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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。

特征特性：優夢T106為粉果型口感番茄品種，早熟，高溫下長勢好，連續坐果能力強，果實完全成熟后不易裂果；單果重80g左右，可溶性固形物含量8%左右，果肩綠色，果膠黃綠色，肉脆、酸甜、有香味；抗番茄黃化曲葉病毒病、灰葉斑、鐮刀菌冠狀根腐病、煙草花葉病毒、根結線蟲等。 生產試種：2023，2024年在遼寧盤錦、山東壽光、山西大同、浙江湖州進行了生產試種，表現良好。 優夢T106

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氧槍是轉爐煉鋼工藝的關鍵設備， 氧槍粘渣一直是轉爐煉鋼生產普遍存在的難于解決的問題。 由于在吹煉時， 高速噴射的氧氣流會產生高溫液態金屬的飛濺， 從而造成氧槍下部的粘渣和結瘤， 當達到一定程度時， 將導致提槍困難和張力報警， 甚至造成氧槍無法提出氮封口并拉壞水套， 嚴重影響煉鋼工序的正常進行。Y 型氧槍除渣器是一種高效可靠的轉爐氧槍自動除渣裝置， 對于加快轉爐煉鋼的生產節奏、 提高煉鋼產量和生產效率， 增加企業經濟效益， 保證氧槍設備安全可靠運行、 延長氧槍使用壽命、 減輕作業工人勞動強度等各個方面