燃料电池作为高节能性，环境负荷小的能源技术受到注目。燃料电池的氢气源现在主要利用天然气，甲醇，DME，轻质馏分，汽油和煤油等进行水蒸气重整开发。其中，煤油具有价格便宜，携带便利，常温下稳定性高，供给系统完善等优点。可以广泛应用于家庭，汽车，野外或者是灾害时，成为非常方便的电力供给源。但是用于燃料电池的燃料油中的硫磺含有量必须从现在的数十 ppm 减少到 1ppm 以下。 为了达到这种严格的超深度脱硫，在现在既存的石油加工厂通过加氢精制脱硫的话，需要十分巨大的设备投资，实际上对于燃料电池用燃料油的脱硫处于无法对应状态。另外利用化学吸附的吸附型硫磺脱除器正在开发中，但是吸附选择性低，使用了无法再生的高价吸附剂，处理能力也比较低。 项目特色 本技术采用和现在的研究完全不同的想法，利用常压低温下的氧化反应，将煤油中的硫磺化合物用油溶性氧化剂氧化，并通过常压常温下的选择吸附除去硫的氧化物砜，是一种新的低价脱硫法。无论在国内国外，像本技术一样利用固定床流通式反应装置除去燃料油中的硫磺化合物的研究很少有报告。这个超深度脱硫技术的反应条件非常温和，应用于燃料电池的燃料油重整器，可以很容易使燃料电池小型化，轻量化。和传统的高温高压下的加氢脱硫方法相比，本技术是在温和条件下的高效率脱硫法。和非氧化吸附式脱硫技术相比，脱硫效率高数十倍，对于硫氧化物的选择吸附性高，吸附剂可以再生，吸附剂的使用量减少，可以降低成本。本项目的目的是将这个新的低价脱硫法应用于燃料电池的重整系统，制造出氢气提供给燃料电池。 项目应用前景 1. 利用氧化吸附脱硫法开发煤油的超深度脱硫器 图 1 是氧化吸附脱硫法的原理及煤油超深度脱硫器的概念图。煤油中的难脱硫化合物 DBT 在催化剂及氧化剂存在下，在常压低温下很容易氧化，生成硫氧化物，然后通过常温常压下的吸附被除去。反应容器里放入煤油及氧化剂，通过自然滴落在常压下送进填充了催化剂的固定床流通式氧化反应器，然后，常温常压下通过吸附器进行吸附，除掉氧化后的硫磺化合物。现在的研究结果是通过氧化吸附脱硫法可以将煤油中的硫磺含量减少到 0.5ppm。 2．超深度脱硫煤油的重整反应 图 2 是利用 Ru 系催化剂对含不同浓度硫的煤油进行水蒸气重整反应的结果。其反应是煤油和水生成 CO2 和 H2。从结果来看，不含硫的煤油 750 度的重整反应活性达到 100%，氢气收率达到了 80%，而含硫磺煤油的催化反应表现出催化剂失活现象。 3．项目计划 a.建立一套连续的氧化吸附脱硫装置，改变催化剂，氧化条件及吸附剂，将煤油中的硫磺含量减少到 0.1ppm。 b. 试做一套小型化脱硫装置，进行 1000，2000，10000 小时长期试运转实验，对催化剂，吸附剂的寿命，再生的可能性，装置的长期稳定性进行考察。 c.建立一套煤油的水蒸气重整反应装置，利用超深度脱硫煤油进行水蒸气重整，开发高活性，长寿命的重整催化剂。 d.将超深度脱硫器与重整反应系统组合成试验用别体型重整器，利用煤油制造氢气提供给燃料电池。 e.所需的仪器设备硫磺化学发光检测器（Sulfur Chemiluminescence Detector），氢 火 焰 离 子 检 测 器 气 相 色 谱 （ Gas Chromatography-FlameIonization Detector），热导池检测器气相色谱（ Gas Chromatography-ThermalConductivity Detector）等

近年来，全球范围内对环境保护高度重视，对于经过物理、生化之后的废水深度处理，可以实现回用或者零排放，推动经济社会可持续发展。难点在于，残留的污染物浓度很低、成分复杂，且不能引入二次污染。催化臭氧化可以实现高氧化性物种羟基自由基的产生，将污染物成分高效去除，是经济实用的可行方法之一。在多年从事废水处理的基础上，建立了基于催化臭氧化的废水深度处理和回用工艺、装备，荣获中国商业联合会科技进步一等奖。 

本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的优化计算方法，其包括以下主要步骤：(1)根据实际问题编制待优化目标函数；(2)输入算法的通用运行参数：种群数目、迭代次数、变量维数、变量取值范围、待优化目标函数；(3)选取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一种或多种计算方法进行计算；(4)若只使用一种，直接判断结果是否满足优化要求；若多于一种计算方法，综合比较计算结果及评价最优的结果是否满足此次优化的要求；(5)若满足要求，运算结束，输出计算结果和迭代曲线；(6)否则，修改算法的

本发明公开了一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给 系统建模方法，该算法包括如下步骤：基于动力学方程建立数控机床 进给系统的状态空间方程模型；获得原始系统状态空间矩阵，原始系 统和传递函数模型；设定降阶系统阶次，启动多点矩匹配 SVD-Krylov·112·算法进行降阶；输出降阶系统状态空间矩阵，降阶系统及相应降阶传 递函数模型；采用正交实验方法和时间响应法进行降阶算法仿真验证。 提出的降阶建模算法降阶后的模型能够保证渐近稳定，计算效率高， 同时采用迭代

1、自然语言处理，文本信息提取算法。 2、政策知识图谱、企业知识图谱。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。