一、 项目简介项目涉及将振动的机械能转换为电能的技术，特别涉及永磁振动发电装置及其应用。小功率电子设备广泛应用于信号采集、无线通信等领域，是一类工业生产和日常生活都必不可少的重要设备。小功率电子设备现有的电源主要依赖于电池，需要经常进行电池的更换或充电。小功率电子设备的工作环境中存在一定的振动能源，利用永磁振动发电装置将能解决这些电子设备的供电问题。二、 项目技术成熟程度已完成实验室工作，进入中试阶段。三、 技术指标经该电能处理的直流稳压电能由振动发电装置的VO端输出，输出电压为3-5V。获得实用新型专利，已申报发明专利。四、 市场前景本发电装置是一个封闭的系统，可防止外界环境对其性能的破坏，具有很高的可靠性，能够长期使用而无需维护，具有广阔的市场前景。五、 规模与投资需求根据生产规模确定。六、 生产设备100平面厂房, 电工检测仪器及机械加工设备等。七、 效益分析按每年生产1000套计算，可获利约800-1000万。八、 合作方式面谈。九、 项目具体联系人及联系方式王博文， 王志华，电话：022-60204363；E-mail: bwwang@hebut.edu.cn十、 附件：成果图片图1 研制的振动发电机图2 振动发电装置与测试系统

一种渗透管发电循环系统，包括引水管(1)、渗透管(2)、进水管(3)、发电机(4)、输水管(5)、反渗透 海水淡化装置(6)、尾水管(7)依次连接，所述引水管(1)的进水口和尾水管(7)的出水口均位于海水中;所 述引水管(1)倾斜向下放置，引水管(1)末端弯折延伸至淡水池内;渗透管(2)倾斜向下放置，其延伸方向 平行于淡水池;进水管(3)弯折延伸至与发电机(4)相接;输水管(5)倾斜向上放置，继而与反渗透海水淡 化装置(6)的引水泵相接;所述渗透管(2)内设有传感器(8)，用于监测流速与水压。其有益

成果与项目的背景及主要用途： 地热能是一种新型的清洁能源，其高效性、经济性和环境效益越来越受到各个国家的重视。中国由于受到地质条件的限制，地热流体温度普遍处于 150℃以下。尝试利用这部分中低温地热能用于发电，既有助于解决发电紧张的问题，又能减少二氧化碳排放造成的环境污染。天津地区拥有 10 个地热田，覆盖面积达到 8700 平方公里，地热资源的应用，给天津带来了巨大的经济效益和环境效益。该套装置产生中低温发电的效率约为 6%。 技术原理与工艺流程简介： 可以进行总成设计，以及蒸发器、冷凝器、循环工质（工质配比）等。具有不同的设计理念，通过设置系统参数、增加部件等方式，提高发电效率。采用一种与 Kalina 循环耦合的中低温地热能发电装置。Kalina 地热发电循环是在 ORC 基础上将“纯”循环介质变成氨水混合物，从而实现变温蒸发，混合物的沸点与热源温度能够较好地匹配，减少熵的增加。在装置结构上：由高温回热器、发生器、分离器、汽轮机低温回热器以及冷凝器依次串接、第一节流阀并联接于高、低温回热器之间，构成 Kalina 地热发电系统；由第二冷凝器、溶剂泵、蒸发器、节流阀以及吸收器依次串接构成吸收增温系统；通过节流阀接于分离器、吸收器于高温回热器，使吸收增温系统与吸收式地热发电系统组合成为本发明。本装置可产生 100℃左右的吸收温度，同时将地热废水的排放温度降至 60℃左右，达到用低品位的地热能提高机组发电效率的目的。工质种类及状态参数也均与Kalina 系统相吻合。 技术水平及专利与获奖情况： “中低焓地热工程建设技术”，获 2003 年度国家科技进步二等奖。 专利：带有吸收增温系统的中低温地热发电机组（CN201010261139） 应用前景分析及效益预测： 我国地热资源储量约为 4.4×1027kJ，蕴含发电能力可达 6740MW。我国 2/3的面积年日照时间在 2300 小时以上，每平方米太阳能年辐射总量 3340-8400MJ，蕴含发电能力约 1400 万亿 kwh/a。地热资源丰富，应用前景十分广阔。目前，地热井发电投资费用为 10000 元/千瓦。 应用领域：地热水、地表水的余热发电 合作方式及条件：技术支持 成果的背景及主要用途： 我国能源形势严峻的根本原因在于用能效率低下，我国每吨标准煤的产出效率仅相当于日本的 10.3%、美国的 28.6%。我国工业用能中近 60-65%的能源转化为余热资源，其中温度低于 350℃以下的低温余热约占余热总量的 60%，提高用能效率的有效方式之一，便是对这部分余热资源进行有效的回收利用。本项技术 是采用有机工质朗肯循环推动膨胀动力机的低温余热发电的技术系统，适用于冶金、建材、化工等有大量低温余热的产业领域，还可以作为可再生能源的发电系统，推广到可再生能源产业领域。 技术原理与工艺流程简介： 本系统的创新点在于将低沸点有机工质用于热力循环中的热交换过程，有效实现低温余热换热；还在于利用膨胀动力机将有机工质产生的高压蒸汽转化为发电机驱动力，从而实现低温余热资源发电，膨胀动力机还可以拖动风机，水泵等设备。本系统突破了现有低温循环发电系统对于余热温度的最低要求，可用温度最低降至 80℃（低于 80℃系统经济性会降低），实现了低温余热资源的最大化利用。本系统主要包括蒸发器、冷凝器、工质泵、有机工质余热锅炉、膨胀动力机和发电机等设备。在核心设备的选用方面，膨胀动力机可选择螺杆膨胀机、涡轮机等设备。其中，螺杆膨胀机投资少、运行费用低、寿命长、安全可靠、易于维修，并且具有操作简单、不暖机、不盘车、不发生喘振、对介质品质要求不高、可无人值守全自动工作的特点，尤其适宜结合低沸点有机工质应用于低于 350 ℃的低温、低压余热回收利用；而采用涡轮机占地小，效率高，造价低，特别适用于余热量较大的场合，常被国外同类系统所选用。低温有机工质可选择 R123、R245fa、R152a、氯乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等工作介质，对于不同类型、不同温度的热源应当选取不同的工质，并且工质的优选也会影响到系统的运行效率。 技术水平及专利与获奖情况：该成果总体上达到国际先进水平。 应用前景分析及效益预测： 目前余热利用技术受到各方面重视，我国余热资源多，用户需求量大，应用前景广阔。采用低沸点有机工质作为热力循环的工质与低温余热换热，通过产生高压蒸汽推动螺杆膨胀机、汽轮机或其他膨胀动力机带动发电机发电，把大量废弃的余热转变为电力，节约了企业的电能消耗，提高了能源利用率，收到可观经济效益与环境效益。 应用领域： 本项技术特别适用于冶金、建材、化工等具有大量低温余热的产业领域，还可以作为可再生能源的发电系统，应用于再生能源产业领域。 合作方式及条件：面议

320mm×290mm×125mm，利用半导体致冷片，温差60℃以上的水能发电，驱动直流小电扇或点亮发光二极管。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：本发明提供了一种高速列车轮对的建模方法，涉及高速列车的数字化设计与制造技术领域。模型的信息集成和管理对缩短响应市场时间、提高设计效率是企业希望解决的问题。通过对所述各元参数的分析和提取，构建高速列车轮对的各元参数设计模型；利用矢量阵列对高速列车轮对的各元参数设计模型进行描述，包括以下四个步骤：各元参数初始化、各元参数数组序列化、关系元参数转化为关系矩阵、环状多边形矢量阵列描述：结合高速列车轮对的各元参数设计模型的矢量化和阵列化描述，采用环状多边形数据结构构造高速列车轮对的矢量阵列；层级对象之间通过关系元参数将各个环状多边形矢量阵列形成高速列车轮对的矢量阵列描述。主要用于高速列车设计的建模。市场前景分析：高速列车技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值（马达法和研究法）和雷德蒸汽压等调合规律的非线性，建立了预测准确，结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差，为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式：例如：管道调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高了约1%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩：质量过剩稳定在0.?以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算，每年的调合成本可减少1275万元左右。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值 (马达法和研究法) 和雷德蒸汽压等调合规律 的非线性，建立了预测准确、结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰 因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差， 为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生 产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要 企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在 线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降 低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式。例如：管道 调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。 成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中 汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而 准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高 了约5%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效 的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完 成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提 高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩，质量过 剩稳定在0.1以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算， 每年的调合成本可减少1275万元左右。

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。