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本發明公開了一種徑向移動床再生單元中催化劑上積炭燒除的方法，該方法包括如下步驟：在420 ℃?570 ℃的溫度條件下，通過氣體輸送單元將氧體積濃度在0.01%?21.00%的含氧氣體送入裝填有來自反應單元的積炭催化劑的移動床燒焦器，含氧氣體以周期性的流向變換的方式進入燒焦器。催化劑在燒焦器內的停留時間為0.5?20 h，是含氧氣體流向變換的周期的1?20倍。本發明可以有效解決積炭燒除過程中催化劑床層由于燃燒熱過大而飛溫的問題，延長催化劑總壽命，實現了積炭催化劑的定點燒炭，大大提高目標產物收率，可用于甲醇制丙烯的工業生產中。

針對再生水中氮、磷、有害病菌難以同步去除問題，以天然沸石為載體，對其進行鹽-熱復合改性，負載鑭氧化物，再載入無機抗菌離子，賦予沸石同步脫氮除磷抗菌功能，為再生水處理提供重要技術支撐。氨氮初始濃度為 8mg/L、總磷濃度為 1mg/L、大腸桿菌濃度為 104cfu/L，復合水處理材料投加量為 2g/L，攪拌 3h 后，其脫氮率達到 99.2％，總磷和大腸桿菌均未能檢出，吸附飽和材料可多次進行再生利用。

基于智能終端控制、大數據集群分析、數字網關以及智能云平臺等技術構建智慧用能數據服務系統。 項目系統框架圖 項目整體思路框架圖 項目研究工作分解 針對項目不同負荷類型和典型應用場景，匹配相應的通訊控制模塊，通過電力載波或無線等多元傳輸方式，將用戶用能需求等相關電力數據集中在云平臺，結合用戶行為模型、能耗模型及能源管理控制模型對電力數據進行聚類整合及分析。達到提升用戶的用能體驗和節省用電成本的雙重目標，同時對于電網側能夠利用削峰填谷等策略，增加電網參與輔助服務的力度，有效利用電網資源。 智慧用能平臺系統圖 目前市場存在的用戶用能監測設備及系統之間的數據信息交流往往是單向的，難以達到人們對測量精度和實效性的要求。而本系統基于新型通信和人工智能技術，集成電力信息的感知、采集、通信和控制技術，創建以智能電能表和智能終端為核心的雙向互動體系，通過對電流、電壓、功率、電量等用戶用電信息及溫度等環境數據的自動采集，實現對電能的使用情況及各類關鍵供能用能設備進行的實時監控及能耗監測，對異常值做出預警，通過分析處理采集的數據生成各種用電行為曲線指導用戶進行經濟合理用電。 技術特點 1、實時性指標 常規數據查詢響應時間＜10s；90%界面切換響應時間≤3s，其余≤5s；計算機遠程網絡通信中實時數據傳送時間＜5s。 2、并發指標 支持300用戶同時在線，并發要求達到100用戶以上，并同時滿足以下指標：常規數據查詢響應時間≤15秒；主要節點CPU負載≤80%。 3、可用性指標 年可用率≥99.5%。負載率指標：在任意30分鐘內，各服務器CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，人機工作站CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，主站局域網的平均負荷率≤80%。 4、存儲容量指標 數據在線存儲容量滿足12個月以上數據存儲需求。

本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支持。

成果描述：擁有獨立的自主知識產權，采用磷鐵在水溶液中電解制備高純度FePO4，以水中的氧為產物提供氧源，可以實現原位除雜，不受磷鐵的原料來源限制；采用價廉的磷鐵和空氣中的氧為原料，通過與鋰鹽和補充磷源或鐵源在可控氣氛下反應制備粒度和碳含量可控的LiFePO4，避開了目前合成方法中的專利技術壁壘問題，不存在知識產權糾紛，將廢物循環利用與能源材料耦合起來，節能環保，從源頭上降低了磷酸鐵和磷酸鐵鋰的生產成本。 所采用的原料均為大宗化工產品，磷鐵副產物中的雜質可以通過反應工藝控制進行無害化處理，在原料的供應和價格方面都非常穩定；通過工藝控制和反應原料的組合，可以將反應產生的CO2等副產物循環利用，實現零排放的綠色清潔工藝；將添加劑與磷鐵和鋰源及補充的鐵源或磷源充分混合，添加劑在后續的反應中既可以起保護作用，又能形成對磷酸鐵鋰顆粒的原位包覆及控制晶粒生長作用，能夠極大提高正極材料的導電性能；采用的工藝路線容易控制，工藝穩定性好，容易實現大批量生產。市場前景分析：本項目產品專門提供給各種電動車（包括自行車、公交車、汽車、混合動力車等）、電動工具、手機、筆記本電腦、藍牙器件、UPS不間斷電源、攝像機、播放器、游戲機、電動玩具、清潔器和極端氣候環境下的武器裝備等產品所需的鋰離子電池和超級電容器電極材料，特別在電動車領域具有非常大的市場前景。作為電動車電源，磷酸亞鐵鋰動力電池具有熱穩定性好、安全性高、壽命長、倍率性能好、耐高溫、綠色環保等特點，備受關注。與以往的鋰離子電池正極材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亞鐵鋰的安全性能與循環壽命是其它材料所無法相比的，這些也正是動力電池最重要的技術指標，而且循環穩定性好，1C充放循環壽命達2000次。單節電池過充電壓30V不燃燒、不爆炸，穿刺不爆炸。在未來幾年內，磷酸鐵鋰地市場需求量將達5萬噸以上，尤其是在動力型電池應用方面對磷酸鐵鋰地需求將大幅增加。與同類成果相比的優勢分析：1．FePO4基本參數：純度≥97%，粒度≤1μm，而且根據需要可以進行調控 2. LiFePO4基本參數： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理參數： 松裝密度 ≥0.5 g/cm3 振實密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒徑 ~4 μm 4. 涂片參數： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 極片壓實密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 電化學性能： 克容量>130mAh/g 測試條件：1C, 全電池。 克容量>140mAh/g 測試條件：紐扣0.1C, 電壓4.2-2.5V

成果描述：擁有獨立的自主知識產權，采用磷鐵在水溶液中電解制備高純度FePO4，以水中的氧為產物提供氧源，可以實現原位除雜，不受磷鐵的原料來源限制；采用價廉的磷鐵和空氣中的氧為原料，通過與鋰鹽和補充磷源或鐵源在可控氣氛下反應制備粒度和碳含量可控的LiFePO4，避開了目前合成方法中的專利技術壁壘問題，不存在知識產權糾紛，將廢物循環利用與能源材料耦合起來，節能環保，從源頭上降低了磷酸鐵和磷酸鐵鋰的生產成本。 所采用的原料均為大宗化工產品，磷鐵副產物中的雜質可以通過反應工藝控制進行無害化處理，在原料的供應和價格方面都非常穩定；通過工藝控制和反應原料的組合，可以將反應產生的CO2等副產物循環利用，實現零排放的綠色清潔工藝；將添加劑與磷鐵和鋰源及補充的鐵源或磷源充分混合，添加劑在后續的反應中既可以起保護作用，又能形成對磷酸鐵鋰顆粒的原位包覆及控制晶粒生長作用，能夠極大提高正極材料的導電性能；采用的工藝路線容易控制，工藝穩定性好，容易實現大批量生產。市場前景分析：本項目產品專門提供給各種電動車（包括自行車、公交車、汽車、混合動力車等）、電動工具、手機、筆記本電腦、藍牙器件、UPS不間斷電源、攝像機、播放器、游戲機、電動玩具、清潔器和極端氣候環境下的武器裝備等產品所需的鋰離子電池和超級電容器電極材料，特別在電動車領域具有非常大的市場前景。作為電動車電源，磷酸亞鐵鋰動力電池具有熱穩定性好、安全性高、壽命長、倍率性能好、耐高溫、綠色環保等特點，備受關注。與以往的鋰離子電池正極材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亞鐵鋰的安全性能與循環壽命是其它材料所無法相比的，這些也正是動力電池最重要的技術指標，而且循環穩定性好，1C充放循環壽命達2000次。單節電池過充電壓30V不燃燒、不爆炸，穿刺不爆炸。在未來幾年內，磷酸鐵鋰地市場需求量將達5萬噸以上，尤其是在動力型電池應用方面對磷酸鐵鋰地需求將大幅增加。目前全球磷酸鐵鋰生產能力小于2000噸/年，投資磷酸鐵鋰項目風險小，回報快。與同類成果相比的優勢分析：1．FePO4基本參數：純度≥97%，粒度≤1μm，而且根據需要可以進行調控 2. LiFePO4基本參數： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理參數： 松裝密度 ≥0.5 g/cm3 振實密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒徑 ~4 μm 4. 涂片參數： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 極片壓實密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 電化學性能： 克容量>130mAh/g 測試條件：1C, 全電池。 克容量>140mAh/g 測試條件：紐扣0.1C, 電壓4.2-2.5V

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 高春林 克勞斯塔爾大學 2019 / 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 李茜 電信院/電氣工程 副教授 能源系統智能感知 四、項目簡介 深海生命線衛士—復合能源管道健康管理系統是集能源管道實時監測、狀態評估、故障預警、三維立體顯示、創新健康管理、用戶檢修策略等多功能為一體的能源管道在線監測系統。該系統代替了傳統的人工巡檢和巡邏船巡檢的故障監測模式，將大幅度減少綜合成本。該系統改進了市面上監測系統功能單一、顯示界面陳舊等問題，率先提出創新性健康管理功能，使用戶全面了解能源管道的生命周期及整體健康情況，為用戶提供高效狀態檢修策略。該系統定位是做能源管道健康管理系統先驅，守衛深海生命線安全。

本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支持。 項目特色： ? 面向綜合能源時空數據的需求分析和預測可以根據歷史數據，結合地理區域的相互關系來預測給定時間范圍和空間位置的能源需求。 ? 針對綜合能源的特性，項目提出了聯合學習和遷移學習的思想對模型進行訓練。同時優化不同區域中多種類型能源的聯合預測模型，將已有模型的結果遷移到訓練集數據不足的模型中，提高能源用量預測的準確率。 ? 面向智慧城市的綜合能源信息應用服務場景，并利用 GIS 技術實現配電網分析和用戶用電特性分析的可視化。