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酰亚胺基有机半导体领域取得重要进展
NDI聚合物现已经成为最成功的N-型高分子半导体，取得了极其优异的晶体管性能并保持着多项全聚合物电池的效率记录。郭旭岗同时深入研究了酰亚胺单体家族的另外一个重要成员：双噻吩酰亚胺(Bithiophene imide, BTI)，并构建了一系列基于BTI的聚合物半导体(J. Am. Chem. Soc. 2011,133,1405;J. Am. Chem. Soc. 2012,134, 18427;Adv. Mater. 2012,24, 2242; Nature Photonics 2013,7,825;J. Am. Chem. Soc. 2014,136,16345;J. Am. Chem. Soc. 2015,137,12565)。与NDI和PDI相比，BTI具有更高的化学活性和大幅度减小的位阻，从而提供了一个前所未有的机会对其结构进行拓展优化。在前期工作中，郭旭岗团队利用稠环策略成功合成了一系列(半)梯型有机半导体，并在晶体管和全聚合物电池中取得了可比于NDI和PDI聚合物的器件性能(Angew. Chem. Int. Ed. 2017, 56, 9924; Angew. Chem. Int. Ed. 2017, 56, 15304; J. Am. Chem. Soc. 2018,140,6095.)。但是，噻吩相对于苯环更富有电子,在一定程度上减弱了半导体的电子亲和力。因此通过拉电子基团功能化BTI不仅会产生更强的电子受体单体,同时还能解决NDI和PDI结构上的缺陷。基于此，郭旭岗团队克服了合成上的挑战，成功制备出新颖的氟取代的酰亚胺及其聚合物半导体。理论计算表明,相对于没有氟的单体f-BTI2,氟取代的单体f-FBTI2表现出更低的能级，有助于提升聚合物的N-型性能。 相比于f-BTI2-T和之前报道的s-BTI2-FT和f-BTI2-FT的全聚合物电池，以f-FBTI2-F为电子受体材料的电池实现了性能的巨大提升，能量转化效率达到8.1%(图2)，同时实现了高达1.05V的开路电压值和低至0.53eV的能量损失。与NDI和PDI有着不同的结构和电子特性的新型受体单体f-FBTI2的出现将衍生出更多高性能N-型聚合物，为发展高效的全聚合物电池提供了全新的材料体系。
南方科技大学
2021-04-13
人才需求：相关领域高层次人才团队。
相关领域高层次人才团队。
山东凯翔生物科技股份有限公司
2021-09-09
技术需求:专业领域：化工、设备、机械、仪表、电器等；
专业领域：化工、设备、机械、仪表、电器等；
山东昌邑灶户盐化有限公司
2021-08-23
广东省科学技术厅关于组织申报2023年度广东省重点领域研发计划“新型储能与新能源”重大专项旗舰项目的通知
为全面贯彻落实党的二十大和习近平总书记关于加强关键核心技术攻关的系列重要讲话精神，按照省委省政府关于推动新型储能产业高质量发展的工作部署，根据《广东省重点领域研发计划“十四五”行动方案》，现启动2023年度广东省重点领域研发计划“新型储能与新能源”重大专项旗舰项目（自由申报部分）申报工作（申报指南见附件1）。
广东省科学技术厅
2023-07-27
安徽大学农业大数据中心翁士状、郑玲副教授团队在农业传感遥感领域取得系列进展
在智慧采摘方面，提出了一种结合检测网络与点回归的新型方法，为葡萄采摘自动化提供了高效精准的解决方案。
安徽大学
2025-02-11
炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统
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。
浙江大学
2021-04-11
一种能源回收自清洁的垃圾输送系统
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。
浙江大学
2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
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。
清华大学
2021-04-11
多能源微网系统智能规划和全景评估软件
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学
2021-04-10
一种电池箱、电池模组及新能源汽车
本实用新型提供一种电池箱、电池模组及新能源汽车，所述电池箱包括箱体、盖体和密封圈；所述箱体包括底面及设置于所述底面四周的侧壁，所述底面与侧壁形成一容置电池的容置空间；所述盖体包括顶面及设置于所述顶面四周的侧壁，所述盖体还包括设置在所述顶面的凹槽，所述凹槽用于放置所述密封圈，以使所述箱体与盖体盖合时，所述箱体的开口与所述密封圈接触；所述电池箱还包括密封填充物，在所述箱体与盖体盖合时，所述密封填充物设置盖合位置处的顶面四周的侧壁与所述底面四周的侧壁之间。采用本实用新型提供的电池箱，可以在提
安徽建筑大学
2021-01-12