产品详细介绍 　　（1）产品介绍 　　八爪鱼海芽模块化编程机器人是针对于青少年编程教育而设计和开发，基于3到18岁的青少年通过寓教于乐的方式学习编程知识，通过可视化图形编程工具和Python编程语言构建编程学习平台和开源硬件平台。让孩子通过可视化图形编程、代码编程和机器人编程培养动手能力，逻辑思维能力，计算能力等。 　　（2）产品功能及特点 　　模块化设计，形态多样 　　八爪鱼海芽模块化编程机器人集履带式、轮式、足式三种形态为一体，学生可以学习不同的移动方式的运动特点、控制原理等。 　　履带式机器人人能更好的适应松软的地形，例如沙地、泥地，履带与地面接触面积大，较平稳。 　　轮式机器人更适合平坦的路面，特别是马路，且能高速移动。 　　足式机器人几乎可以适应各种复杂地形，能够跨越障碍。 　　移动端APP编程遥控 　　八爪鱼海芽模块化编程机器人提供移动端APP遥控功能，用户可以通过控制器对履带式机器人、轮式机器人、足式机器人三种机器人形态进行实时操控，可以通过APP对智能避障、自动巡线、你画我跑、音乐模式等功能进行快速体验，还可以通过图形化编程和Python语言编程实现更丰富的自定义功能。 　　 　　应用场景多样化 　　八爪鱼海芽模块化编程机器人基于它灵活、多变的形态，可适用于教学、比赛以及家庭娱乐等多种应用场景，通过寓教于乐的方式让更多孩子爱上编程和制作。 　　兼容性强，易扩展 　　首先，八爪鱼海芽模块化编程机器人最核心之处在于它的主控器。它如同一个开发板，学生可以单独通过主控器学习基础的编程；同时，兼容各种开源硬件，学生可以根据自己的想法完成的创意设计和制作；并且它可以连接到互联网，可实现丰富的物联网、人工智能应用。

简介：本发明提供了一种硫氧固体氧化物燃料电池阳极的制备,属于新型燃料电池及化工生产节能技术领域。硫氧固体氧化物燃料电池固体电解质为Ce0.8Sm0.2O1.9,阴极为La0.5Sr0.5MnO3,阳极为La0.8Pr0.2CrO3。电池以硫蒸气为燃料的工作温度为700-800℃,以二氧化硫为燃料的工作温度为500-700℃,电池反应产物为三氧化硫。硫氧固体氧化物燃料电池可以作为工业化生产硫酸的合成器,实现硫酸生产、化学发电和环境保护三位一体的结合。

硫化物固态电解质（LGPS）由于拥有与液态电解质接近的室温离子电导率，因此被视为下一代高能量密度电池的候选体系之一。但是，由于硫化物固态电解质较窄的电化学窗口（如Li10GeP2S12，1.7~2.1 V vs. Li/Li+）,在与较高工作电压的LiCoO2氧化物正极（LCO）匹配时会发生一系列副反应，在界面处堆积低电导的氧化副产物(如Li3PS4, S, GeS2），同时LGPS和LCO电化学势的不匹配还将导致界面处产生空间电荷层（SCL），这些因素都将极大地增加固态电池的界面阻抗，进而使得固态电池的性能迅速衰减。目前，解决氧化物正极-硫化物固态电解质界面不匹配问题的主要途径为在氧化物正极表面包覆一层过渡层，用以缓冲正极和电解质界面的电势不匹配问题。 通过简单易行的固相包覆方法，首先将粒径为10 nm二氧化钛纳米颗粒均匀分散在钴酸锂表面，再通过高温烧结处理在钴酸锂表面形成一层约1.5纳米保护层。对照实验，FIB-TEM原位观察和XPS佐证表明通过高温原位反应钴酸锂表面将形成Li2CoTi3O8尖晶石相(LCTO)。具有稳定三维尖晶石结构的LCTO晶体在钴酸锂工作的电压区间依然能保持结构稳定，与钴酸锂基体之间具备较强的键合，同时具有高的锂离子扩散能力（Li+= 8.22×10-7 cm2 s−1），低电子电导（2.5×10-8 S cm-1）。这些性质将有助于在LCO和LGPS之间形成有效的电压降，保持界面稳定性的同时提供快速的离子迁移通道。理论计算表明，相较于LCO/LGPS界面，通过引入LCTO中间层产生的两个替代界面，即LCTO/LCO和LCTO/LGPS具有更强的热力学稳定性和更强的界面亲和力。

项目成果/简介:硫化物固态电解质（LGPS）由于拥有与液态电解质接近的室温离子电导率，因此被视为下一代高能量密度电池的候选体系之一。但是，由于硫化物固态电解质较窄的电化学窗口（如Li10GeP2S12，1.7~2.1 V vs. Li/Li+）,在与较高工作电压的LiCoO2氧化物正极（LCO）匹配时会发生一系列副反应，在界面处堆积低电导的氧化副产物(如Li3PS4, S, GeS2），同时LGPS和LCO电化学势的不匹配还将导致界面处产生空间电荷层（SCL），这些因素都将极大地增加固态电池的界面阻抗，进而使得固态电池的性能迅速衰减。目前，解决氧化物正极-硫化物固态电解质界面不匹配问题的主要途径为在氧化物正极表面包覆一层过渡层，用以缓冲正极和电解质界面的电势不匹配问题。 通过简单易行的固相包覆方法，首先将粒径为10 nm二氧化钛纳米颗粒均匀分散在钴酸锂表面，再通过高温烧结处理在钴酸锂表面形成一层约1.5纳米保护层。对照实验，FIB-TEM原位观察和XPS佐证表明通过高温原位反应钴酸锂表面将形成Li2CoTi3O8尖晶石相(LCTO)。具有稳定三维尖晶石结构的LCTO晶体在钴酸锂工作的电压区间依然能保持结构稳定，与钴酸锂基体之间具备较强的键合，同时具有高的锂离子扩散能力（Li+= 8.22×10-7 cm2 s−1），低电子电导（2.5×10-8 S cm-1）。这些性质将有助于在LCO和LGPS之间形成有效的电压降，保持界面稳定性的同时提供快速的离子迁移通道。理论计算表明，相较于LCO/LGPS界面，通过引入LCTO中间层产生的两个替代界面，即LCTO/LCO和LCTO/LGPS具有更强的热力学稳定性和更强的界面亲和力。

此连续铁碳微电解流化床设备的主要原理是将铁屑和碳粒等填充料，填装在主要包括一筒体的特定装置中，制成所谓的电解床。当污水通过时，铁成为阳极，碳成为阴极，产生各种微电化学反应，从而实现废水处理目的。

1. 痛点问题 水电解制氢是一种较为方便的制取氢气的方法。在充满电解液的电解槽中通入直流电，水分子在电极上发生电化学反应，分解成氢气和氧气。在目前已有的技术中，由于电化学反应产生一定的热量，会导致电极和电解液温度升高。目前工业上主要通过调节电解液流速进行对流换热，电解槽端板上存在乳突状结构增强扰动，加强传热传质过程，从而使电解槽温度维持在一定范围内。即便如此，电解液出口和入口温度依然存在较大差距，出口的电解液温度需要进一步冷却才能重新被利用。 2. 解决方案 本发明的目的是提供一种电解槽流场板结构，解决了电解槽内部温度不均匀性，提高了能量转换效率。将扁平管状热管嵌入电解槽内部，与电解槽端板结合为一体，解决了电解槽端板温度分布不均、出口易发生电解液沸腾的问题，电解槽运行效率增加，并保证一定的安全性。 合作需求 （1）资源对接：有较小规模电解制氢需求的场景（如发电厂） （2）孵化资源：本技术可实现低能耗电极板结构设计，逐步将扩展到电解水制氢流程设计。目前在加工方面，需寻求可进行热管材料设计并同时掌握精密机械加工的团队。

谷猛课题组和斯坦福戴宏杰教授课题组设计并开发了一种基于氯化铝/1-甲基-3-乙基咪唑/氯化钠离子液体组成的氯铝酸盐离子液体电解质。以这种离子液体电解质为基础制得的可充电钠金属电池具有良好的性能，电池电压高达~ 4v，库仑效率高达99.9%，能量和功率密度分别为~ 420 Wh kg

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。 （1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究： − 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 （4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包

研究钢中中夹杂物的行为，对提升钢材产品的质量和实现一些特殊用途的钢材的自主开发具有重要意义。在整个冶炼生产环节中，已经开发了一系列对钢中氧化物夹杂进行控制的方法。然而，在后续的热轧和热处理过程中，氧化夹杂物可能会与不锈钢基体中的高合金元素发生化学反应，这一过程中夹杂物的变化会直接影响最终钢材产品的性能和质量。因此，研究固体钢加热变性钢中非金属夹杂物非常重要。 （1）夹杂物系统检测技术。通过夹杂物自动分析电子显微镜对试样横截面全断面上的夹杂物进行检测，分析夹杂物的成分、数量、尺寸和氧化物夹杂在试样全横截面上二维分布；通过非水溶液电解侵蚀的方法揭示不通时刻氧化物夹杂的三维形貌；通过投射电镜统计不同尺寸夹杂物的特征和与晶粒尺寸的关系。 （2）热处理过程固态中氧化物夹杂的成分变化热力学研究。热力学计算预测研究不同温度下钢中年非金属夹杂物与钢基体反应的可能性，确定在热处理过程中固态钢基体与氧化物夹杂的反应机理和影响因素，实现对热处理过程中钢中氧化物夹杂的有效控制。 （3）热处理过程钢中氧化物夹杂的转变速率动力学研究。建立了一个热处理过程氧化物转变动力学模型，模型考虑了不同尺寸和不同成分的氧化物夹杂与钢基体的传质和化学反应，可以有效预测不同温度下的热处理过程中夹杂物的转变率。

本实用新型公开了一种钢柱脚抗滑移装置，包括滑槽及安装在滑槽上的钢柱脚；所述钢柱脚的侧壁上设有用于限制其沿滑槽水平位移的钢支撑，滑槽中设有型钢，螺栓底座卡设在型钢的底部，螺栓底座中垂直固定有高强地脚螺栓，高强地脚螺栓的顶部穿过钢柱脚，并通过螺母固定在钢柱脚上，型钢的顶面、高强地脚螺栓的外露面与螺母的表面均包裹有抗火岩棉。本实用新型结构简单，构造合理且新颖，对钢柱脚支撑强度大且使钢柱脚可以抵抗水平及竖向荷载，保证钢柱脚不会产生滑移。