随着能源危机和环境污染问题的日益严峻，太阳能等绿色可再生能源近年来得到了广泛关注。伴随着光电转换效率的提升和生产成本的下降，太阳能电池愈加凸显其广阔的应用前景。有机无机杂化铅卤钙钛矿太阳能电池，作为新型太阳能电池的后起之秀，在短短七年内，光电转换效率从3.8%迅速增长到22.1%。虽然钙钛矿太阳能电池在效率上已经取得重大突破，但人们对于钙钛矿材料本身的生长机理以及薄膜形貌的形成机制研究还需要进一步加强，而基于此的研究对钙钛矿材料的深入认知以及相应的光电器件的应用具有重大意义。

该材料代替硅酸盐水泥在土壤重金属钝化、建筑工地扬尘治理、地基生态加固、岛礁建设和沙漠治理等领域均具有广阔应用前景，既减少了对传统硅酸盐水泥的使用量，降低碳排放，还解决了使用过程的生态相容性问题

世界70%的镍矿资源为红土镍矿，而目前世界90%的镍是从硫化镍矿中提取的，且能供传统工艺提取的镍金属矿物日益短缺，由于镍是现代工业重要的战略技术资源，形势严峻。而大量红土镍矿难以应用的原因是技术的限制，本技术采用直接还原—酸浸分步提镍的方法将火法与湿法方法相结合，通过红土镍矿直接还原方法选别铁，富集镍的尾矿进行酸性湿法浸出，浸出液纯化后制备电镍。

本发明公开了一种钙钛矿太阳电池及其制备方法，该太阳电池 自下而上依次包括，透明电极、介孔 p-i-n 结构框架和对电极，其中所 述的介孔 p-i-n 结构框架由 n 型半导体层、绝缘层和 p 型半导体层依次 层叠构成，所述 n 型半导体层、所述绝缘层和所述 p 型半导体层均包 含介孔，所述 n 型半导体层、绝缘层、p 型半导体层的介孔内均填充 有钙钛矿材料。其制备方法依次包括：在透明导电基底上通过旋涂法 或丝网印刷法

"本发明公开了一种多元钙钛矿材料及其制备与应用，其中该多元钙钛矿材料为多元全无机金属非铅卤盐，并且具有钙钛矿结构；所述 多 元 钙 钛 矿 材 料 的 化 学 式 满 足 ： <imgfile=""DDA0001316404480000011.GIF"" wi=""496"" he=""88""/>其中，0≤ x ≤ 1 ， 0 ≤ y ≤ 1 ， A 为 Cs⁺ ， B<sup&

本发明涉及一种钙钛矿薄膜光伏电池及其制备方法。所述的钙钛矿薄膜光伏电池是由导电透明衬底、 钙钛矿吸光层、空穴传输层和金属电极组成的。本发明的优点是：该钙钛矿薄膜光伏电池器件结构极其 简单，省去了传统的需要高温烧结的电子传输层，也不需要多孔层，钙钛矿材料本身既做吸光层也起电 子传输作用，所以不需要电子传输层。这里的钙钛矿材料对光具有非常强的吸收，整个电池也是低温制 备，不需要高温烧结等复杂过程，这有效地降低了电池的制作成本。对电池的柔性化和大面积

针对充填采矿灾变预测与防治的关键问题开展研发，本成果主要技术内容如下：（1）系统研究了充填体破坏失稳声发射预测技术，开辟了用声发射预测充填破坏失稳的新途径；（2）开发了胶结充填过程控制成套技术，提出并成功实施不良地质体超前护帮充填技术等。本技术成熟可靠，适用于充填法开采的金属矿山，已经在江西等省的 9 家矿山推广应用，累计取得产生超过 3 亿元的经济效益和显著的社会效益，并荣获 2011 年江西省科技进步二等奖。 

在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。

本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。