锂离子电池对现代电子设备、电动汽车和储能系统至关重要，然而目前商用锂离子电池不能苛刻温度环境下使用，尤其在低温环境下能量密度严重衰减，限制了其在电动汽车、户外储能、国防军工以及深空探测等领域的应用。随着锂离子电池应用领域的不断拓展，要求锂离子电池在高温/低温兼顾条件下能提供能量输出，以保障装备正常工作，目前锂离子电池还难以达到这一要求。同时，锂离子电池作为苛刻温度环境服役的电源设备仍需克服较多的问题，如无法跨温区使用、低温无法充电、安全性能低等。 本成果攻克了复合碳负极材料、快离子输运特性正极材料和宽温域高电导率电解液体系等关键材料，解决了锂离子电池低温容量衰减严重、低温无法充电和高温/低温不能兼顾使用三大技术难题，突破了锂离子电池在-60~70℃宽温域使用技术壁垒，开发的锂离子电池产品可在高原高寒、沙漠、极寒极地、深空等全疆域使用要求。 本团队拥有教授、副教授和研究生100余人，依托中南大学“粉末冶金国家重点实验室”、“轻质高强结构材料国家级重点实验室”及“粉末冶金国家工程研究中心”等3个国家级研究和产业化平台，完成了三项技术转化。

创建了固定化酶膜偶联系统和酶冷棒耦合系统，从燕麦和畜禽加工废弃物中制备出具有 ACE 抑制活性、抗冻活性和免疫活性的系列多肽产品；采用复合多糖酶法预处理结合微波辅助热弱碱液萃取法开发出燕麦β-葡聚糖与燕麦蛋白高效联产制备技术；利用自制的活性肽、多糖及蛋白开发出具有降压、肠道益生作用的系列保健食品。

提出了结构和零件的静强度和疲劳强度特征预测模型，并通过结构和零件的静强度和强度特征而非材料的静强度和强度特征进行疲劳仿真。

1 成果简介国民经济各生产部门广泛采用管道输送系统。为保证输送系统正常运行，需要按照流量和扬程配置若干台泵按一定的组合作为流体的动力源。泵与泵之间首尾相接为泵的串联模式，各泵的进口管、出口管分别连接在一起时称为并联模式。在大多数工业流程中，为了达到较好的动力配置常采用多台泵串联与并联混合使用的方式，这些泵构成复杂的泵串并联输送系统。 泵串并联输送系统的运行调节比较复杂，在我国目前多采用常规优化法。常规优化法通过改变泵的转速、改变泵的运行台数或增加新泵等手段达到改变系统运行状态的目的，属于一种半经验半理论的方法。常规优化法实施得当时可提高运行效率，但一般难以达到最佳节能状态。当调节不当时，泵系统中的某些设备将处于非稳定运行工况，不仅影响设备本身的使用寿命，也使得系统的安全性受到影响。 清华大学在长期的研究中积累了丰富的泵及其系统优化运行技术，并形成一套软件。该软件采用遗传算法进行泵串并联输送系统的最优化运行控制，可针对泵系统的实际串并联情况开发优化运行软件，确保系统高效节能。2 应用说明泵串并联系统主要可分成流量基本稳定和流量经常变化的系统。对于流量基本稳定的供水系统，泵的优化选型主要通过确定系统中各泵的转速使得整个系统在最佳节能工况下运行；而对流量经常变化的供水系统，如自来水供水系统、热电厂锅炉给水系统和供热系统、高层建筑生活供水系统、油田高压注水泵系统、中央空调的循环水系统和各种泵站输水系统等系统，这些系统是按照所需要的最大流量来选择水泵的，应根据所需流量的变化进行泵的优化调节。 无论哪种泵串并联系统，均可以通过软件的设置自动判别，并进行相应的优化计算，给出系统运行调节的参数。

在传统的液压动力转向器（ HPS）上设计了一个与转阀的进、回油口并联的旁通油路，研制了具有新型阀芯结构和驱动机构的阀芯-衔铁一体式电液比例阀来控制旁通油路的流量， ECU 根据车速和转向盘转矩信号控制电液比例阀的开度以调节进入旁通油路的流量，实现按需实时改变助力大小，保证驾驶员在不同车速下都有良好的转向轻便性和路感，解决了中型车辆中高速转向盘“发飘”的问题；同时，在不转向时和中高速转向时，由于增大了转向泵出口油液的流通面积，输出压力下降，转向泵的输出功率下降，从而减少了发动机的输出功率

项目简介 目前现有的电镀废水处理设备效率低，处理成本高，后期维护复杂，本成果提出了 一种基于低压脉冲电絮凝技术处理电镀废水的方法，即解决了普通电絮凝在使用过程中 容易造成电极结垢、寿命短及能耗高的问题，又降低了当前普遍使用的电絮凝脉冲电源 的电压，使其在低于 36V 的安全电压范围内工作，有利于保证操作人员的安全。出水水 质符合电镀污染物排放标准 (GB21900-2008)的出水。成果技术方案简单容易实施，处理 的废水能达标排放或回用，为治理电镀废水

国内没有具备降解材料检测的权威机构

强排泵卧式使用的轴向力破坏问题

企业在音频及视频设备上的软件编写

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055