一、装置概述 PUAA-Q型挥发性有机废气治理技术综合实验装置是根据高等教育的改革方向，顺应国家培养应用型高技能人才的战略思想，以前沿技术为导向，紧密结合挥发性有机废气实际处理工程的功能和特点，并针对高等院校对挥发性有机废气处理工艺应用和创新实验教学的实际需要而专门研制的综合性实验装置。本装置涉及放电等离子体技术、光解技术、吸收技术、吸附技术以及智能程控技术等多方面、深层次的内容。装置工艺流程简洁、美观，可视化程度高，具有处理效率高、彻底、无二次污染等优点，非常适合大专院校的相关专业开展实验、实训、设计、创新创业训练等。 二、主要参数及指标 （1）处理能力：能处理苯、甲苯、二甲苯等多种挥发性有机废气； （2）处理负荷：<2000mg/L； （3）处理气量：<500L/min； （4）处理效率：≥95%； （5）装置净重：300kg； （6）外形尺寸：2200mm×700mm×1800mm； （7）供电电压：AC220V、50Hz； （8）运行功率：＜4kW； （9）操作条件：常温、常压； （10）安全保护：具有漏电压、漏电流保护装置，安全符合国家标准。 三、主要配置及性能 采用自主知识产权的双介质阻挡放电等离子体反应器，放电均匀、稳定，活性物种产率高。 高频高压电源采用两级控制，安全、可靠，输出频率和电压可调。 可视化的吸收池中安装全潜式UVC杀菌灯，能够直观观察光解过程；UVC杀菌灯配套专用整流器、高品质石英套管、防水接头，UV穿透率高，可在水中长时间工作。 多段蒸笼式撬装活性炭吸附塔，吸附效率高、活性炭更换方便，并配套活性炭再生设备，可延长活性炭使用寿命。 吸收液通过气液混合自吸泵输送，并采用自动和手动相结合的控制模式，灵活、方便。 废气发生器智能程控，有机废气浓度可在0~2000mg/L范围内调控。 采用电磁式增氧气泵作为载气泵，气量大、稳定、噪音低。 316L不锈钢材质的臭氧热解器中填装有高效的臭氧淬灭催化剂，可将尾气中的臭氧快速转化为氧气，并通过智能程控调节尾气净化器的温控设备，运行成本低。 水温、水位、气压等变送器0.2%精度、稳定性能±0.1%FS、输出信号4-20mA，精度高、性能稳定、可连接PLC控制器，不锈钢材质变送器探头耐磨、耐冲击、抗干扰强。 三菱FX3U系列PLC主机和模拟量输入输出模块完成设备运行控制，10英寸彩色触摸式液晶显示屏实时显示控制按键、装置运行状态及时间、水温、水位、气压、电流等重要参数。 所有设备模块化安装于304不锈钢材质的柜体中，柜体前后开设有视窗，顶部安装有可调速换气扇，底部配有禁锢万向脚轮。

第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛

第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛

本发明公开了一种卡宾-重氮乙酸乙酯-烯醛的三元共聚物及其制备方法，即以重氮化合物和烯醛为 聚合反应单体，反应后经过重沉淀、离心、真空干燥沉淀物即可得到产物。该类聚合物主要通过 C1/C1N2/C2 的共聚合反应获得，主链主要由卡宾、重氮化合物和烯醛组成。该聚合物既具有下转换荧 光性质，又具有上转换荧光性质，同时具有很强的光稳定性，可广泛用于光学和光学检测领域;同时， 该聚合物具有抗癌活性，可应用于医药领域。

合成的一种定位三氟甲基取代的高效有机太阳能电池受体材料，该材料可通过H/J聚集的协同作用形成具有更多电子跳跃传输结点的三维网络结构，可极大改善电荷在分子间的传输，大幅提高器件性能。

本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。

三级等保认证的获得，印证了一德壹教具备提供高标准数据安全服务的专业能力。

本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。