如何快速、有效的提高煤层透气性，并长时间的保持增透技术产 生的大量裂隙，进而有效的、长时间的提高和保持煤层的高透气性， 是目前煤层气开采领域的主要研究方向之一。实践已经证明，两淮矿区利用地面钻井的方法预抽未采动煤层瓦斯的尝试均未达到预期效 果。因此，在现有技术条件下，在两淮矿区直接从地面开采未采动煤 层瓦斯难以实施。

提高聚烯烃隔膜的耐热性，增大聚烯烃隔膜热闭孔温度与破膜温度的温度差是提高聚烯烃隔膜性能的重要途径。功能隔膜是在隔膜表面涂覆一层热稳定性良好的耐热层（陶瓷等）。耐热层可以在隔膜表层形成一个稳定的框架，阻止隔膜的进一步收缩，即使隔膜局部熔化，表面的耐热层也可以置于正负极片之间，形成一个良好的绝缘壁垒，切断电流，防止短路的进一步发生。生产线经过半年多的连续生产后，完成相关配方固化，合浆、涂布、分切工艺技术开发，形成生产能力，并进行了陶瓷隔膜电池设计、试制与测试，并于2013年11月通过了中航工业集团组织的科学技术成果鉴定，专家组鉴定意见如下：“该项目开发了陶瓷涂层与聚烯烃微孔膜复合技术，研制出具有耐高温性能和热关断作用的PE 和PP 系列的功能隔膜材料，并完成了产业化技术开发，建立了一条年产300万平米的功能隔膜生产线，鉴定委员会一致认为：“该项目成果整体技术处于国际先进水平”。2013年12月，采用该功能隔膜的高容量锂离子动力电池产品通过了“电动汽车用锂离子蓄电池”强制性检测，安全性能达到使用要求。

舌在食物搅拌、食团形成和运送中起重要作用，是进食的动力源泉。各种疾病导致的吞咽障碍常伴有 舌肌功能受损。目前治疗方法有限、效果欠佳，亟待探索更有效的评估和治疗手段。

针对留巷困难、钻孔易破坏、瓦斯 抽采效果差等技术难题，提出深井煤层 群首采工作面外错高抽巷Y型通风方法， 有效解决高地压矿井长距离留巷维护困 难的问题；提出让压型单层套管护孔结 构、施工工艺和布置方法，实现外错高 抽巷内抽采钻孔高效稳定抽采采动卸压 瓦斯；建立一面三巷、一巷多用、联合 治理、无煤柱开采的瓦斯治理新模式， 实现了深井低透气性高瓦斯煤层群的煤 与瓦斯安全高效共采。

Ø 项目针对目前粘胶纤维工业生产过程存在的污染严重问题，采用自行设计的高压热蒸汽闪爆（Steam Explosion，简称SE）技术，在超分子水平实现对天然木纤维素快速、安全可靠、低污染物理改性并固化其构象，同时利用环保、廉价的新型纤维素溶剂体系，实现温和条件下纤维素的溶解，通过真空脱泡、充氮、喷丝、凝固等工艺的优化获得了纤维素纤维的绿色湿纺技术，丝性能达到或超过粘胶丝。

本团队采用新型结构导向技术来实现亚微米和纳米二氧化硅中空微球的溶胶凝胶法和沉淀法高浓度制备，能够满足大规模工业生产的需要，并能对其纳米壳层结构进行精准调控，为相关功能材料的性能设计提供合成技术基础。现有二氧化硅中空微球制备技术的投资成本高、设备生产率低、控制难度大，无法在工业规模上对其特有的纳米结构进行精准调控，严重限制了中空微球在高端产业中的应用。本团队基于全新的中空结构导向技术，在间歇反应釜中通过溶胶凝胶法和沉淀法实现中空微球的高密度、大批量生产，具有设备生产率高、微球结构规整、壁厚可控、容易复合改性等优点，突破了中空微球规模化生产的技术瓶颈。通过改变导向剂分子结构和生产工艺微调，可在 50-400 纳米范围内对中空微球的壁厚进行精准调控，使其对不同波长的光信号产生各种响应，并能通过控制中空和多孔结构调节比表面积、导热系数、阻尼特征、机械强度等性能，满足不同功能材料领域的要求。该技术还可以实现脂溶性物质或纳米颗粒与二氧化硅的复合，制备出具有功能多样性的复合中空微球， 如将氧化锡锑（ATO）与二氧化硅中空微球复合，可制备兼具紫外光、可见光、近红外反射和隔热功能的复合中空微球保温填料。 

MLBP模型以肽序列向量为输入，取代其他预测方法常用的氨基酸理化特征。利用嵌入层，从序列向量中学习出稠密的连续特征向量。然后，通过卷积神经网络层从特征向量中提取卷积特征，并结合双向门控循环单元层提高预测性能。

近日，东南大学脑科学与智能技术研究院在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

近日，我校健康科学研究所科研团队在各自研究领域取得多项科研成果。