关键词：兼具高能量密度和高安全性的准固态可充电锂离子电池新体系 针对现有锂离子电池体系在能量密度与安全性上的瓶颈，王治宇、邱介山教授团队利用凝胶电解质中硫化锂正极与硅负极之间的稳定多电子氧化还原反应，在实现高能量密度（506-802 Wh kg-1）的同时，从原理上根除了高活性金属锂负极或释氧正极对电池寿命与安全性的影响，发展了一类具有本质安全性的高能量准固态锂离子电池新体系。获得的软包电池在过热、内/外部短路、机械穿刺/切割及水/氧破损等滥用条件下均具有良好的稳定性，且可在-20 至 60oC 宽温区内正常工作。在联用原位紫外光谱、原位 X 射线衍射及原位电化学阻抗谱深入理解揭示其多硫化物介导反应机理基础上，发展了限域空间内构建导电吸附-催化双功能活性位点，提升电池在低离子迁移率凝胶电解质中氧化还原反应效率的有效策略。此项工作为弥补二次电池安全性与能量密度之间的鸿沟，发展高可靠性、高环境适应性的新型电池提供了新的思路，在载人交通工具、空间技术、植入医疗等对储能技术安全性、可靠性需求突出的领域极具应用前景。

本发明公开了一种安全状态监测预警式有源电子标签，包括控 制器、存储器、射频模块、安全预警模块、信号处理模块和安全感知 模块，控制器分别连接所述存储器、射频模块、信号转换模块和安全 预警模块；安全感知模块与所述信号处理模块连接；信号处理模块用于接收安全感知模块发送的检测数据，并对该数据进入信号放大处理 和 A/D 转换处理后传送给控制器；控制器用于接收信号处理模块发送 的数据，其一方面控制存储器存储此数据，另一方面分析评估该数据； 射频模块用于所述控制器与外部读写器进行通信。本发明能方便现场 管理人员

本项目立足于安全生产事故频发的现实情境与政府信息公开水平提高的时代背景，旨在探究分析生产安全事故中政府信息公开的核心影响因素及其驱动机制。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 王娥 公共管理学院劳动与社会保障专业 2020.9-2024.7 陈亭屹 公共管理学院城市管理专业 2020.9-2024.7 王娅娴 公共管理学院城市管理专业 2020.9-2024.7 赵伊雯 公共管理学院公共管理专业 2020.9-2024.7 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 凌双 公共管理学院行政管理专业 讲师 公共安全与风险治理 四、项目简介 本项目立足于安全生产事故频发的现实情境与政府信息公开水平提高的时代背景，旨在探究分析生产安全事故中政府信息公开的核心影响因素及其驱动机制。本文从外部压力和政府能力的双重视角出发，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）分析生产安全事故中地方政府信息公开策略的选择逻辑。研究发现：生产安全事故中地方政府的信息公开行为是外部压力和政府能力共同作用的结果。其中，媒体关注是影响生产安全事故中地方政府信息公开行为的必要条件；政府控制力、高层态度、问责力度以及公众举报则构成影响生产安全事故中地方政府信息公开行为的重要因素；而既有透明度并不能有效解释政府信息公开的行为逻辑。此外，以自上而下问责压力和自下而上公众压力相结合的压力传导机制和以政府控制力和媒体关注为核心要件的信息扩散机制构成了驱动生产安全事故中地方政府信息公开的两种关键机制。

天津市人民政府颁发了2021年度天津市科学技术奖。突破卡脖子技术，助力“平安中国”的天津大学教授刘安安主持完成的“复杂环境智能视觉计算关键技术及应用”获得2021年度天津市科技进步特等奖。

本发明公开了一种宽频智能化长周期大地电磁测量系统，相比现有的大地电磁测量系统具有宽频带、低噪声、智能化的优势。采用磁通门传感器与感应式磁传感器结合实现100000s——1000Hz频率范围的磁场信号观测，拓展系统观测带宽；采用斩波放大技术实现对电场信号的低噪声放大、抑制低频1/f噪声，提高低频段信噪比；采用低功耗技术、外接多块大容量锂电池组、扩展太阳能充电板、远程仪器状态查询技术提高仪器的智能化水平。为实现数月时间的MT信号长周期野外观测提供仪器支撑。

项目简介： 本项目是通过跨学科合作，开展在化学领域应用电子学新技术的 研究。 大多数化学实验室采用传统的加热方法，即利用传导的方式加热。 微波/超声波相结合的技术与传统加热方法相比具有很多优点，可以大大降低加热时间，省溶剂(可较常规方法少 50％～90％)、节约能源、 减少废物的产生，同时可以提高回收率和提取物的纯度。另一方面利 于环境保护，无污染，属于绿色工程，它是一种具有广阔发展前途的 新技术。 微波/超声波复合智能化系统可应用于合成化学、药物有效成分 的提取及分析样品预处理领域，设计并研制出新型微波和超声波相结 合的复合多功能智能化仪器装置，研究其对化学反应、药物提取及环 境污染物萃取的促进作用，为合成化学、药物有效成分的提取及分析 样品预处理提供了新的实验手段和方法。 本项目成果可为加大环境污染物的监测的力度，使其样品分析摆 脱耗费大量的有毒的有机试剂，程序繁琐，工作量大的现况，为其分 析样品预处理，拓展一种高效的实验手段和方法。如对加标土壤样品 （土壤样品中的多溴代联苯醚）进行复合萃取，分别采用微波辅助萃 取、超声波辅助萃取、微波－超声波复合萃取方法，得到的实验数据 是：在相同萃取 20 分钟时间内，使用微波辅助萃取和超声波辅助萃 取，其萃取效率分别为 42－75％、45－86％而采用微波－超声波复合 萃取体系时萃取效率则可提高到 92－114％。和常规的索氏提取相比， 微波－超声波复合萃取使用的溶剂量降至原来的 10％左右，萃取时 间降低至原来的 5％左右。可见复合萃取对萃取效率有较大的增强效 果。这一实验结果预示着：本项目成果推广应用，进一步完善，可为 分析样品预处理提供一种新的高效的实验手段和方法。另外，对兔疫 球蛋白 lgG 生物制品等的灭菌也开始进行有益的应用探讨，受到相关 企业的关注。 技术指标及特色： 1. 样机技术性能：◆微波功率从 0～1000W 连续可调，微波频率 f=2450MHz； ◆温度范围：室温～300 度； ◆研制出 38KHz 超声波发射系统，功率从 0 至满负荷连续可调， 在控温系统中超声波功率也随之改变； ◆消解/萃取瓶体积：50～1000 毫升。 2.专利申请七项。 3. 三项技术创新为产业化与拓展应用领城打下基础： （1）将微波场与超声波场两种不同性质的场施加于同一反应物 体，充分发挥各自的长处、协同作用，为在化学、生物以及医学领域 的应用研究提供了新的实验手段和方法，在课题中解决了超声波高效 耦合问题； （2）实现了微波/超声波协同作用下反应物的控温算法，采用可 扩展标记语言 XML 来存储和表示模糊控制算法，并用面向对象的设 计思想结合 C++对该算法进行了实现，利用 Labview（图形化编程语 言）可视化技术建立良好的人机界面； （3）具有在线实时检测和显示微波泄漏量，当超过国家标准时， 自动切断系统的电源，保证操作人员的安全。 微波/超声波复合智能化管道流动式反应装置已完成小试，正在 进行中试研究。

本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法；研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型；研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇，培养硕士研究生3名。

项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

产品服务:静脉穿刺采血机器人的创新萌芽在疫情期间诞生。大量的静脉穿刺操作给一线临床医护人员带来了不小的工作负担，甚至可能造成医患交叉感染。疫情期间，医护人员都穿着厚厚的防护服、带着双层手套，还有护目镜容易起雾，使得扎针难成为一个棘手而普遍的问题，而且近距离接触，更会极大增加扎针过程医护人员感染的可能性。项目优势:针对疫情防控中的实际需求，项目团队立足解决科学问题，迅速开展“基于深度学习的多模态图像引导静脉穿刺机器人系统”的研发，设计出一款自动采血机器人系统。这款穿刺机器人有着“敏锐的眼睛”，采用了近红外光和超声双模态成像，在全局位置和局部穿刺点捕捉血管分布和深度信息，其精准度强于肉眼，可以准确识别传统扎针困难人群的血管，并在机器学习算法的帮助下，选取最优的穿刺位置完成采血。市场概况:静脉穿刺机器人应用场景广泛，可以应用于医院和诊所，还可以应用于实验室，作为动物实验穿刺的自动化设备。此外，还可以走进家庭和养老院，作为家用便携式静脉穿刺采血设备。