海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

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。

质子交换膜燃料电池因其清洁、高效、能源可再生，在新能源汽车、固定电站、通讯基站、便携式备用电源、调峰发电等领域有着广阔的应用前景。但目前以石墨为主流极板材质的高昂制造成本严重阻碍了燃料电池的快速推广和商业化应用。技术团队历经十年的科技攻关，开发出基于不锈钢薄板精密冲压成形工艺、全局激光焊接路径优化的双极板连接工艺、三维误差特征表达的双极板性能测试系统、及不锈钢双极板防腐工艺的世界领先的燃料电池双极板制造创新工艺与方法，能够降低极板制造成本75%、减轻极板重量65%，其多款双极板产品已在上汽集团、大连新源动力、南通百应能源等公司应用万余片，极大提升了燃料电池的产品性能。金属双极板是燃料电池电堆的核心部件，其高效批量化制造成为燃料电池汽车的关键技术之一，是本项目的主要产品.双极板是燃料电池核心部件，具有较高技术壁垒，国外丰田、本田、奔驰、福特都采用金属双极板燃料电池技术路线，国内多家厂商也开始采用金属双极板燃料电池进行试生产，该技术路线有很大潜力。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

课题从事纳米新能源材料能量转化的新规律及在高端电池中的应用基础研究，在金属-空气电池、锂离子电池关键材料与技术以及能源清洁高效利用等领域开展工作，制备了一系列的金属与合金、金属氧化物、金属硫化物纳米材料以及无机/有机复合材料等，研究了纳/微米材料组成、结构、形貌与电极性能之间的关系，考察了材料高效储能的化学热力学、动力学等性能，并开展其能量转换与储存新规律的探索研究，探讨解决提升高能化学电源的容量、功率与寿命的有效途径。为纳米新能源材料的制备、表征及在能源领域的应用打下了基础。 研究

在“双碳”目标的背景下，基于可再生能源电解水制氢是真正实现清洁氢气来源的“绿氢”技术。然而，目前制约电解水制氢产业发展的瓶颈之一是贵金属基电催化剂高昂的价格。近年来，研究者开发了多种廉价、高效的电解水阴极析氢非贵金属电催化剂，其中硫化钼（MoS2）基催化剂是迄今为止发现的析氢性能最好的非贵金属催化剂之一，其具有类铂活性。然而，这类高活性催化剂往往更易受到复杂催化反应环境因素的影响，导致催化剂表面发生重构并破坏其几何/电子结构，造成催化剂失活。 基于此，本团队提出了具有分子选择性的栅栏工程，解决了高活性Co掺杂MoS2析氢反应催化剂活性与稳定性之间的权衡问题。这一策略为设计高效、稳定的非贵金属基电催化剂的大规模应用提供了新思路。当将该MoS2基（Co-MoS2@CoS2）阴极催化材料与实验室自制的高活性钴镍双金属硒化物析氧反应阳极配对用于实验室自制的碱性电解水（AWE）双电极电解系统时，在电流密度400 mA/cm2下持续分解500 h没有明显的衰减。 随着我国进一步推进去碳化，电解水制氢有望成为能源变革的核心。在此背景下，只有大力推广电解水制氢，才能满足不断增长的绿氢需求。为此，需要大幅扩大电解水制氢装置规模，让电解水制氢在国民经济去碳化中发挥关键作用。

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。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         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