仪器概述 本仪器是根据GB/T 387《深色石油产品硫含量测定法(管式炉法)》的标准要求设计制造的。适用于测定润滑油、原油、石油焦和石蜡等产品中的硫含量。仪器采用AI智能温控仪，温度控制更精确，调节更灵活，控制系统由单片机实现，使试验过程自动化，减轻了试验的工作强度。 技术参数 1、工作电源：AC220V±5% 50Hz 2、加热功率：小于3000W 3、控制温度：900～950℃ 4、行程时间：在25～65min内任意设定 5、热电偶：分度号 K 6、电炉行程：160mm 7、控制方式：交流伺服电机 8、行走方式：点动式 9、外形尺寸：635×350×465mm 10、工作条件：常压，相对湿度小于85%，环境温度为15～30℃ 性能特点 仪器是由触摸屏控制系统、试验过程控制系统、电动机驱动控制系统、空气流量调节装置和空气净化装置组成。   1、仪器采用镶嵌式工业触摸屏控制，灵敏、直观、方便、对实时数据一目了然。 2、高清触摸屏实时显示当前各种试验参数，具有温度、速度、燃烧时间和炉体移动自动校正功能。 3、采用负压气路系统，各接口多用磨口连接，装卸方便，不漏气。 4、石英双管同时运行，共用空气净化系统，流量分别控制。 5、伺服电机驱动控制系统使加热电炉运行平稳，同时具有快进、快退等功能。 6、仪器内置超温保持系统，安全可靠。 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=738  

本发明公开了一种D2D通信中频谱效率最大化的功率分配方法，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的频谱效率。在给定蜂窝频带资源的情况下，最大化D2D通信的频谱效率等价于最大化D2D通信的和速率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用凸近似的方法将非凸问题近似为可求解的凸优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到凸问题的优化解。本发明具有收敛速度快，计算量小，易于实现，结果精度高等优点。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大与中车大同联合研制的我国首台氢燃料电池混合动力机车，在中车大同电力机车有限公司成功下线，标志着我国氢能轨道交通技术取得关键突破。该车采用西南交通大学陈维荣教授团队研发的轨道交通大功率燃料电池发电系统，突破了燃料电池混合动力系统集成、系统优化控制以及能量管理等核心技术，电堆采用国际领先、可低温启动的日本丰田金属电堆，这也是燃料电池金属电堆在轨道交通领域的首次应用。该车设计时速每小时 80 公里，满载氢气可单机连续运行 24.5 小时，平直道最大牵引载重超过 5000 吨，在不用改变任何铁路基础线路条件下，可在各类机务段、车辆段、编组站以及大型工厂、矿山、港口等场所执行运转、调车、救援等多用途任务。 陈维荣教授团队自 2008 年起，在我国率先开展氢燃料电池在轨道交通中的应用研究，开拓了氢能轨道交通研究方向。历时十余年的技术攻关，团队突破了大功率燃料电池优化控制、混合动力系统能量管理、故障诊断与寿命预测等关键技术，于 2013 年成功研制我国首辆燃料电池电动机车，并于 2016 年与中车唐山公司联合研制成功世界首列燃料电池混合动力有轨电车，引领了我国氢能轨道交通技术发展。 

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（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。

本发明所涉及的环氧树脂纳米复合材料用多功能碳纳米管，适用于所有高性能复合 材料领域。由于本发明所涉及的碳纳米管具有增强、分散、界面粘结、固化等多种功能， 由其制得的碳纳米管／环氧树脂复合材料具有碳纳米管本身的高强度、高模量、良好的 韧性、低密度、导电等优点，可广泛应用于各种先进材料领域，市场前景十分可观。该 多功能碳纳米管是固态材料，储存和运输十分方便；并且本身具有了良好的分散性和界 面粘结性能，操作工艺简单，相对降低了生产成本。因而，本发明为高性能纳米复合材 料的工业化生产提供了新的途径

（专利号：ZL 201510658070.0） 简介：本发明公开一种增加管嘴壁厚的铝合金气瓶的收口方法，属于旋压成形技术领域。该方法区别于传统的有芯模和无芯模旋压，在此方法中先对管材进行几个道次的无芯模半椭圆或圆轨迹收口，在管件的端部形成圆形空腔后，使用芯棒控制管嘴内径并旋压收口，最后在通过几个道次的旋压完成收口成形。本发明的工艺方法可以使得管嘴处的厚度得到有效控制，管嘴厚度分布均匀，内部的圆度好，有利于口部攻螺纹，同时也可以使得管嘴圆弧处的厚度有明显的增加，有效的避免了此处由于厚度不足带来的质量缺陷，提高了气瓶使用的安全性与可靠性。

成果与项目的背景及主要用途： 我国随着经济社会发展速度的提升，已极为重视对环境和经济可持续发展的 社会需求，公众也对切身的环境问题关注日益密切。以大气中常见空气污染物为 应用检测对象，开发研制快速实时且高精度的 TDLAS 可调谐二极管光谱学检测 设备，为大气环境监测中所要求的微量、高精度及快速响应需求提供仪器实现手 段，应用于室内外环境污染气体监测和煤矿、油井等地下作业中毒气泄漏的监控， 可以有效避免有毒有害气体排放导致的大规模大气污染发生，保障环境质量安全， 为国民经济作出重要贡献，社会效益显著。并特别适用于强磁场和辐射性、腐蚀 性或危险性大的环境，可实现对如飞行器、舰船、矿井、油田、建筑物等恶劣环 境的实时检测分析。大气污染物气体 TDLAS 测量及评价系统项目研究和开展具 有对于产品需求直接的经济效益及环境保护的社会效益。 技术原理与工艺流程简介： 该项目在团队已有红外光谱工作基础上,组建基于 TDLAS 的大气污染物在 线检测实验平台，通过对排放气体干扰组分、激光器输出参数及系统电子学指标 的分析与优化，建立适用于大气常见污染物气体实时快速 TDLAS 仪器检测技术 体系。并基于企业自有的物联网 GPS 模块设备开发技术、长光程气体吸收池技 术、仪器网络系统集成技术等，进行 TDLAS 仪器向网络分布式监测系统的应用 技术研究，使项目内推出的样机可以作为独立接入单元接入区域环境评测平台， 对传统在线式检测仪器数据接入及集成进行功能创新。 a.基于课题团队自有光谱数据处理算法软件与嵌入式系统开发平台进行控 制系统产品化开发 b.根据检测物指标，可定制选择国外或国内激光器模块封装进行集成 192天津大学科技成果选编 c.基于实验室自有开放光程光路准直定位技术以及长光程气体池技术进行 关键模块定制。 d.根据用户需要定制上位机专用分析软件程序。 应用领域：燃料燃烧、金属冶炼、变电高压、焦炭化工、矿业筛选、农药施 放、油漆喷涂、造纸纺织、皮革纤维、生活垃圾焚烧、危险废物处理、制药、橡 胶等有气体污染物排放行业 合作方式：技术开发，模块打包出售（15—20 万元/套）

本发明涉及一种具有高介电常数的聚合物-钾盐-碳纳米管复合膜材料及其制备方法。该方法是将聚合物聚偏氟乙烯、钾盐和碳纳米管原料按设计质量比称量混合；在混合料中加入有机溶剂得混合液，将所得混合液均匀地倾倒在干净的平整玻璃片上，置于恒温箱中蒸发其中有机溶剂而成厚度为50～150μm的聚合物-钾盐-碳纳米管复合膜材料；该复合膜材料其相对介电常数在1kHz下高达103～106。本发明所制备的聚合物-钾盐-碳纳米管复合膜材料具有广泛的应用前景，可应用于聚合物电解质膜等。