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本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

“自來水生產過程控制關鍵技術研究與自動化、信息化示范工程建設”項目通過對制水生產流程的關鍵性工藝流程的研究，針對整個工藝流程大時滯、大慣性和非線性的特點，在原有檢測和控制設備的基礎上，通過建立與實際工藝和設施相應吻合的系統數學模型，改進控制算法，開發臭氧投加，加礬和加氯系統的智能化自動控制系統，并進行大系統整合、優化，實現對自來水廠整個工藝流程的自動控制，進而提高和穩定出廠自來水的水質，并實現節能降耗。該成果已經在南京城北水廠、北河口水廠、蘇州相城水廠得到廣泛應用。

簡介內容文字控制在150-300字，主要說明成果的特點和技術創新點，應用領域（可以包括：主要技術、經濟性能指標，成熟程度，應用前景，投資規模，希望的合作方式、獲得的榮譽或專利情況等內容）“自來水生產過程控制關鍵技術研究與自動化、信息化示范工程建設”項目通過對制水生產流程的關鍵性工藝流程的研究，針對整個工藝流程大時滯、大慣性和非線性的特點，在原有檢測和控制設備的基礎上，通過建立與實際工藝和設施相應吻合的系統數學模型，改進控制算法，開發臭氧投加，加礬和加氯系統的智能化自動控制系統，并進行大系統整合、優化，實現對自來水廠整個工藝流程的自動控制，進而提高和穩定出廠自來水的水質，并實現節能降耗。該成果已經在南京城北水廠、北河口水廠、蘇州相城水廠得到廣泛應用。  ①平流池出水實際濁度值與設定濁度值的偏差在95%以上時間內應小于等于±1NTU（目前南京市自來水公司濁度內控標準允差±2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調度控制中心，可實現對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監視和遠程調度。獲得4項發明專利授權，5項軟件著作權授權 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質數據有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0   ① 平流池出水實際濁度值與設定濁度值的偏差 在 95% 以上時間內應小于等于± 1NTU （目前南京市自來水公司濁度內控標準允差± 2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調度控制中心，可實現對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監視和遠程調度。獲得4項發明專利授權，5項軟件著作權授權 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質數據有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0

本發明公開了一種負載化聚丙烯亞胺材料及其制備方法和用途。它是由聚丙烯亞胺負載到多孔載體材料中構成，聚丙烯亞胺與多孔載體材料的質量比為0.1-2：1。所述的聚丙烯亞胺為以乙二胺、丁二胺、己二胺或二乙烯三胺為核心的一代、二代或三代聚丙烯亞胺中的一種或其任意組成的混合物。將聚丙烯亞胺經物理浸漬-蒸發溶劑法或者化學方法負載到多孔硅膠、活性氧化鋁、硅基有序介孔材料SBA-15、MCM-41或活性炭等多孔載體材料上，可以用作從氣體混合物中捕集和分離CO2、SO2或H2S等酸性氣體的吸附劑。該吸附劑具有吸附快速高效、吸附容量大、選擇性高、可多次循環使用等優點。

本發明公開了一種超支化聚三唑甲酸酯及其制備方法和應用。超支化聚三唑甲酸酯的制備方法為：先合成了含有四苯基乙烯單元的二元疊氮化合物；然后以三元醇和丙炔酸為原料合成了含炔基的三元酯類化合物；最后利用疊氮化合物與含炔基的酯類化合物在極性溶劑中加熱條件下進行無金屬催化的“點擊”聚合反應高產率地得到目標聚合物。本發明制備的超支化聚三唑甲酸酯具有較高的1，4-立構規整性，良好的可加工性，較高的熱穩定性，可降解性，可光照圖案化和聚集誘導發光性能，本發明還公開了該超支化聚三唑甲酸酯在多硝基芳烴類爆炸物的檢測中的應用。

項目研究使用創新的提取和分離設備，利用目前國內外沒有研究過的超磁輻射聚能提取器來提取銀杏葉，比起傳統的煎煮回流、滲漉等方法，更加節省能源，利用生產空間小。重要的是在提取過程中對要求限度極低的銀杏酚酸經過了轉化分離，使所得的銀杏葉提取物中銀杏酚酸含量小于5ppm,銀杏黃酮和銀杏內酯的含量更高，雜質更低，易于進一步處理，最終產品質量遠高于同類產品，達到或超過美國和歐盟標準，開創國內銀杏葉提取的新技術工藝、新設備儀器，新生產質量控制系統,具有科技創新值得推廣使用的意義。同時，對生產的銀杏葉提取物制訂高于國內標準的測定指標，使其能更科學、更有利的起到控制銀杏葉提取物的質量。雖國內有銀杏葉提取物的標準，但其低于美國或歐盟標準，而該項目制訂的銀杏葉提取物質量達到或高于美國或歐盟標準。在目前同行業中領先。而且，在利用創新技術設備生產銀杏葉提取物的質量標準研究中建立的銀杏葉提取物工藝的現代與標準的國際化，進行中華人民共和國知識產權局及國際PCT專利的申請，保護創新的的提取和分離工藝技術與創新，為產品國際化創新建立良好的基礎。

碳化硅微粉的提純工藝要求實時在線監測提純罐中微粉溶液的溫度、液位、攪拌機時間等參量；如果分別選購市場上已有的數字化測溫儀、液位計和攪拌機運動監測（如轉速）儀表分別監測相關參量，還需另外選購工業控制計算機（車間環境溫度夏季高達50℃以上，普通PC機無法勝任），以便把測溫儀、液位計和（攪拌機）運動監測的信號實時采集和存儲。此方案不僅成本高，而且占用車間生產、物流空間較多，將對車間正常生產帶來嚴重影響；為此（受連云港樂園磨料磨具有限公司委托）我們以增強型嵌入式微控制器AT89S52為核心，自行設計研制了集提純罐溶液溫度、液位、攪拌機監測與提純工藝管理于一體的智能化多參量監測儀。該儀器支持時下流行的在系統編程（In-SystemProgramming）下載技術，便于今后的程序升級；采用液晶顯示器和鍵盤作為人機接口；采用Flash存儲器AT29C010A作數據備份之用；采用一主多從的方式通過RS-485總線協議實現分布式結點與上位機的通信，具有良好的抗干擾能力。

氮氧化物（NOx）是主要的大氣污染物質,也是PM2.5的重要前體物。國內外研究和治理經驗表明，控制區域性PM2.5污染是一項難度非常大的系統工程，必須在綜合分析基礎上，提出有針對性的控制對策，才能有效緩解區域PM2.5污染。 針對北京市《鍋爐大氣污染物排放標準》地方標準中關于燃油（氣）工業鍋爐的排放限值2016年4月1日起實施的新要求，研究開發了深度冷凝-低溫等離子體燃氣鍋爐NOx超低排放組合工藝，達到顆粒物10mg/m3、二氧化硫20mg/m3、氮氧化物30mg/m3的燃氣鍋爐煙氣排放限值指標，可提升鍋爐熱效率11%。全年120天共節約天然氣量為108864m3,以北京工業天然氣價格3.23元/立方米計算，可以節約天然氣投資108864×3.23=351630元，投資回報期為1.2年。

主要研究基于患者個體特征，進行人工器官、植入體和矯形器（血管支架、人工血管、牙種植體、膝關節、髖關節、脊柱及足踝矯形器等）優化設計及制作所需的個性化特征提取、生物力學建模及分析、數字化設計等關鍵技術，依據醫療器械與人體組織相互作用的生物力學及力生物學原理，提出相應的醫療器械優化設計軟硬件系統，為研制個性化性能優良的人工器官，提高國產植入體和矯形器設計和制作水平提供具有自主知識產權的技術平臺。

本發明公開了一種虛擬化環境下基于群調度的同步優化調度系 統，包括 VCPU 初始映射模塊、Credit 分發模塊、VCPU 調度模塊、 Credit 消耗模塊、以及 Credit 歷史統計模塊。VCPU 初始映射模塊負責 將 VCPU 映射到 PCPU 的運行隊列。Credit 分發模塊根據權重將 S 個 時間片分發個各個 VM 的個 VCPU。VCPU 調度模塊負責在每個時間 片將某個 VCPU 調度到當前 PCPU 運行，它根