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本項目提供壓縮機全生命周期管理系統(tǒng)，建立模塊化、集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業(yè)主要包括： 設計規(guī)劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數(shù)據(jù)實時采集、遠程動態(tài)展示，核心部件狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，監(jiān)測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統(tǒng)開發(fā)； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現(xiàn)往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產(chǎn)品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現(xiàn)往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現(xiàn)階段已授權發(fā)明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態(tài)監(jiān)測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內(nèi)熱力過程特征和閥片聲發(fā)射信號的診斷方法，基于氣閥聲發(fā)射信號獲得氣閥故障的特征參數(shù)和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監(jiān)測方法，為傳統(tǒng)侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發(fā)射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內(nèi)油-氣壓力“伴隨”關系，國內(nèi)外首次提出了集成聲發(fā)射與油-氣壓無損監(jiān)測的隔膜壓縮機狀態(tài)監(jiān)測新方法，進一步根據(jù)油-氣壓力“伴隨”關系的失調(diào)追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統(tǒng)，為傳統(tǒng)方法在現(xiàn)場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態(tài)分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現(xiàn)階段已授權國內(nèi)發(fā)明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內(nèi)發(fā)明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發(fā)壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調(diào)試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環(huán)磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數(shù)據(jù)共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監(jiān)測數(shù)據(jù)評價機組運行狀態(tài)；基于故障診斷技術，建立機組現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)與健康/故障狀態(tài)信息實時共享平臺，打破機組現(xiàn)場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現(xiàn)壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。

        滑雪頭盔作為滑雪運動中不可或缺的安全裝備，在《中國滑雪場所管理規(guī)范》中指出，滑雪頭盔是必選項，滑雪頭盔市場規(guī)模和發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｄ壳盎╊^盔市場仍由國外品牌主導。

       成熟度：技術突破         多孔有機聚合物是一類新興的功能性高分子材料，相比傳統(tǒng)高分子交聯(lián)樹脂，其具有類似無機分子篩的微孔，具有更高的官能團密度，已被廣泛用于儲存、分離或催化等領域。然而當前許多性能優(yōu)良的多孔有機聚合物成本過高，嚴重制約著其實際應用。我們合成的價格低廉且性能優(yōu)秀的多孔有機聚合物，其性能與當前典型多孔有機聚合物相當，而價格為它們的幾十分之一或幾百分之一，目前在儲存氨氣、分離二氧化碳及分離水中污染物（如硼酸，Hg2+等）等方面已完成實驗室測試，這些成果將為多孔有機聚合物的真正應用打開通道。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

1. 痛點問題 本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過程中的抗原精準設計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。

西安電子科技大學機電工程學院多智能體研究中心鄭元世教授團隊通過引入了智能體及鄰居的歷史狀態(tài)，提出了一種基于記憶信息的一致性協(xié)議并建立了該協(xié)議下顯式的一致域。