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煤制甲醇仿真工廠 （1）裝置功能特點 煤化工仿真工廠采用完全冷模結(jié)構(gòu)，內(nèi)不走物料，其工藝數(shù)據(jù)來自煤化工仿真工廠仿真軟件，實物設(shè)備上的檢測與執(zhí)行設(shè)備采用DCS系統(tǒng)與仿真軟件實時通訊。學(xué)生在實物設(shè)備上能進行實操實訓(xùn)，完成在實物裝置上的正常操作、冷態(tài)開車、正常停車和各種生產(chǎn)故障處理操作等培訓(xùn)，讓學(xué)生直觀深刻地體驗煤化工仿真工廠的過程原理及操作規(guī)程。 煤化工仿真工廠工段仿真軟件是對真實工廠煤化工仿真工廠生產(chǎn)全過程進行高精度的動態(tài)模擬。 煤化工仿真工廠仿真軟件實現(xiàn)如下功能：(A)仿真軟件的參數(shù)完全和實際工廠現(xiàn)場一致，操作手冊無限接近現(xiàn)場規(guī)范，培養(yǎng)學(xué)生對實際生產(chǎn)過程的認知；（B）既具備正常操作流程培訓(xùn)，也有開停車培訓(xùn)，同時還有故障工況培訓(xùn)，令學(xué)生全面深刻地體驗各級操作規(guī)程。 實訓(xùn)裝置上執(zhí)行器與儀表數(shù)據(jù)均需和仿真軟件上模擬的相應(yīng)數(shù)據(jù)完全一致，實訓(xùn)裝置及仿真軟件可實現(xiàn)數(shù)據(jù)通訊和聯(lián)動。 同時實現(xiàn)在線和離線兩種模式：既能實現(xiàn)仿真軟件與實訓(xùn)裝置聯(lián)動操作的在線模式，又能實現(xiàn)仿真軟件上離線操作模式。

支撐穩(wěn)定，放煤口連接，脊背損失少，放煤效果好，對厚煤層的開采，投資少，見效快。適用于煤層中等硬度以上，節(jié)理、裂隙發(fā)育明顯或良好的厚煤層。

本成果來自有重大應(yīng)用前景的橫向項目，它以自制的小于10微米直徑的Fe-Ni-X復(fù)合粉末為原料，通過液相燒結(jié)的方法制備了高密度的高強、高硬的Fe-Ni-X軟磁合金，該合金抗壓強度可達2000 MPa以上，同時壓縮率在50%以上，平均硬度高于300HV，同時飽和磁化強度可以達到160emu/g以上，與傳統(tǒng)的Fe-Ni合金相比，硬度提高3倍以上，屈服強度提高1倍左右，可以粉末注射成型（ＰＩＭ）技術(shù)，取代不銹鋼進行結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高性能的精密制件的制作，研究成果處于國際外領(lǐng)先水平。

全地形輪胎技術(shù)特點：1、濕地性能優(yōu)異；2、溝壁角度大，自潔性能好；3、鋪裝路面與非鋪裝路面的絕佳平衡。

簡介：本發(fā)明提供一種以神府煤為代表的低變質(zhì)程度、高揮發(fā)份含量的弱黏或不黏煤水蒸氣改質(zhì)處理的方法。該方法是將神府煤在適當(dāng)?shù)臈l件下,在固定床反應(yīng)器中進行水蒸汽處理和改質(zhì),經(jīng)改質(zhì)后的神府煤可作為煉焦配煤。通過本方法改質(zhì)后,可以在保證焦炭質(zhì)量滿足要求的前提下,將神府煤在煉焦配煤中的使用量提高到8-15%以替代氣煤,從而可以明顯降低配煤煉焦成本,穩(wěn)定和擴大煉焦煤源,拓展了低變質(zhì)程度高揮發(fā)份含量的弱黏或不黏燥的使用途徑。  

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。研究目標(biāo)：研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進行獨立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計算模型融合：在計算層實現(xiàn)了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一表達，通過識別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構(gòu)系統(tǒng)的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機器學(xué)習(xí)層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。在計算層，我們擴展了機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學(xué)習(xí)等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。