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。

本发明公开了一种用于脱汞的废弃物衍生吸附剂制备方法及产品，属于城市生活废弃物资源利用技术领域。该方法具体为：将含卤素废弃物与生物质废弃物混合发生热解反应，含卤素废弃物中的卤素释放并固定于生物质废弃物上，生成用于脱汞的废弃物衍生吸附剂。应用本发明方法，一方面减少含卤素废弃物热解过程中的卤素释放，另一方面转化成汞吸附剂上有用的卤素，实现废弃物资源化和生成脱汞吸附剂的双重目的。

本发明涉及一种新型二价铕掺杂的含氮硅酸盐固溶体基发光材料及其自还原制备方法。这种发光材料的化学组成可表示为：Ca3Si3(O9-xNx):Eu2+。制备方法采用两步法，（1）溶胶凝胶法制备Ca2SiO4:Eu3+产物。（2）Ca2SiO4:Eu3+和氮化硅混合物在非还原气氛下焙烧，利用Si3N4的自还原作用获得最终产物。所用原料是硝酸钙（CaN2O6·4H2O）、硝酸铕（EuN3O9·6H2O）、正硅酸乙酯（C8H20O4Si）和Si3N4。本发光材料在近紫外到蓝光有宽带(300~450nm)吸收，发射出黄绿色光（534~544nm）。所得产物发光强度高，性能稳定。制备过程仅需在氮气保护气氛下就能完成，无需还原气氛和其它还原手段，制备方法简单，安全。

本发明涉及氧还原催化剂的制备方法，旨在提供一种含硫、氮和过渡金属元素大孔碳氧化原催化剂的制备方法。该方法是：将硫脲溶液加入葡萄糖溶液，于水浴中滴加盐酸，反应得到葡萄糖硫脲预聚体溶液；将含过渡金属盐和纳米CaCO3粉末的悬浊液加入其中，加热反应后喷雾干燥，得到催化剂前驱体；然后升温进行深度聚合、碳化；冷却球磨，再使用盐酸去除模板，漂洗后干燥，得到产品。本发明将过渡金属元素在多孔材料形成前加入，能够形成更多的催化中心，是催化中心的分布更加均匀。得到的催化剂比表面积大，导电性好，具有极高的催化活性，特别适用于大电流工作状况。合成的非贵金属催化剂可用于多种燃料电池，也可作为空气电池的阴极催化剂，成本低廉。

本发明公开了一种三维氮掺杂石墨烯复合材料及其制备方法和在电化学生物传感中的应用。本发明 借助三维氮掺杂石墨烯高比表面积、良好的生物相容性、高导电率的特性，构造三维氮掺杂石墨烯复合 材料，首先以泡沫材料为基底，在含惰性气体、氢气及碳源与氮源条件下，利用化学气相沉积方法（CVD 法），得到含基底的三维氮掺杂石墨烯；然后对三维氮掺杂石墨烯进行刻蚀、清洗处理得到三维氮掺杂 石墨烯复合材料。将三维氮掺杂石墨烯与酶/非酶材料进行复合，得到相应的三维氮掺杂石

研究团队基于构建的长时序农业氨排放数据集，驱动了全球大气化学模型GEOS-Chem，系统评估了全球1980年来农业氨排放对氮沉降时空格局的影响。研究发现，欧盟是全球氨态氮沉降1980年来下降的唯一区域，下降了约16%，其主要原因是欧盟已将氨排放控制列入空气污染防治政策，并制定了一系列针对性农业氨减排措施。

所属行业领域 环境净化新材料、新技术 成果简介 该成果解决了氮掺杂纳米TiO2（N-TiO2）粉体的低成本规模化制备及其在水相中的均匀分散和悬浮稳定等关键技术，建成了年产能达百吨级的高可见光活性的纳米N-TiO2光催化喷剂中试生产线；制定了国内首个纳米N-TiO2光催化喷剂产品标准；建立了高效气相和液相

本发明公开了一种硼、氮共掺杂下有机固废余辉碳点及制备方法和应用，涉及有机固废水热转化技术。该方法是将生物质模型化合物和硼酸混匀，在微波辅助水热的条件下进行反应，之后依次进行离心、透析和冷冻干燥，形成预处理后的碳点；之后三聚氰胺作为外源氮源与预处理后的碳点以及去离子混合后进行水热反应，之后依次洗涤和真空干燥，即可得到目标产品。本发明提出了一种全新的通过有机固废制备余辉碳点的策略，在杂原子掺杂机制的作用下，通过两步水热法构筑碳点，优化掺杂与缺陷调控，实现了荧光向余辉发光的可控转换。

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。