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本發(fā)明公開了一種基于空氣能和太陽能的海島制水裝置及方法，其包括空氣能熱泵組件、太陽能集熱板、四通閥和柵格密封板組件，空氣能熱泵組件和太陽能集熱板用以梯級加熱裝置內(nèi)的循環(huán)空氣，空氣能熱泵組件包括蒸發(fā)器、冷凝器和壓縮機(jī)，冷凝器與太陽能集熱板相連，太陽能集熱板與四通閥相連；四通閥連接有小型氣泵，小型氣泵與冷凝器相連；柵格密封板組件包括分別與四通閥相連的柵格密封板 A 和柵格密封板 B，柵格密封板 A 中盛有硫氰酸銨溶液，柵

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)地球和空間科學(xué)學(xué)院倪懷瑋教授研究團(tuán)隊(duì)通過實(shí)驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新，建立了用電導(dǎo)率突變在高溫高壓富水條件下原位確定巖石熔融溫度的方法，為解決關(guān)于地球俯沖帶熔融條件的爭議奠定了基礎(chǔ)。

項(xiàng)目簡介 為了提高泵內(nèi)導(dǎo)葉體的效率及穩(wěn)定性，本成果基于流體動力學(xué)理論，打破傳統(tǒng)的葉 片沿圓周方向均勻布置方式，提出了一種葉片沿圓周方向非對稱布置的導(dǎo)葉體及設(shè)計(jì)方 法。屬國內(nèi)首創(chuàng)項(xiàng)目。該成果經(jīng)計(jì)算流體動力學(xué)計(jì)算驗(yàn)證，并申請了專利，專利號： 201320001584.5。 性能指標(biāo) 根據(jù)導(dǎo)葉體出口過流斷面上流體沿水泵旋轉(zhuǎn)方向流量增加這一特性，通過逐漸增加 葉片之間的角度，重構(gòu)每一流道的過流能力，

項(xiàng)目背景：1.由于限塑令的提出，高分子膜材料的應(yīng)用領(lǐng)域 也勢必會受到限制，纖維基膜材料具有可降解性，目前常用的是 醋酸纖維素，纖維膜存在耐溶劑性差、抗氧化性能差，易水解， 易壓密，抗微生物侵蝕作用較弱等。2.在海水淡化方面，改變纖 維素膜的親水性，使其表面成為超疏水表面，當(dāng)高濃鹽水蒸發(fā)， 吸附到膜表面，然后會因?yàn)槌杷荒茉谀け砻嫖剑瑥亩?落收集，可以說是海水淡化、工業(yè)廢水處理的新思路. 所需技術(shù)需求簡要描述：1.制備出具有高通量、高濕壓強(qiáng)度， 耐污染、耐溶劑的可降解纖維素基反滲透膜材料，該材料對鈉離 子的截留率為 95%以上。 2.制備具有超疏水表面的纖維素基膜 材料，接觸角超過 150°以上，膜材料的生物降解率達(dá) 90%以上。 3.膜組件的設(shè)計(jì)，降低膜組件的成本，改善膜組件組裝過程中的 設(shè)計(jì)工藝，提高膜組件  對技術(shù)提供方的要求:要求擁有纖維素材料、工業(yè)廢水處理 的背景，能夠提供纖維素膜制備及改性的技術(shù)支持能力的研發(fā)團(tuán) 隊(duì)。 

目前國內(nèi)染料廠、農(nóng)藥廠、制藥廠、造紙廠、化工廠、食品廠等，每年排放的高濃度難降解廢水約30億噸左右。對這類高濃度難降解工業(yè)廢水的處理一直是困擾國內(nèi)環(huán)保界的難題。超臨界水的特殊性質(zhì)使其在有機(jī)廢水治理方面所具有的無可比擬的優(yōu)點(diǎn)。 現(xiàn)已成功完成一套固定式和一套撬裝式超臨界水氧化裝置。采用自主建造的超臨界水氧化反應(yīng)器，分別對造紙黑液、印染廢水、堿渣廢水、農(nóng)藥廢水、垃圾滲濾液、化工廢水、印染厭氧污泥和PTA殘?jiān)冗M(jìn)行了測試，在進(jìn)口COD（化學(xué)耗氧值）幾萬mg/L條件下，可保證出水COD濃度不高于60mg/L，并析出無機(jī)鹽。

1、 一種具有高度可見光透過率與隔熱特性的陶瓷基玻璃涂層或玻璃貼膜。 玻璃改造后可見光透過率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外線，且有 效阻止通過玻璃的熱能交換過程，可用于建筑或汽車玻璃的節(jié)能改造， 提升建筑的適居度與節(jié)能效果。 2、 該項(xiàng)目各技術(shù)環(huán)節(jié)環(huán)保無毒，產(chǎn)品成本遠(yuǎn)低于市面現(xiàn)有技術(shù)，性能優(yōu)于 現(xiàn)有技術(shù)，設(shè)備投入與實(shí)施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術(shù)已經(jīng)取得了很廣泛的應(yīng)用，近年來電鍍也開始在非金屬導(dǎo)電材料的表面改性領(lǐng)域取得相當(dāng)規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用。但高電阻率氧化物材料表面金屬鍍覆一直以來不能采用電鍍工藝，這是因?yàn)檫@類材料的電子電導(dǎo)小，電鍍液中被鍍金屬離子不能從材料表面得到電子，所以不能沉積下來。傳統(tǒng)的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學(xué)鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結(jié)等方法，各方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。如含有氨水的化學(xué)鍍銀溶液不穩(wěn)定，甚至有可能生成有爆炸危險(xiǎn)的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設(shè)備投資大、維護(hù)費(fèi)用較高等缺點(diǎn)，涂覆金屬漿料后再燒結(jié)的方法有金屬層厚度不均勻等缺點(diǎn)。 我們發(fā)明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術(shù)，解決了多種高電阻率金屬氧化物材料表面不能電鍍的問題。高電阻率金屬氧化物材料電鍍的基本過程是首先對氧化物材料表面進(jìn)行原子氫致電導(dǎo)改性處理，提高其表面電子電導(dǎo)，使材料表面出現(xiàn)半導(dǎo)化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們在這個方向上已經(jīng)進(jìn)行了近十年的研究，發(fā)表了十幾篇學(xué)術(shù)論文，申請了兩項(xiàng)發(fā)明專利。      本技術(shù)適用于由氧化物功能材料制造的電子元器件表面電鍍，也適用于氧化物材料顆粒或塊體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結(jié)合力。

項(xiàng)目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術(shù)，在多家企業(yè)開發(fā)了高導(dǎo)濕滌綸短纖維及長絲；系統(tǒng)研究了纖維集合體的毛細(xì)效應(yīng)機(jī)理，指導(dǎo)高導(dǎo)濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導(dǎo)濕纖維導(dǎo)濕性能的專用評價(jià)體系。成果獲2007年度國家科技進(jìn)步二等獎。課題組還進(jìn)行高品質(zhì)熔體直紡超細(xì)旦滌綸長絲工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)集成開發(fā)，成果獲2009年度紡織工業(yè)協(xié)會一等獎。

本成果涉及一種可用于電子封裝領(lǐng)域的高導(dǎo)熱低介電復(fù)合材料。通過采用不同的技術(shù)在常見聚合物基材中添加氮化硼，來制備復(fù)合材料，復(fù)合材料熱導(dǎo)率高于 2 W/(m·K)，其介電常數(shù)小于 4。該復(fù)合材料可作為熱界面材料，應(yīng)用于電子封裝領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨(dú)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(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴(kuò)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(diǎn)，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(shí)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(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì) 算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)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(shí)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(jìn)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(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計(jì) 算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴(kuò)展這三 個方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點(diǎn)。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個亮點(diǎn)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(jì)算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計(jì)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(shí)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(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴(kuò)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(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗(yàn)，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(shí)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(jì)算模型融合：在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們設(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，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(dá)，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(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對于批流混合的計(jì)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(diǎn)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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)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(jìn)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(kuò)展FAST系統(tǒng)的第三個亮點(diǎn)是可擴(kuò)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(kuò)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(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實(shí)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(jìn)行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴(kuò)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(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點(diǎn)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(jìn)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(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)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。