该系统是新能源电动汽车中电池管理系统的教学、开发平台，并提供控制器C语言程序代码、电路原理图、理论/实验指导书、主要芯片数据手册等资料通过学习掌握电池管理系统原理，并具备一定的系统开发、故障诊断能力。

富勒烯碳笼内部可包入多种金属原子或团簇，形成一种新的杂化分子，被称为内包金属富勒烯。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 富勒烯碳笼内部可包入多种金属原子或团簇，形成一种新的杂化分子，被称为内包金属富勒烯。由于金属的存在及对碳笼的影响，内包金属富勒烯的结构复杂、性质奇特，在生物医学及能源催化等领域具有巨大的应用前景。但其制备和分离流程复杂，产率低下且纯化困难，成为当前限制其应用的关键瓶颈。目前，常用的分离方法是采用高效液相色谱法（HPLC）分离，由于HPLC分离的大部分工作集中在分离空心富勒烯和内包金属富勒烯上，因而对内包金属富勒烯的分离效率低下，且成本高、耗时长。如何快速高效地分离内包金属富勒烯成为本领域急需解决的难题。

本实用新型公开了一种预应力管桩石墨涂层缺陷检测装置，包括石墨涂层、水泥砂浆涂层、电极探针、导线和数据采集装置。所述的石墨涂层涂于管桩内壁，可导电。所述的水泥砂浆涂层涂于石墨外侧，用于保护石墨涂层。所述的电极探针内嵌在管桩内壁中，连接导线与石墨涂层。所述的导线分为桩内导线和总线缆，连接电极与数据采集装置。所述的数据采集装置可以发出电流，检测石墨涂层的电阻。本实用新型的有益效果是：管桩内壁石墨涂层通过电极探针与导线连接数据采集装置，检测施工前后石墨涂层电阻变化，准确的得出桩身裂缝产生情况。

根据我国交通现状，铁路运输己远远超过航空业及其它运输行业成为我国国民经济的大动脉，是我国基础建设的重中之重。 2009 年全世界爆发经济危机，我国领导人果断利用大量资金投入国民基础建设之中，拉动经济发展，其中对铁路及其相关运输业的投入尤为明显。受电弓滑板作为一种在电力机车与动车组中消耗量大且更换频繁的零部件，直接影响铁路交通运输的成本及经济效益,，所以对受电弓滑板材料的研究与开发有重大的现实意义及广阔的市场前景。但是，作为电力机车从接触网上输入电能的关键部件即受电弓滑板在制备技术的改进和性能的改善等

1.产品型号 AA-1800S六灯座单石墨炉原子吸收光谱仪AA-1800H六灯座火焰石墨炉一体原子吸收光谱仪AA-1800E八灯座火焰石墨炉一体原子吸收光谱仪 2.产品简介 AA-1800型原子吸收光谱仪是由行业的专家和国内知名高校联手研发完成，拥有几十年光谱仪器的研发和应用经验。该产品包括火焰、石墨炉及氢化物发生系统，可配置多种附件，灵活的配置方案可满足不同层次客户的需求。全自动多功能AA-1800型原子吸收光谱仪可进行复杂的样品分析，多种分析方法可自动切换，做到无人全自动分析。AA-1800型原子吸收光谱仪广泛应用于科研、质检、疾控、环保、冶金、农林、化工等行业，创新的软、硬件设计确保样品分析的准确性、安全性、易用性，仪器维护简单便捷。3.主要特点高精度全自动化光学系统色散率为1800条/毫米刻线大面积光栅，新型自准直单色器，所有镜片均是石英镀膜，宽广的检测范围和光学稳定性确保了分析的精度。全自动6灯座配置6个独立灯电源，可分别预热；高分子雾化室高分子材料抗腐蚀雾化室，耐酸碱，包括氢氟酸，无论是有机或是无机溶液都能得到较好的灵敏度和稳定性；钛燃烧器钛燃烧器，可选配50mm和100mm燃烧器，空冷预混合型，耐腐蚀，耐高盐，大幅度提高火焰的效率和火焰分析的准确度；全自动化分析能自动完成安全点火，熄灭和切换，结构可靠，故障率低，从而确保火焰法的灵敏度和重现性。光源系统六灯位平台自动切换，可直接使用高性能空心阴极灯，提高火焰分析的灵敏度，自动调节供电参数和光束位置，全自动波长扫描和寻找波峰；石墨炉温控内外气双重温度控制，20阶线性或非线性升温，确保待测元素具有较好的灵敏度；炉内富集浓缩达20次，纵向光控监测石墨管内壁温度，最高可升温至3000℃/s.高技术指标AA-1800型原子吸收光谱仪元素测试灵敏度达到行业先进水平，灵敏度≤0.015μg/mL/1%；基线漂移小于0.003Abs/30m，稳定性优于0.005Abs/4h;背景校正系统采用氘空心阴极灯和自吸收扣背景进行背景校正，消除低含量测定时分子吸收的干扰，减少了氘灯的发射噪声，延长了使用寿命，具有 较好的稳定性。氘灯背景信号为1A时，扣除背景能力＞50倍；智能化分析智能性非常强，人性化设计，火焰和石墨炉原子化器自动切换，石墨炉原子化器自动优化，自动设置调节火焰高度，自动点火，水平位置自动优化，系统自动设置气体流量。如遇停电、误操作、乙炔泄漏等，系统会自动启动安全保护功能；自动进样器与石墨炉一体化设计，采用高精度注射器，最低可进0.5μl样品，具有智能化在线稀释与浓缩功能。4.软件功能强大的功能高智能软件，功能强大，友好的中文操作界面。全自动仪器及附加控制，可自动优化，自动稀释；鼠标操作，自动设定菜单数据和校正方法；测量数据可以实现动态显示。标准曲线可以实现自动拟和；样品测量准确：采用向导的方式对样品进行设置，方便快捷；灵敏度校正功能：使测量的结果更为准确；数据共享方便快捷的数据共享数据处理：可对数据进行编辑保存；打印输出：提供单元素与多元素分析的报告；对测量结果及仪器的条件进行打印；数据导出：数据导出功能实现了与其他系统的数据共享。数据处理测量方式 : 火焰法、石墨炉法、氢化物-原子吸收法   浓度计算方式 : 标准曲线法（1～3次曲线），自动拟合，标准加入法   重复测量次数 : 1-99次、计算平均值、给出标准偏差和相对标准偏差   结果打印 : 参数打印，数据结果打印，图形打印，可导出WORD、EXCEL文档

本发明公开了一种炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统,包括:包含燃气轮机的高炉煤气燃机发电系统和包含双压余热锅炉的余热回收发电系统;还包括烧结烟气回收系统和冷却热废气回收系统。所述的烧结烟气回收系统将来自烧结机的烧结烟气经除尘器除尘后,在第一引风机的抽吸作用下送入双压余热锅炉;所述的冷却热废气回收系统将冷却热烧结矿后产生的热废气在第二引风机的抽吸作用下也送入双压余热锅炉。本发明系统将烧结工艺显热和炼铁过程伴生的低热值高炉煤气进行整体回收,并且梯级利用,形成完整的、能稳定运行的中低温余热、低热值高炉煤气高效综合利用系统。

本发明公开了一种能源回收自清洁的垃圾输送系统，包括：用于输送垃圾桶升降循环的升降机构，所述升降机构具有环形输送件，环形输送件上间隔布置有多个连接座，每个连接座上转接有所述的垃圾桶；安装在所述升降输送机构两侧并用于保持垃圾桶升降运动姿态的限位轨道，靠近所述升降机构的底部设有无限位轨道作用的垃圾倾倒位；置于各楼层并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停机构；位于所述升降机构下方的垃圾储存箱，用于储存各垃圾桶翻转倒出的垃圾。本发明适用于高层建筑各楼层垃圾的升降输送；节省电梯运输垃圾的功耗，节能减排；减少垃圾处理的人力消耗，降低管理成本。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

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