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低溫高壓氣液合成反應裝置（釜），帶高壓視鏡和光纖攝像，觀察內部反應和顆粒產生過程與大小；天然氣、氫氣等清潔能源氣體的快速充裝、泄漏探測及疲勞測試等成套設備；復合材料制造壓力容器與管道，碳纖維纏繞潛水氧氣瓶、車載天然氣和氫氣用氣瓶，不銹鋼襯里的碳鋼壓力容器與管道、聚乙烯金屬復合壓力容器與管道。2. 技術優勢-20℃-30℃，0-50MPa3. 技術水平：國內領先● 應用前景： 天然氣水合物和氫氣是新世紀的清潔能源，相關配套設備具有重要的市場前景。

在“雙碳”目標的背景下，基于可再生能源電解水制氫是真正實現清潔氫氣來源的“綠氫”技術。然而，目前制約電解水制氫產業發展的瓶頸之一是貴金屬基電催化劑高昂的價格。近年來，研究者開發了多種廉價、高效的電解水陰極析氫非貴金屬電催化劑，其中硫化鉬（MoS2）基催化劑是迄今為止發現的析氫性能最好的非貴金屬催化劑之一，其具有類鉑活性。然而，這類高活性催化劑往往更易受到復雜催化反應環境因素的影響，導致催化劑表面發生重構并破壞其幾何/電子結構，造成催化劑失活。 基于此，本團隊提出了具有分子選擇性的柵欄工程，解決了高活性Co摻雜MoS2析氫反應催化劑活性與穩定性之間的權衡問題。這一策略為設計高效、穩定的非貴金屬基電催化劑的大規模應用提供了新思路。當將該MoS2基（Co-MoS2@CoS2）陰極催化材料與實驗室自制的高活性鈷鎳雙金屬硒化物析氧反應陽極配對用于實驗室自制的堿性電解水（AWE）雙電極電解系統時，在電流密度400 mA/cm2下持續分解500 h沒有明顯的衰減。 隨著我國進一步推進去碳化，電解水制氫有望成為能源變革的核心。在此背景下，只有大力推廣電解水制氫，才能滿足不斷增長的綠氫需求。為此，需要大幅擴大電解水制氫裝置規模，讓電解水制氫在國民經濟去碳化中發揮關鍵作用。

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全球每年廢石油加氫催化劑的產量約 15~17 萬噸，其中富含鉬、鎢、鈷、鎳、釩等戰略金屬。本團隊研發了廢催化劑中油的高效脫除與回收技術，實現廢催化劑中高含量油的資源化利用。開發廢催化劑火法還原熔煉富集金屬-多金屬锍濕法提取技術，突破廢催化劑組分復雜、有價金屬難以提取的難題?；谠氐牡厍蚧瘜W成礦原理，開發催化劑浸出液中鎢、鉬、釩的高效分離技術。通過上述技術的耦合，形成廢石油加氫催化劑資源化利用技術集成。通過本技術，廢加氫催化劑中油的脫除率大于 80%，并以有機油和可燃性氣體形式回收。催化劑中 Ni、Co、Mo、W、V 總回收率大于 90%，其中，鎳以硫酸鎳產出、鈷以硫酸鈷產出、釩以釩酸銨產出、鎢鉬以混合鹽產出。所產生的廢渣達到無害化標準，煙氣經處理后可達標排放。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新?？蒲袌F隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

成果簡介：N-苯基馬來酰亞胺是用途廣泛的精細化工產品，可廣泛應用于橡 膠改性劑、海洋防污劑，并可作為抗菌劑、殺蟲劑和多種農藥的合成中間體。N-PMI 的最大宗的應用是作為高性能塑料（如：耐熱 ABS 樹脂、耐熱 PP、耐 候性高強度 PVC）的熱穩定劑和耐熱添加劑。N-PMI 的市場需求巨大，用量 增長迅速，是極具市場前景的重要精細化工產品。本 N-PMI合成采用自有技 術，降低酸性催化劑使用量，降低反應溫度，減少環境污染，提高生產安全 性和效率。使 N-PMI 的產率達到90%以上，純度大于 9

為解決復雜農藥、化工廢水濃度高、毒性大，傳統工藝難以有效處理這一技術難題，研究開發了多元協同催化氧化強化預處理技術，實現對溶解態、高濃度、難降解、多組分有機有毒廢水的高效降解，大大降低廢水的生物毒性，提高廢水可生化性，保障了后續生化系統的穩定運行，實現大幅度節水減排；同時，面向許多園區和企業污水系統提標升級改造的迫切技術需求，研究開發了以高效低耗臭氧催化氧化為核心的深度處理技術，解決工業廢水提標改造難題。