仿生表面织构起源 传统摩擦学认为光滑表面具有较低摩擦力和磨损，反之，非光滑表面会带来较大的摩擦力和磨损。而自然界进化过程中，某些生物的表面微观结构具有优异的自润滑和抗磨减磨性能，如鲨鱼皮表面微沟槽表现的超低流体阻力，穿山甲表面微结构的优异耐磨抗磨性能。因此，如能掌握其机理，则可进行工业应用。 钻头轴承及压裂泵柱塞密封系统仿生织构润滑减磨设计及应用 织构化钻头轴承 钻头作为破碎岩石形成井眼的重要工具之一，在高温高压、冲击动载及贫脂润滑的恶劣环境下，其核心部件钻头滑动轴承易发生黏着磨损从而最终导致钻头整体失效破坏，亟需降耗增寿的新技术来为其安全、可靠使用和延寿经济运行保驾护航。 发明了基于多物理场耦合的超快激光精准高效制备的冰霜辅助超快激光刻蚀分束技术（US17026096，ZL202011229792.1），形成了钻头轴承轴径曲面仿生织构的纳秒/皮秒的激光加工与表征评价方法；目前正在与中国科学院上海光学精密机械研究所和中石化江钻石油机械有限公司开展钻头轴承织构工业化的超快激光加工与质量检测流水线建设和现场应用研究测试，可满足织构化钻头2000支的年产量需求。 建立了织构钻头轴承润滑减磨性能优化设计的理论研究与实验测试评价方法(ZL201310416270.6，ZL201710973537.X，.ZL201810946598.1）。以摩擦系数、磨损量、油膜厚度、温升和无量纲承载能力等为评价指标，基于理论研究、单元实验和全尺寸的台架实验，模拟测试工况下初步优选的圆形、椭圆形、人字形沟槽织构可使钻头轴承减磨性能和寿命提升50%以上。 织构化柱塞密封系统 柱塞动密封系统是油气增产压裂作业实施中压裂泵装备的关键部件之一，其在超高压、冲击动载及交变往复运动工况下，压裂泵柱塞动密封系统易发生磨损失效而导致密封刺漏等失效，是制约压裂泵工作性能、可靠性和作业成本的关键因素， 亟需创新的设计方法来提升压裂泵柱塞动密封系统的寿命及可靠性。 发明了柱塞表面仿生织构大尺寸拼接刻蚀工艺规划及参数优化设计方法（ZL201910892024.5）， 创新研发了柱塞织构批量化激光分束加工的软件控制系统和配套夹具系统。 发明了表面织构化压裂泵柱塞及其动密封系统性能抗磨减磨性能优化设计的理论研究与试验测试评价方法(ZL201310423514.3)，基于理论模拟、单元及全尺寸台架实验，初步优选的圆形和椭圆形织构布置于压裂泵柱塞表面可实现柱塞动密封系统的摩擦系数和温升降低45%以上，寿命延长30%以上，目前正在与中石油第四石油机械有限公司和中油国家钻井装备工程技术研究中心有限公司开展现场应用试验测试。 未来应用前景及市场规模预测 该技术垂直应用领域为油气勘探开发装备、油气集输装备、通用机械装备的润滑、密封、抗冲蚀与减阻等领域，摩擦消耗了一次能源的1/3以上，80%的装备失效是由磨损引起的。两者造成的损失相当于GDP2%-7%，2019年我国的GDP为99万亿元，按5%计算约为4.95万亿元。

2024湖南教育装备展览会将于6月26—27日在湖南省展览馆举办。

项目开展的背景及意义 当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展； 有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量； 有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标； 有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。  

一种基于实时数据库的HART现场设备管理方法及系统。工业操作站将HART命令对应的有效数据以工业以太网协议中的报文形式发送到控制站；控制站对将解包后的有效数据以CAN协议中的报文形式发送；HART模件解包所收到的CAN协议报文将有效数据构成HART命令形式发送；HART设备接收到HART命令后将响应信息返回给HART模件后解包，以CAN协议中的报文形式打包发送给控制站；控制站解包所收到的CAN协议报文，以工业以太网协议中的报文形式打包发送到工业操作站。本发明可将全部HART现场设备数据送入主控室的操作站，让用户在控制室就能方便地远程查看、修改、配置现场设备的组态信息，提高设备维护效率，降低生产成本。

自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。

本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和

本实用新型属于无线电能传输技术领域，尤其涉及一种基于无线电能传输技术的便捷无破坏性数据 采集装置，包括墙体或阻挡物体和终端，包括源端和负端，源端包括电源模块、源端电源变换模块和发 射线圈，电源模块依次连接源端电源变换模块和发射线圈；负端包括接收线圈、负端电能变换模块、数 据采集设备和数据传输模块，接收线圈依次连接负端电源变换模块、数据采集设备和数据传输模块；发 射线圈与接收线圈进行能量交换，数据传输模块将信息通过网络发送至终端；源端和负端分别安

 本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。   作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布

本发明公开了一种基于结构和内容二级过滤的 Web 数据相似性检测方法，在传统的通用相似性检测 方法的基础上，发掘出 Web 数据结构和内容分布的特点，对检测的文档集进行两级过滤；两级过滤中的 第一级过滤是结构相似性过滤，对每个Web文档建模为Tag树结构，从而剔除在结构上不相似的文档集， 并对剩余的文档进行关键内容抽取，将其表示成元组向量的形式，将关键信息连接起来生成字符串集； 两级过滤中的第二级过滤则对第一级过滤后生成的字符串集进行 Trie