目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 锐锋智锂（陕西）科技有限公司 企业法人 张志杰 注册时间 2022.5.16 注册所在省市 陕西省西安市 组织机构代码 91610113MABLKTJR6C 经营范围 技术服务、技术开发、技术咨询、转让及推广 企业地址 陕西省西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场C座1401 获投资情况 海沃能量盒子1000万投资意向 三、负责人及成员 姓名 学院 入学时间 张志杰 能源与动力工程学院 2021 陈博 能源与动力工程学院 2019 董梓竣 管理学院 2019 宋自远 电气学院 2019 陈昊煊 能源与动力工程学院 2019 黄嘉慧 人文社会科学学院 2019 罗寒非 化学学院 2019 陈楷林 能源与动力工程学院 2019 师鸣遥 生命科学与技术学院 2019 四、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 丁书江 化学学院 教授/院长 电化学储能 杨国锐 化学学院 副教授 锂电回收 延卫 能源与动力工程学院 教授 污染控制 五、项目简介 随着新能源汽车产销量逐年爆发时增长，大量退役动力锂电池涌入报废市场。一方面，镍钴锂元素作为电池极粉生产的关键性材料，而我国长期以来严重依赖进口，面临巨大的材料供给缺口；另一方面，退役电池因含有余能，在堆积、运输及拆解过程易发生起火爆炸（相当于1/8同质量TNT的爆炸威力），危害操作人员安全，同时造成不可逆的镍钴锂产物损失。 因此，预放电步骤是传统工艺中的必经之路，而在预放电过程中又存在严重的环境污染问题，致使传统拆解企业难以进驻工业园区，大大压缩了行业的发展空间。针对上述痛点，本团队研发的项目： （1）首创性实现了对退役动力锂电池的带电拆解，避免了传统拆解高浓盐水预放电工艺，降低拆解成本，单条产线可年减少20万吨高浓盐水的排放； （2）通过自研高效吸附剂与先进的废水处理工艺，实现生产线三废零排放，年减少超百万元的治污成本，获得准入工业园区的资格； （3）内置余热回收系统回收电池残余电能，年减少超1万吨标准煤燃烧，减少超4万吨的CO2排放。 经过学生团队技术攻关和基础实验研究，我司已获得了成套的动力锂电池破解分选技术，已申技术专利20余项。其中负责人已获5项核心授权专利，实审专利11项，对技术、产品形成全方位保护。经过多次技术升级，已成功调试安装了退役动力锂电池破解分选成套设备生产线，该生产线完全达到工业生产要求，锂电池年处理量提升到5000吨，处理能力里超同行10%，产品回收率超同行20%，产品价值率领跑同行30%，并可入驻工业园区。 此外，团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。公司已获得海沃能量盒子1000万投资意向，并与多家智能化设备供应商达成代工生产合作，研发的生产线已在云南云天化集团、陕西全通集团完成中试验收，即将投入大规模生产使用。 

本发明涉及一种生物溶液浓度的光谱传感测试方法,依据了包层介质的光学响应遵循的物理学因果性原理,根据因果性原理,包层折射率的实部

本发明公开了一种低浓度聚丙烯酰胺溶液的制备方法，是以浓度为6％～12％的工业级丙烯酰胺单体溶液为原料，过硫酸钾为引发剂，乙二胺四乙酸二钠为络合剂，异丙醇为分子量调节剂，乙二胺、醋酸、水杨酸钠、A试剂为反应助剂，加入设有搅拌器、回流冷凝器和温度计的聚合设备中，调节pH值为7～8，在35℃～85℃的条件下聚合反应2～6小时后，制得聚丙烯酰胺溶液。本发明工艺简单，工序少，流程短，节约能源，经济可行，制得的聚丙烯酰胺溶液可以直接在原聚合设备内继续加水稀释后，进Mannich阳离子化改性制备阳离子聚丙烯酰胺，也可以直接用作高分子乳化剂、粘合剂等，有很好的推广应用价值。

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众所周知，炼油厂催化裂化装置中烟气轮机的安全运行和使用寿命在很大程度上取决于第三级旋风分离器排出的烟气介质中所含催化剂浓度和颗粒度的大小。为保证烟气轮机得以安全长期运行，有必要对烟气轮机入口的烟气进行在线实时监测，以及时了解烟气中含催化剂的浓度和粒度大小以及变化，并采取相应的控制措施。 我校最新研制的全自动TSM-2颗粒浓度和粒度在线监测系统，根据先进的Mie光散射理论，针对催化烟气的工艺特点和粒径范围，采用全散射原理和多波长消光测粒技术，可实时地获得颗粒的粒径分布和浓度数据。系统功能如下 1．能实现非接触连续测量。 催化剂检测范围：粒度：0.1微米—20微米；浓度：20—1000mg/m3。 2．系统使用开放式的数据库管理技术，采用树状管理结构。保证了系统的易扩展性和数据的易维护性，同时为用户提供了方便、开放、灵活的系统设置和组态功能。 3．采用两种数据保存方式：数据文件和数据库的形式，大容量的存储空间可以保留长期的监测数据。 4．查询催化剂监测数据。 5．报警： ①可以设置浓度报警限值 ②可以设置平均粒径报警限值 6．采样时间间隔设置：可以任意设置（大于１分钟），最快的采样时间间隔为５秒钟。 众所周知，炼油厂催化裂化装置中烟气轮机的安全运行和使用寿命在很大程度上取决于第三级旋风分离器排出的烟气介质中所含催化剂浓度和颗粒度的大小。为保证烟气轮机得以安全长期运行，有必要对烟气轮机入口的烟气进行在线实时监测，以及时了解烟气中含催化剂的浓度和粒度大小以及变化，并采取相应的控制措施。 我校最新研制的全自动TSM-2颗粒浓度和粒度在线监测系统，根据先进的Mie光散射理论，针对催化烟气的工艺特点和粒径范围，采用全散射原理和多波长消光测粒技术，可实时地获得颗粒的粒径分布和浓度数据。

一、项目简介（发明专利：99100015.3）该技术是一种对含氯化铵工业废水综合治理并从废水中回收氯化铵的工艺，具有以下技术特点：1、利用多效蒸发、蒸汽喷射热泵及余热利用等技术，降低废水治理及回收产品的运行成本。2、采用低温蒸发路线，使蒸发系统全部或部分为真空蒸发，保证设备不被腐蚀，一般设备使用寿命在15年以上。设备折旧费的减小，使得废水治理和回收产品的成本降低。3、采用常温结晶工艺，使蒸发后废液直接进入结晶器。采用常温冷却结晶省去能耗较大的低温冷却系统。4、本项技术不产生二次污染。工艺过程的产物，一是固体氯化铵产品，一是蒸发冷凝水。工艺中冷却水闭路循环使用。应用本项技术不仅解决了含氯化铵工业废水对环境的污染，而且有较高的经济效益。本工艺技术目前已在河北、浙江、山东、河南、天津、内蒙、广东等省推广应用，直接经济效益好，环保效益巨大。且本项目所研究开发的废水治理工艺，也可在其它工业废水的综合治理中推广应用。二、市场前景氨及铵盐是应用非常广泛的化工原料，应用此类原料的生产中常常伴随高浓度氯化铵废水，此类废水采用常规的环保处理方法，存在技术可行性差、废水中的氯化铵得不到回收，因而综合效益不理想。用本技术处理高浓度氯化铵废水不但解决了环保问题，还会有可观的经济效益，采用此技术也可处理含其他盐类的工业废水，因此具有广阔的应用前景。三、生产设备蒸发器、分离器、结晶器、水罐、离心机、泵等。四、合作方式提供技术服务。项目负责人： 史晓平、赵景利  

01. 成果简介 呼吸干净的空气是人类的基本需求。世界卫生组织（WHO）公布的“2002年世界卫生报告”现实人们受到的空气污染主要来自室内。现代人平均90%以上的时间在室内度过，暴露时间是室外的6倍以上，室内空气直接影响人们的生命健康和生活质量。每年由于室内空气质量问题导致的白血病、肺结核、肺癌、哮喘及呼吸传染病等疾病的死亡人数超过11.2万人。准确估算室内颗粒物浓度水平对评估颗粒物对人体的健康效应，制定有效的控制手段十分重要。 本软件主要用来模拟评估室内的PM2.5颗粒物浓度水平。软件依据室内颗粒物质量守恒的原理，基于颗粒物源散发特征，建筑特性，以及颗粒物动力学特性，包括沉降以及再悬浮，依据一定的数学计算模型，计算得出稳态情况下室内颗粒物的浓度值。并将结果中颗粒物浓度值与相关标准进行比较。如若超标，软件会通过计算给出建议的净化器最小风量，合理调节设计方案，以期室内的颗粒物浓度达到标准要求，为绿色建筑室内空气预评估方法。 在此基础，可以开发室内装载量预评估软件系统。例如：以建材有机污染物散发量数据为核心基础，在确定用量、建筑设计特性参数等边界条件后，对装修后的室内空气质量进行预评估。根据预评估结果分析各类建材对于不同空气污染物的权重关系，结合成本控制、工程定位、气流组织等多种因素提供针对性的装饰装修优化方案。02. 应用前景 可用于室内各颗粒物浓度分析和控制策略，通过科学地计算评估出各房间颗粒物释放量的可视化管理系统来改善空内设计方案进而优化空气品质。03. 知识产权 成果涉及1项软件著作权。04. 团队介绍 团队负责人现为清华大学建筑学院建筑技术科学系长聘教授、博士生导师，主要从事室内颗粒及其复合污染动力学、建筑通风以及空气洁净技术研究。在包括EHP、Epidemiology和ES&T等在内的国际知名期刊发表SCI论文80余篇，被SCI他引1000余次，其中2篇入选ESI高被引论文。入选教育部新世纪优秀人才支持计划（2007）、清华大学基础研究青年人才计划（2013）等，曾获教育部自然科学二等奖（2013；排名第1）和Building and Environment最佳论文奖（2012）以及清华大学学术新人奖等荣誉，于2016年当选国际室内空气科学院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn