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国家基金委:加强应用基础研究部署,提升关键核心技术攻关能力
2024年11月16日,自然科学基金委党组2024年第二次务虚研讨会议在北京召开。自然科学基金委党组书记、主任窦贤康主持会议并讲话。委领导班子,中央纪委国家监委驻科技部纪检监察组、审计署科技审计局有关领导,咨询委员会主任李静海、秘书长高瑞平,特邀科学家代表,各科学部主任(兼职)、全委局级以上干部出席会议。
国家自然科学基金委员会 2024-12-02
一种便于收纳的供暖装置
电能供暖具有便捷性、安全性和低碳性等特点,电能供暖设备具有广阔的市场空间。本发明可在不工作时将进行折叠收起,以显著节省供暖装置的占用空间;本发明能够实现模块化组装,设备检修和更换非常方便;本发明携带方便,可用于室内外多种场合。
沈阳农业大学 2025-05-21
报名中 | 平行论坛“高校实验室建设与发展”的通知
“高校实验室建设与发展”报名中
中国高等教育学会 2025-05-14
考虑风光储协调的配电网电压控制策略研究与开发
针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势,源荷存在时空不匹配特性,导致功率倒送和节点过电压等问题,面向电网网架相对薄弱地区,开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究,实现不同运行方式下储能的优化配置;提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略,实现配电网电压的分散式与集中式协同控制,满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。
沈阳农业大学 2025-05-21
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
低成本功能性多孔有机聚合物
       成熟度:技术突破         多孔有机聚合物是一类新兴的功能性高分子材料,相比传统高分子交联树脂,其具有类似无机分子筛的微孔,具有更高的官能团密度,已被广泛用于储存、分离或催化等领域。然而当前许多性能优良的多孔有机聚合物成本过高,严重制约着其实际应用。我们合成的价格低廉且性能优秀的多孔有机聚合物,其性能与当前典型多孔有机聚合物相当,而价格为它们的几十分之一或几百分之一,目前在储存氨气、分离二氧化碳及分离水中污染物(如硼酸,Hg2+等)等方面已完成实验室测试,这些成果将为多孔有机聚合物的真正应用打开通道。         意向开展成果转化的前提条件:中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学 2025-05-16
一体式悬浮载体生物流化床处理村镇生活污水的研究
技术成熟度:理论突破 反应器采用一体式生物流化床,好氧区,投加了悬浮载体果核活性炭,形成活性污泥及生物膜的有机结合体;缺氧区,安装三相分离器及搅拌片,使泥水混合均匀,能够及时排出反硝化所产生的氮气,进而提高脱氮效率。 设备所有结构均在同一壳体内,工艺运行方式灵活,由于其运行过程中不需额外投加碳源和絮凝剂,其运行费用较低。针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题,这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。 运用一体式生物流化床处理村镇小区生活污水,为该工艺的应用推广提供科学的运行控制参数。 针对我国农村污水处理面临的不易聚集处理的问题,这种单体新型污水处理设备对我国农村污水处理有着较大的实用潜力。
吉林建筑科技学院 2025-05-19
一种建筑物多层地下结构支护施工方法及支护装置
本发明涉及一种建筑物多层地下结构支护施工方法及支护装置,按照如下方法进行,挖掘工作井、安装工作井支护装置、挖掘水平挖掘井、安装水平挖掘井装置,继续向下挖掘工作井、安装对应的工作井支护装置、挖掘水平挖掘井、安装水平挖掘井装置,依次类推从上到下进行工作井和水平挖掘井的挖掘及支护装置的安装,施工方便,能够从上到下进行支护,在挖掘的过程中进行支护装置的安装,进一步提高了低下施工的安全性,减少了低下施工的安全隐患和地面下陷的风险。
聊城大学 2025-01-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
产教深度融合 创新物联网专业人才培养
物联网作为我国重点发展的战略性新兴产业之一,对于支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略具有重要意义。然而,当今高校物联网专业却普遍面临人才培养与产业发展不适配、教育内容与产业技术应用相脱节等挑战。本案例通过构建“多主体参与、多模式共融、多层次渐进”的物联网产业学院,全面推动企业优势与教育资源融合,从人才培养目标重构,产教融合创新平台搭建,以及“专创融合”+“赛教融合”的人才培养模式构建等方面,全面提升物联网专业人才培养质量,着力培养创新能力强、可适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才,使学生实践能力显著增强,就业率和创业成功率大幅提升。
天津市大学软件学院 2025-05-16
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