原理，用标准 碱液可以应用到混合酸成分的检测（如硝酸和氢氟酸）。 技术特点：采用流动注射方法可以快速、准确检测样品，具有自动化程度高、干扰小等优点。仪器体积小，各组件可与电脑相连，实现远程控制，适合现场或远程监测。

本发明公开了一种用于烯烃/烷烃混合气体分离的吸附剂的制备方法，将氯化钒、对苯二甲酸、氢氟酸和水混合后，经水热反应得到含杂质的MIL?47(V3+)；超声辅助下，经低温活化处理除去杂质，得到MIL?47(V3+)；再经溶液浸渍法，在MIL?47(V3+)上负载Cu2+，发生自氧化还原，使得负载的Cu2+还原为Cu+，得到所述的吸附剂。本发明以低温活化处理的MIL?47(V3+)为载体，先负载Cu2+，再通过自氧化还原过程将负载的Cu2+还原为Cu+，制备过程简单、条件温和，制备得到的吸附剂可以实现对烯烃/烷烃混合气体的高选择性分离。

随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署，大规模计算集群（数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群）的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变，上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战，传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题，与电互连技术相比，光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点，具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求，但受到缓存、交换粒度的影响，纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务，因此，充分结合光、电互连技术的优点，研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络，对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求，展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点，设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构；研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统，设计面向快速光交换计算的调度算法；研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片；构建高性能光电混合互连网络系统原型，部署典型应用测试基准，验证光电混合网络的潜在优势，为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。

本发明公开了一种云计算环境下面向并行应用的动态时间片调 度方法及系统；其中，动态时间片调度方法包括：自旋锁延迟采样； 建立虚拟机与虚拟机监视器之间的通信通道，传递自旋锁延迟采样值； 自旋锁延迟统计，获取虚拟机自旋锁延迟的平均值；动态时间片调度； 动态时间片调度系统包括自旋锁延迟采样模块、通信模块、自旋锁延 迟统计模块和动态时间片调度模块；本发明提供的动态时间片调度方 法，基于虚拟机的自旋锁延迟，动态的调整虚拟机的调度

1 成果简介随着互联网技术、内容管理技术的快速发展，电视传媒行业产生了深刻的变革。制播分离的趋势已经不可逆转，越来越多的电视节目内容制作可以从原来电视台内分离出来，媒体制作从也呈现了原来的全国媒体中心北京、上海等城市向其他城市转移的趋势。另外，多种新媒体形式如雨后春笋般涌现，手机电视、地面移动电视、网络电视、卫星电视、网游、 3G等多种新媒体形式需要大量的不同题材、不同格式、不同风格的媒体内容，媒体内容的制作需要有了飞速的增长。广播电视是海量数字媒体内容的典型代表。全国广播电视网络经过多年发展也形成了卫星、有线、地面无线多种类型、覆盖全国 31 个省份的传输网。另外我国电话用户和互联网用户发展迅猛，我国互联网用户有超过 1.6 亿在线视频用户，视频上传和视频观看均排名全球第一，手机视频已经越来越受到手机用户的青睐。 限于技术体系的不同与我国内容行业的特殊性，这些内容资源目前还仅仅是一个个的信息孤岛，大量视、音频内容的交互与交易仍在沿用传统的磁带递送方式，距离具有高度通用性、可服务于全社会、易接入、可靠、可监管的内容交换交易的文化产业目标还相距甚远。 本项目将重点探索研究及建设在现有的技术基础和相关项目研究及建设的基础上，如何建立起一个可有效服务于内容制造商、内容提供商、内容运营商、终端用户等环节的海量视频云产业基地，并结合示范工程研究及建设新媒体内容管理、交易和分发中的数字版权管理技术应用体系，同时考虑端到端的内容安全问题，并满足监管的需要。这项研究及建设工作将对促进我国新媒体相关产业的发展起到积极而且至关重要的作用。 本项目在组织实施上将有效利用中央电视台经过多年积累所形成的强大媒体内容资源优势和清华大学在信息技术/媒体信号处理技术/网络技术/云计算的技术优势，紧密结合当前数字新媒体应用部门的实际需求，充分发挥参与成员在视、音频媒体内容生产、存储、传播、分发、交换等方面的丰富经验及技术积累，同时广泛联合行业内外广播电视台、网及科研院校，产、学、研相互配合，协同合作。2 效益分析本产业分两期进行实施，期限为 4 年。产业基地预计需要投入经费总额 5 亿元人民币。以规划和建设产业园区占地 300 亩（ 20 万平方米）为例：建设海量视频云存储中心节目资源交易中心数字高清制作中心新媒体内容制作中心动漫产业中心网络游戏研发中心新媒体教育培训中心项目分两期实施： （ 1）第一期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。园区初步建成为视频云存储中心、数字高清制作中心、新媒体内容制作中心、网络游戏研发中心。 （ 2）第二期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。进一步扩建一期项目并使其规模化，同时建成节目资源交易中心 、动漫产业中心、新媒体教育培训中心等。进驻上下游企业达到 30 家。发展成全国性的海量视频云产业基地。 项目建设资金约 5 亿元人民币，研制开发具有自主知识产权的海量视频云存储、数字媒体内容及安全管理、高清节目制作、新媒体内容制作、新媒体内容管理交易分发、动漫产业和网络游戏内容制作等软硬件产品 30 种（类），建成集影视文化创意、节目制作发布、节目管理交易分发、网络/电视新技术研制为一体的，面向国际国内市场的大型海量视频云产业基地。3 合作方式商谈。4 所属行业领域信息领域。

针对国产云平台，本工具提出一套完整的测评体系，建立了针对云计算服务设施的测试分析与评估模型，实现了云基础设施测试 & 评估工具（软件）。该工具从功能和性能两个角度出发，结合云平台的特点，对云平台进行功能、性能测评；同时也可用于云平台的日常运营监控 & 告警用途。在性能测评方面，本工具可对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估；在功能测评方面，本工具不但可以对云平台必备的基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）完善度进行测评，还可以在模拟百万级别负载访问压力下，针对云平台高级能力指标（如动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处理能力、负载均衡等能力）进行定量的测评。最后，本工具还实现了测试过程的自动化和可视化，支持在线、离线两种测评模式，并最后根据测试结果自动生成 word 版测评报告。 该云平台基准测评工具支持如下指标： （1）对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估。 （2）对云平台基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）进行监测 & 评估。 （3）对云平台高级能力指标，动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处 理能力、负载均衡等能力进行定量的测评。 （4）支持在百万级别访问条件下的动态扩展、节点失效、负载均衡、 故障迁移等云计算平台功能特性的测评。 （5）支持提供不少于 1 万虚拟租户模拟系统访问，并依据测试分析与评估模型，产生测试报告。 （6）支持海量监控数据的采集、上报、存储和分析处理能力。 （7）支持自动化测试（减少人工干预）。 （8）支持测试过程动态可视化，图形化，可回溯，可跟踪。 （9）支持在线、离线两种测评模式。测试完成后自动生成 word 版测评报告。 （10）支持系统节点级、集群级、云平台三个级别的监控和告警功能。