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?本發(fā)明公開了一種基于再生熱回收的串聯(lián)無霜空氣源熱泵系統(tǒng)，包括供熱熱泵回路、輔助熱泵回路、空氣回路及溶液回路，本發(fā)明通過采用兩個熱泵系統(tǒng)串聯(lián)運行，輔助熱泵用于從空氣中吸收熱量，加熱再生溶液，而供熱熱泵負責為室內環(huán)境提供熱量，一方面利用溶液除濕實現(xiàn)熱泵系統(tǒng)的安全無霜運行，另一方面通過閉式空氣循環(huán)回路回收再生空氣中的顯熱和潛熱，極大的提高了溶液的再生效率和系統(tǒng)的運行能效。通過將冬季熱泵運行過程中的大溫差合理分配到兩個熱泵中，既降低了壓縮機的壓比，提高了系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和能效，又保證了熱泵運行過程中的持續(xù)供熱，提高了室內的熱舒適性。

本發(fā)明公開了一種適合骨再生修復的生物活性多孔結構支架，該支架包括內、外支架兩部分，內支架被外支架包圍，所述的內、外支架均是內部孔道結構完全貫通的多孔支架，其中所述的外支架具有高的孔隙率和高的力學強度，所述的內支架具有比外支架慢的降解速度，同時又具有高的力學強度，本發(fā)明的支架具有好的力學匹配性能，生物降解性能和骨組織修復性能，而且支架的形狀，尺寸可控，孔徑大小可控，支架中的內支架、外支架的材料組成和材料的分布可控。同時，本發(fā)明還提供了多孔結構支架的制造方法，該方法簡單，方便，生產(chǎn)成本低，能夠實現(xiàn)按骨缺損修復的需求個性化定制相應的按需求分級降解的多孔支架。

化學鍍鎳是指在不需外電流的情況下，利用次磷酸鈉做還原劑使溶液中的鎳離子還原，沉積在經(jīng)催化活化的金屬表面獲得Ni合金鍍層的過程。鍍層具有高耐蝕性、高耐磨性、良好的均鍍能力。近年來已成為推動涂飾科學發(fā)展的主要技術之一。技術特點：1、通過調整絡合劑與添加劑，提高沉積速度，改善鍍層光亮度，增加耐腐蝕能力等。2、運用化學復合鍍技術，制備Ni－P－PTFE，Ni－P－SiC，Ni－P－Al2O3，Ni－P-MoS2，Ni-Cu-P，Ni-Mo-P,Ni-Cr-P，Ni-

廢潤滑油經(jīng)過適當?shù)墓に囂幚沓蔀樵偕鷿櫥停瑥沫h(huán)境保護、資源有效合理利用和經(jīng)濟角度來看都是一種合適的處理方法，不僅可以充分利用資源，還可帶來可觀的經(jīng)濟效益，本項目是以廢潤滑油為原料，加工再生產(chǎn)多種規(guī)格的潤滑油基礎油及其它副產(chǎn)品，設計生產(chǎn)能力為10萬噸/年。 采用加氫工藝，由原料預處理、加氫再生、加氫產(chǎn)品分餾等3個主要單元組成。操作條件是在高溫、高壓、催化劑的作用下進行，廢潤滑油中各類氧化物、添加劑等與氫反應，生成相應的加氫化合物以除去廢油中的雜質，加氫工藝使用加氫脫硫或加氫補充精制催化

菌絲培養(yǎng)庫控制溫度和相對濕度，暗光培養(yǎng)，菌絲生長后期每 天適時通風。培養(yǎng)庫在菌絲基本長滿菌袋后，間隔 4 天降溫 1 次，降至 13-15℃ 進行袋內催蕾，每天適時光照，誘導金針菇形成。待金針菇布滿袋面 80%，長度 3cm 時及時開袋，拔去套環(huán)和棉花塞，割掉塑料袋膜，移至出菇房的中間 3 層栽 培架上。針尖菇在制冷機組運轉風力作用 3 天后倒伏，7—8 天后再生菇蕾，長 至 5cm 及時套袋，移至栽培架的頂上 2 層。每天適時通風和光照，使再生菇蕾 長平并整齊。后經(jīng) 2 次拉袋達到菌柄伸長及壯菇目

項目針對國內外脂溶性功能因子微膠囊化產(chǎn)品儲藏穩(wěn)定性差、生物利用率低、 配料安全性問題等諸多品質不足，提出以構建乳化和成膜特性俱佳的食品大分子乳化體系為基礎，進行包載脂溶性功能因子的高生物利用率、高穩(wěn)態(tài)化、可控型納米顆粒及固態(tài)粉末產(chǎn)品的綠色制備。產(chǎn)品結構多樣，填補了國內市場空白，縮小了我國食品配料產(chǎn)業(yè)與發(fā)達國家的差距。取得了一系列創(chuàng)新性成果。 針對脂溶性營養(yǎng)素微膠囊化產(chǎn)品載量低、生物利用率差等問題，利用天然蛋白質的分子柔順性和復雜大分子結構，采用增溶、乳化-溶劑揮發(fā)高效制備技術，提高營養(yǎng)素載量，同時收縮載體分子體積、減小粒徑，制備獲得高載量、安全、無油型包載營養(yǎng)素的蛋白質納米顆粒。該產(chǎn)品粒徑范圍在 60-100nm，β-胡蘿卜素載量較普通含油型載體提高了 100 倍，具有抗胃蛋白酶消化和完全的小腸吸收特性，β-胡蘿卜素生物利用率是未包埋時的 25 倍，抗氧化活性提高了 2-8 倍。針對蛋白質易在等電點 pH、高鹽、高溫等極端環(huán)境下因變性而失穩(wěn)，采用Maillard 糖基化反應對其進行接枝，通過控制反應進程及糖基供體，獲得等電點不沉淀、乳化穩(wěn)定性提高 5-7 倍，變性溫度提高 10℃以上的高穩(wěn)定蛋白。以 其為載體制備的抗環(huán)境因子干擾型納米顆粒在pH2.0-10.0 范圍內粒徑均穩(wěn)定在 100nm 以下，4 °C 下儲藏 6 個月，營養(yǎng)素保留率達 92%以上。 針對液態(tài)乳化產(chǎn)品在儲藏過程中的不穩(wěn)定性，利用淀粉的結構可塑性，在確低黏度且兼具乳化和成膜雙重特性的辛烯基琥珀酸（OSA）酯化淀粉的改性機制的基礎上，提出同步改性-乳化-干燥技術，構建了脂溶性營養(yǎng)素的粉末化制品。通過分析 OSA 淀粉分子分散密度和取代度與功能因子儲藏穩(wěn)定性及生物有效性之間的相關性，獲得了生物利用率提高 10 倍以上的乳化粉末產(chǎn)品。復水后乳液 保持納米級粒徑，室溫下儲藏半年保留率達 95%以上。 針對不易使用熱處理手段的熱敏性風味油脂，提出納米乳液包埋-多孔淀粉 吸附的兩步非熱固化技術。創(chuàng)新性的采用“熱液處理”原淀粉結合生物酶法打孔，制備得到吸油率為 135%的高吸附型多孔淀粉。強揮發(fā)性薄荷油納米乳液多孔淀粉吸附產(chǎn)品，在室溫敞口放置 40 天，保留率可達 98%以上，且產(chǎn)物在 160-200℃ 高溫條件下具有緩釋特性。

本發(fā)明公開了一種煉鐵生產(chǎn)過程伴生能源的整體梯級回收系統(tǒng),包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發(fā)電系統(tǒng)和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發(fā)電系統(tǒng);還包括燒結煙氣回收系統(tǒng)和冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)。所述的燒結煙氣回收系統(tǒng)將來自燒結機的燒結煙氣經(jīng)除塵器除塵后,在第一引風機的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)將冷卻熱燒結礦后產(chǎn)生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發(fā)明系統(tǒng)將燒結工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩(wěn)定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統(tǒng)，包括：用于輸送垃圾桶升降循環(huán)的升降機構，所述升降機構具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構兩側并用于保持垃圾桶升降運動姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機構的底部設有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機構；位于所述升降機構下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉倒出的垃圾。本發(fā)明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節(jié)省電梯運輸垃圾的功耗，節(jié)能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發(fā)了基于機器學習方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進行預測和可視化。系 統(tǒng)分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學習，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學習方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進行預測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結果。在訓練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預測方法，本發(fā)明對復雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標記穩(wěn)定，用 1 標記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負責數(shù)據(jù)存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。