终端分质供水的系统结构与技术优势研究

针对管道直饮水建设难、管理难、造价高、水费贵的问题,构建了终端分质供水系统及净水机,无需建设户外设备,直接设置在用水终端,以便供水分类处理与分流利用,实现直饮水现制现饮、清洁水水质优于自来水、尾水与自来水混合为冲洗水,用于洗衣、沐浴、冲厕。其创新点于:一是构建终端分质供水系统,解决了传统管道分质供水存在的结构性技术缺陷;二是研发分质供水净水机,推动终端分质供水模式的落地。

像一枚石子,投掷到故事中央

海飞是成功的编剧和小说家,他的写作是庄重的。近年来热度极高的谍战小说《麻雀》《惊蛰》《苏州河》等作品中不乏波澜起伏的情节、快意恩仇的人物。当我们顺着时光之河向前追溯时,不难发现在海飞的创作早期,那份对人的生存境遇的深切关注就已显现端倪。海飞的故乡是浙江诸暨一个名叫“丹桂房”的乡村。

减污降碳目标下农林废弃物的回收利用

农业、林业生产中的生物质废弃物价值低、体积大、质地乱、含水量大,回收成本高,焚烧处理则会直接产生二氧化碳、粉尘等污染物,还田、填埋不仅会产生二氧化碳,还会产生温室效应更强的甲烷。针对这一难题,项目组在大量研究的基础上发明了一种就地破碎、碳化、筛分、回收的设备,实现了农林废弃物回收的就地化、无机化、同质化和轻量化,并在此基础上,将碳化产物用来生产碳基材料,然后将碳基材料用于大量的建筑工程,提出了农林废弃物资源化利用的新路径。其中,生物质废弃物的收集是前提,合理的碳化工艺是保障,碳基材料的广泛应用是关键,减污降碳是目的。该路径不仅有利于实现碳达峰、碳中和,还能节约资源,具有较高的经济、生态与社会效益。

光束阻断式小粒蔬菜种子漏充与堵孔同步检测系统研究

针对气力式排种器直播小粒蔬菜种子时易产生漏充与堵孔的问题,设计了一种光束阻断式小粒蔬菜种子漏充与堵孔同步检测系统。该检测系统调用ARM嵌入式系统的中断资源,采用旋转编码器实时测定排种盘转速,实时调整时间窗口与理论脉冲频率;在时间窗口内采集对射型激光传感器的输出脉冲,计算实际脉冲频率;通过对理论脉冲频率和实际脉冲频率实施运算,同步测定漏充率与吸孔堵塞率,并在触摸屏上显示。选用雪白玉萝卜、中双11号油菜和上海青3种蔬菜种子为研究对象,以排种盘转速和吸室真空度为试验因素,以漏充率和吸孔堵塞率为试验指标,在气力式精量排种器上进行该系统与高速摄像同步检测试验验证。试验结果表明,该系统可根据排种盘转速变化自行调整时间窗口,对漏充判断相对偏差不大于1.67%,对吸孔堵塞判断相对偏差不大于0.95%。该方法能够有效实现小粒蔬菜种子漏充与堵孔的实时同步检测,为解析排种器漏播成因与排种器改进设计提供依据。

居住建筑的能耗构成与节能途径研究

针对我国建筑节能目标越来越高,但居住建筑能耗总量和单位面积能耗不降反升的问题,指出传统的节能措施和认识是有局限的。通过解析建筑能耗构成,利用文献和统计数据,论证了建筑能耗的主要部分在于物化阶段和使用阶段,两者的能耗将持续增加;通过剖析能耗的作用与价值,提出居住建筑能耗分能源消费与浪费两种情形,保障能源消费、多途径降低能源浪费才是建筑节能的正确方向;通过剖析居住建筑的能耗构成,采用归纳法将居住建筑能源消费分为户内环境能耗、居住行为能耗和公用设施能耗3类,并分析了3者持续增加的内因;通过分析能源浪费的成因,构建了居住建筑能耗模型,揭示了居住建筑节能的关键在于科学决策、改善生活方式和采用适宜的节能技术与措施。

军工院所对国家政策执行情况的分析

军工院所作为承担国家国防科技技术及军工产品设备研制的主体力量,一直在积极响应国家政策的调整。军民融合作为近年来国家政策的侧重点之一,不仅是新形势下我国提升国防实力、治国强军的重大战略,更是军工院所实现科学高效发展的重要途径。我们针对航发院所对于国家部分政策的执行情况进行了深入调研,深度挖掘了航发院所在特殊和正常时期人才保障、人才管理和员工待遇方面等方面对国家政策的执行情况,并就军民融合相关政策的执行情况、影响院所执行国家政策的因素及如何更好地执行国家政策等方面加以探讨,旨在为现阶段及未来军工院所更好地执行国家政策提供一些参考。

基于磁场的质子交换膜燃料电池故障诊断方法

故障诊断作为解决质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的安全和寿命问题的重要途径之一,备受研究人员关注。然而在当前PEMFC诊断中,对其早期故障诊断的研究较少,而在亟需早期故障诊断以便及时进行维护控制的PEMFC应用领域,如燃料电池汽车等,在故障发生早期对其进行精确诊断极其重要。该文针对现有PEMFC早期故障诊断方法匮乏问题,提出一种基于磁场的PEMFC故障诊断方法。首先建立PEMFC三维仿真模型,研究燃料电池性能变化与其外部磁场间关联机制,在此基础上搭建燃料电池磁场检测系统,并构建卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)对采集的磁场数据进行分析,验证其在包括水淹、膜干等不同PEMFC故障中的早期诊断效果。结果表明,采用基于磁场数据和卷积神经网络的故障诊断方法,可实现燃料电池不同程度、不同类型故障的在线识别和早期诊断。研究结果验证了磁场数据用于PEMFC故障诊断的可行性,对促进PEMFC故障诊断方法进一步发展、提升PEMFC系统可靠性和耐久性具有重要意义。