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本發明公開了一種多級浮動式機車車輛抗撞吸能裝置，由一個端部活塞及兩個以上分離獨立放置于缸體內的浮動活塞組成；缸體中相對于各浮動活塞位置的缸壁上徑向設置有頂壓浮動活塞邊緣側面的彈性定位機構；各浮動活塞將缸體分成多個獨立的封閉氣室，并與氣缸構成多組無活塞桿的游動活塞機構，各封閉氣室與缸體外所設加壓氣管路相通；各活塞上設置有彈性爆破膜的常閉通孔。采用本發明將機車車輛的碰撞沖擊破壞過程轉化為多級浮動氣室壓縮氣體貯能實現峰值動量緩沖與壓縮氣體按能級分極波動能量釋放和余能變形破壞釋放的三級分步的過程，從而有效地保護機車車輛在發生碰撞時所造成的剛性碰撞與峰值沖量危害。

本發明公開了一種壓縮空氣儲能系統的物理模擬系統，所述系 統包括，電動機、發電機、電力電子變換器、飛輪、齒輪箱和控制模 塊。區別于現有通過數值計算等建模方法，本發明通過電動機來模擬 壓縮空氣儲能系統(CAES)的兩個核心部件壓縮機和膨脹機的機械轉動 特性，從而實現對壓縮空氣儲能系統的模擬。本發明避開了壓縮機、 膨脹機復雜的構造、工況和相關熱力學等問題，可以更方便和直觀地 研究不同類型和不同功率等級壓縮空氣儲能系統的儲能、釋能兩個工 作過程，能夠動態、高精度地模擬真實壓縮空氣儲能系統的工作特性， 具有結

本發明公開了一種用于多相流沼氣池的太陽能增溫系統，由太陽能集熱器1、蓄熱水箱2、熱水換熱器3、潷水篩5、壓榨機6、沼液箱7、過濾機8、加熱盤管9、蓄熱循環泵10、換熱器熱水循環泵11、給水泵12、沼液泵13和排液泵14構成太陽能增溫支路和余熱增溫支路兩個增溫支路。本發明利用蓄熱水箱減少了天氣對太陽能集熱系統的影響，裝置結構簡單，易于維護，故障點少，故障率低，運行成本低。

一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 本項目開發出兩類高性能尖晶石型錳系鋰電池正極材料，包括多孔結構LiMn2O4材料和微納結構 LiNi0.5Mn1.5O4材料。對于LiMn2O4材料，利用“乳液沉淀-固相鋰化”制備路徑，獲得了高純度富鋰尖晶石相，產物具有一維多孔結構，產物尺寸可在納米、亞微米和微米尺度范圍內調節，優化的產品具有非常好的高倍率性能和長周期循環性能。對于LiNi0.5Mn1.5O4材料，利用“碳酸鹽一步共沉淀法”和“表面活性劑輔助草酸鹽共沉淀法”兩種制備技術路線，獲得的產品眾多優點。 項目特色和創新之處：開發了“乳液沉淀-固相鋰化”、“碳酸鹽一步共沉淀法”和“表面活性劑輔助草酸鹽共沉淀法”三條技術路線，用于多孔結構LiMn2O4電極材料和微納結構LiNi0.5Mn1.5O4的制備，制備方法工藝簡單、易于實施，有利于推廣應用，制備的產品具有晶相純度高、形貌規整、粒徑可調、振實密度大、高電壓區間容量高、比容量高、倍率性能好、長周期循環性能突出等特點。 社會貢獻和經濟效益：使尖晶石型新型錳系鋰電池正極材料形成自主知識產權，促進成果轉化和產業化，提升電池行業的研發水平和產業鏈結構優化，帶動鋰電池等新興能源產業發展。

項目簡介：  石墨烯屬于碳納米材料家族中的一員，具  有高硬度、高

項目簡介： 為了整合分布式發電的優勢 ， 彌補單一分布式發電的缺點，多 種分布式電源與儲能協調控制相關技術研究越來越受到重視。常見的分布式能源主要包括太陽能、生物質能

本發明公開了一種納米流體直接吸收式太陽能蒸汽發生裝置及方法，將納米流體直接吸收式太陽能集熱與蒸汽發生集為一體，外管采用無涂層的Ｕ型真空管（２），Ｕ型真空管內設置有套管蒸汽發生管（５），Ｕ型真空管與套管蒸汽發生管之間的環形封閉腔內充滿納米流體（４）。蒸發介質在套管蒸汽發生管中吸收納米流體的熱量后汽化成蒸汽流出。套管蒸汽發生管的內管管壁設有噴嘴（７），用于補充液體增大換熱系數。本發明利用納米流體的光吸收特性直接吸收太陽能并產生中溫蒸汽，同時強化了蒸發換熱傳熱性能，從根本上避免了傳統集熱器吸收涂層耐高溫和

項目背景：2021 年國務院政府工作報告中指出，扎實做 好碳達峰、碳中和各項工作，加大新能源技術研發。據研究 公司 Frost＆Sullivan 發布的一項新報告指出，預計到 2030 年，全球電池儲能市場的復合年增長率將達到 23％。由此可 見，未來十年儲能電池數量將大幅增加。另一方面，儲能電 池安全性引起廣泛關注，2019 年 4 月 19 日，美國亞利桑那 州 McMicken 電池儲能項目發生火災爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大紅門的儲能電站起火。因此儲能電池 安全性顯得尤為重要。通過人工智能和機器學習等手段預測 電儲能電池的安全性已經成為研究熱點，英國劍橋大學和美 國斯坦福大學等頂尖高校和科研院所都有相關的實驗室。在 國內，中科院、比亞迪、寧德時代、國家電網等企業院所已 經開展了各種類型儲能電池和技術的研發。然而，目前國內 外還沒有成熟的電儲能電池遠程管控系統，儲能電池數據傳 輸協議沒有公認的標準。由于不同類型的電儲能數據指標差 異較大，需要采集的數據缺乏規范標準。另外，何種指標的 變化會引起潛在的儲能電池安全問題尚未明確，目前基本是 通過人工經驗判斷，效率不高，并且準確率較低。如果能夠 通過機器學習，深度學習等人工智能手段，結合儲能電池實 際工作過程中的電流、電壓的變化數據，學習并分析其運行 規律，挖掘出數據變化導致的潛在安全風險，電儲能電池的 安全性能將大幅提高。 所需技術需求簡要描述：1.研發儲能電池故障預測模 型，利用人工智能等手段，通過機器學習的方法對采集的電 池運行狀態及參數數據進行分析，實時監控電池運行狀態， 對可能出現的潛在儲能電池安全問題進行評估，實現對即將 出現的電池故障和安全問題的預判。2.建立儲能電池的遠程 安全傳輸協議，對電池運行狀態及參數數據進行周期性采 集，并實現多終端異構網絡環境下的儲能電池數據實時傳 輸。建立安全傳輸機制，有效防止數據偽造和惡意攻擊。3. 開發電儲能電池數據遠程管理系統，對不同種類的儲能電池 安全問題采取相應的措施，通過網絡實現對儲能電池的遠程 管理，從而延緩或避免由于電池故障產生的安全問題。數據 通信應建立在安全可靠的傳輸機制上。  對技術提供方的要求:1、建立電儲能電池的遠程數據采 集和安全傳輸協議。2、開發研究電儲能電池數據遠程智能 分析和管理系統。3、在相關領域經驗豐富的技術團隊的院 校或科研單位。