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微波等離子體化學氣相沉積法合成金剛石技術是代表化學氣相沉積（CVD）合成金剛石技術國際先進水平和發展方向的高新技術，本技術的主要成果包括以下幾方面內容： 高效能微波等離子體化學氣相沉積金剛石裝備的設計與制造； 鈀管提純氫氣裝置設計與制造； 微波等離子化學氣相沉積（CVD）合成金剛石技術及產品； 金剛石后續加工技術及應用。

本技術成果屬于分析化學樣品前處理領域，研發了一種動態液液固印跡微萃取-液相色譜在線聯用系 統，包括磁力攪拌器、水浴瓶、萃取瓶、引流管、蠕動泵、高壓六通切換閥、分子印跡固相微萃取材料、 高壓六通進樣閥、定量環、進樣針、液相色譜泵、色譜柱、檢測器和液相色譜等，通過動態液液固印跡微 萃取裝置和液相色譜的聯用，實現水相樣品中目標分析物預富集、萃取、解吸、分離和檢測全過程的在 線。本系統結合了液液萃取的通用性、分子印跡固相微萃取技術的高選擇性、高富集能力和液相色譜的高 效分離能力和高靈敏度，提高了分析自動化程度，縮短了分析時間，提高了準確度和精密度，可有效應用 于復雜樣品中痕量有機物的分析檢測。

與其它頁巖氣開發的壓裂技術相比，本技術方案主要具備以下技術優勢及創新性:(1) CO2 干法壓裂技術開發陸相頁巖氣實現了低水耗。據美國國家環境保護局(EPA)統計，2010 年單口頁巖氣井平均用水量在 0.76×104~2.39×104t(取 決于井深、水平段長度、壓裂規模)，采用 CO2 干法壓裂技術開發國內陸相頁巖 氣可有效減少對于水的用量，不浪費水資源，不污染地下水。(2) CO2 干法壓裂技術開發陸相頁巖氣對儲層傷害小。陸相頁巖氣儲層粘土 礦物含量高，水敏性較強，滑溜水壓裂液對儲層滲透率傷害嚴重，CO2 具有良好 的儲層保護性能，無殘渣，對裂縫壁面和導流床無固相傷害，無水相，消除了水 鎖及水敏傷害。(3) CO2 干法壓裂技術開發陸相頁巖氣實現了快返排，國內陸相頁巖氣儲層 壓力一般較低，壓后返排困難，返排時間長，大量壓裂液滯留于井下，CO2 干法 壓裂技術壓后 CO2 迅速氣化，快速排出，返排時間短，返排效率高。(4) 采用 CO2 干法壓裂技術開發陸相頁巖氣藏具有提高頁巖氣采收率和減 排的雙重意義。頁巖氣藏中吸附氣含量范圍較寬，CO2 進入頁巖儲層中時，可有 效置換 CH4 分子，極大的提高頁巖氣藏的采收率;同時，CO2 可在頁巖儲層中永 久性封存，對于減少溫室氣體排放有著積極的意義。(5) 適用于陸相頁巖氣儲層的 CO2 干法壓裂液配方的篩選及優化。采用溶解 性及增粘實驗篩選 CO2 增粘劑，并對不同工況下的改良的 CO2 干法壓裂液的流變 摩阻、濾失特性進行研究，結合儲層特征優化干法壓裂液配方，最終形成適用于 國內典型陸相頁巖氣儲層的 CO2 干法壓裂液配方。(6) 陸相頁巖氣 CO2 干法壓裂工藝設計。在不加砂、加砂兩種狀況下，針對 國內典型陸相頁巖氣儲層，分析施工過程中裂縫延伸及支撐機理，對 CO2 壓裂工 藝的管柱選擇、施工排量、砂比等壓裂施工參數進行優化，最終形成適用于國內 典型陸相頁巖氣藏的干法壓裂技術工藝。(4)合作條件(1) 有獨立承擔民事責任能力的企業法人，具有良好的信譽基礎和積極向上 的事業激情。(2) 有相應的投資能力，并且具備一定的市場開拓能力。(3) 有一定的啟動資金和市場經驗，具備較強的品牌經營意識。

本實用新型公開了一種電樞各相繞組線圈拆分布置的永磁同步直線電機，包括次級和初級，初級電樞繞組多相供電，相數為 q，每相采用單一線圈和獨立鐵芯，各鐵芯按其繞組電相位分開布置在次級上，然后用非導磁材料剛性聯接形成一個整體初級。不同相繞組線圈分開布置，在空間上形成了與旋轉電機相似的各相繞組對稱特性，能有效減小邊端磁阻力和電磁脈動等推力波動成分。本實用新型直線電機除具有一般直線電機具有的傳動結構簡單、系統加減速響應快、定位精確等優點外，還能大幅減少直線電機中各推力波動成分，是一種尺寸小、推力大而波動小的高性

本發明公開了一種碳氫燃燒火焰中氣相堿金屬濃度的檢測方法， 該方法包括如下步驟：獲取火焰在可見光波長區域的自發射光譜強度， 并修正以獲得修正后的自發射光譜強度；根據火焰類型以及修正后的 自發射光譜強度計算獲得火焰溫度和堿金屬發射譜線強度；根據火焰 溫度和堿金屬發射譜線強度計算火焰中基態堿金屬原子數濃度，并計 算獲得火焰中總的堿金屬原子數濃度；根據碳氫燃燒火焰中總的堿金 屬原子數濃度計算獲得火焰中氣相堿金屬的質量濃度。本發明無需通 過標定來確定模型系數，易于實現，適用于對高堿碳氫燃料燃燒火焰 中氣相堿金屬濃度的精確檢測。

傳統制備聚合物/層狀無機物納米復合材料的方法如插層復合法工藝復雜，需要加入增容劑或對層狀無機物進行有機化處理，此外單體插層聚合涉及復雜的化學反應，而熔體插層則要求聚合物的熔體粘度低。針對傳統插層復合法存在的問題，本項目將固相力化學方法引入聚合物/層狀無機物納米復合材料領域，利用磨盤形力化學反應器獨特的三維剪結構所提供的強大擠壓剪切力場和粉碎、混合、分散及固相力化學反應功能，在磨盤碾磨過程中同時實現層狀無機物的粉碎、片層滑移和剝離，聚合物的粉碎和嵌入，聚合物與無機填料的固相分散和混合，得到聚合物/層狀無機物復合粉體，再經進一步加工成型，可制備用途廣泛的聚合物/層狀無機物納米復合材料，如具有良好力學性能的結構材料和具有導電、導熱、電磁屏蔽、阻隔或隔音降噪的功能材料等。 主要技術指標： 可制備具有良好力學性能的結構材料及具有導電、導熱、電磁屏蔽、阻隔或隔音降噪的功能材料等; 所制備的PP導電導熱納米復合材料的電導率可達5.2×10-4 S×cm-1，導熱率可達0.69 W×m-1×k-1; HDPE導電導熱納米復合材料的電導率可達10-3 S×cm-1, 導熱系數可達2.2 W×m-1×k-1 建設投產條件（投入資金情況、需要的廠房、使用配套設施狀況等）： 需要帶分級裝置的磨盤形力化學反應器、雙螺桿擠出機及注射/熱壓成型機。

基于對Mn-Bi-Te家族成員MnBi 2

本發明公開了一種應用于智能配電網的雙有源橋直流變換器軟啟動控制方法，先解鎖原邊全橋，閉鎖副邊全橋和外移相角的閉環控制，原邊全橋采用斬波控制，開關管Q3和開關管Q4以50％的占空比互補導通，開關管Q1和開關管Q2采用變占空比控制，并且每個開關周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅動開關管，且開關管Q1和開關管Q2的占空比都增至0.99時，解鎖副邊全橋及外移相角的閉環控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩定完成啟動過程。本發明有效抑制雙有源橋直流變換器在啟動過程中的電流過沖，保證電流的正負對稱，降低對開關管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現象，降低變壓器的容量、體積和成本。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。