海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

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。

本发明公开了一种表面活性剂增溶洗脱-强化微生物修复OCPs污染土壤的方法，本发明首先利用表面活性剂的增溶洗脱作用，清洗土壤一次，去除土壤中85%以上的有机氯农药（OCPs）；经清洗后的土壤在工棚通风处直接堆放，利用残留的表面活性剂改善土著微生物的群落结构和活性，强化土著微生物降解土壤中残留的OCPs，最终使土壤达到环境安全标准；该技术操作简单、经济高效、绿色安全，可大规模应用于OCPs等有机污染场地/土壤的修复。

本发明公开了一种铁氧化物结晶法修复六价铬污染土壤的方法。首先将土壤磨碎并加入HCl溶液调节pH，再根据土壤中铬的赋存形态，根据六价铬和总铬的浓度配制相应的二价铁溶液[或FeSO4和Fe2(SO4)3混合溶液]，将铁的溶液加入到土壤还原六价铬。然后迅速加入NaOH热溶液形成Fe2+、Fe3+、Cr3+的共沉淀，通入热空气进行氧化一段时间，形成铁氧化物晶体从而将铬(包括六价铬和三价铬)稳定在晶格中，形成的晶体十分稳定，在酸碱中均难以溶解。本方法简单易行，成本低廉，安全可靠，无二次污染问题，稳定化处理后的

针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。 1、筛选出的高效石油降解菌与筛

针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。

近年来重金属污染事件频发，不仅严重阻碍经济社会的良性发展，而且对人体健康造成不可逆转的损害。我国是人均耕地资源短缺的国家，水、大气等受体的污染物最终将会陆续转移到土壤中。为保证粮食安全问题，2016年国务院印发了《土壤污染防治行动计划》，简称“土十条”。 本成果针对中国日趋严重的土壤重金属污染问题，开展土壤重金属污染生物修复关键技术研发与应用示范，对于大力推进耕地质量保护与提升，解决重金属污染造成的食品安全问题具有重要的意义。 技术特点： 1．综合利用有机物料、微生物等对土壤中重金属的钝化和解毒原理，结合改良土壤、诱导植物抗逆等技术手段，围绕微生物菌剂创新等开展研究； 2．筛选出多种重金属修复优势菌株，研发了复合微生物菌剂的配方及其发酵生产工艺，通过田间试验证明土壤中施用微生物菌剂可明显降低土壤有效态重金属的含量，并可显著降低作物可食用部分中重金属的含量，提高作物对重金属的耐受性，提高土壤pH值，增产效果较明显； 3．实现了多菌株协同发酵培养的创新，在复合微生物菌剂制备工艺上，从菌株的发酵到生产工艺的优化等方面取得了一系列的自主知识产权。 相关技术对于保护生态环境、治理环境污染具有重要的意义，同时为保障农产品安全和促进农民增收提供新途径。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。