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提出在生物質快速熱解制備生物油過程中通過分級冷凝獲得生物油輕質和重質組分，將輕質組分采取低溫、高溫二級溫和加氫，重質組分化學鏈制氫提供氫源，自氫制取高品質含氧燃料的新途徑。建成了國內外首套千噸級生物質定向熱解制備高品質含氧燃料示范裝置，經第三方檢測認定：可實現5.6噸生物質制備1噸目標產品，生物油總碳利用率89.3%，產品中醇類選擇性達87%，制備的含氧燃料能夠與汽柴油混合使用，動力性能相當，碳煙排放量可降低20%。相關成果獲得2017年教育部自然科學一等獎。

本實用新型公開了一種帶蓄熱加熱功能的燃料電池熱管理系統，包括小循環水路系統、大循環冷卻系統和去離子水循環系統等水循環系統和以控制器ECU為核心的控制系統。小循環水路系統采用蓄熱器實現對燃料電池的低溫加熱功能，相對于傳統的電加熱器技術，具有控制精度更高、更節能高效的優點。同時，本實用新型采的去離子水循環系統巧妙地將離子交換器設計在大循環水路的除氣管路上面，將系統除氣功能和去離子功能完美的結合起來，有效地避免了現有技術中的高水阻離子交換器對主循環水路的影響。

現有化石能源的高效綠色利用和開發新的能源技術是社會可持續發展所面臨的關鍵問題。固體氧化物燃料電池（Solid Oxide Fuel Cell，SOFC）可以以天然氣、煤氣化氣和生物質氣等為燃料，與燃氣輪機聯合循環后的總發電效率可超過70%，被認為是化石能源最高效清潔的利用方式之一。目前全球的研究熱點是研制在中低溫條件下工作的SOFC，將SOFC的操作溫度從傳統的850～1000℃，降低到850℃以下的中低溫。其目的是降低電池的啟動溫度和時間，有效地降低各個部件的老化速率，提高SOFC的穩定性和延長壽命，還可以使用廉價的不銹鋼等作為連接材料，大大降低制造成本，為SOFC的商業化提供有利條件。近幾年，我國正大力發展新能源領域，而在SOFC燃料電池方面，我國具有特有條件和優勢，主要表現在SOFC核心材料上具有稀土氧化物資源優勢，而在能源結構上，煤、天然氣等化石能源占相當大的比重，政府和整個社會的環保意識也與日俱增，所以SOFC的研究開發具有相當可觀的前景。

一種氣體燃料用多孔介質燃燒器，包括燃燒器外殼和點火電極，燃燒器外殼的上部分為用于填充多孔介質的多孔介質燃燒室，燃燒器外殼的下部分減縮形成用于氣體混合的預混室；點火電極伸入所述的多孔介質燃燒室內腔頂部，多孔介質燃燒室從外向內依次貼覆保溫層和耐火層，多孔介質燃燒室的內腔填充至少一層多孔介質層；預混室的內腔設有增混件，預混室的底部向下延伸形成用于與外界燃氣管道以及助燃氣管道連通的開口；預混室與所述的開口之間填充擾流件。本實用新型的有益效果：增混構件增強燃氣與助燃氣的混合效果；多層多孔介質間隔布置，增強對上游預混氣體的預熱效果，減少熱力NOX的生成；上游多孔介質的孔徑大于下游，有效防止回火。

高溫煤焦油是煤焦化過程中得到的一種黑色或黑褐色粘稠狀液體，其組分非常復雜，估計上萬種，已被鑒定五百多種，并且高溫煤焦油是很多稠環化合物和含氧、氮及硫的雜環化合物的重要來源。目前，煤焦油很大一部分作為燃料油直接燃燒，這樣既是對資源的極大浪費，又會造成環境的污染。高溫煤焦油餾分較寬，同時加氫需要按最苛刻的反應條件設計，而按餾分加氫可根據原料中各餾分含量設計反應條件，這樣既降低設備的及節省催化劑投資，又能降低過程的能耗。各餾分經過加工可得到萘、α-甲基萘、β-甲基萘、喹啉、異喹啉、吲哚、聯苯、苊、芴、蒽、咔唑、芘等多種產品，這些產品都是重要原料，用途廣泛。

針對劣質固體燃料難利用、難著火和難燃盡等問題，對劣質燃料燃燒技術和能源轉換的關鍵問題進行了系列創新研究和工業應用。構建了一整套低品位劣質固體燃料清潔燃燒與高效利用的技術體系，實現了劣質煤、煤矸石、污泥、市政固體廢棄物等劣質燃料的高效能源轉換，技術達到了國際先進水平，顯著提高了能源利用效率，取得了很好的經濟效益和社會效益。創新點主要有： 1）提出了劣質固體燃料清潔高郊燃燒及能源化利用方法; 2）系統地研究了劣質固體燃料熱解及燃燒特性; 3）提出了適合于劣

本成果基于人工智能技術進行外觀缺陷檢測。

該機綜合采用被動式自激彈性挖掘鏟減阻技術；對向轉動防纏 繞技術；浮動式振動抖土等技術，有效解決了收獲過程的挖掘阻力大、挖掘部 件易纏繞、薯土分離效果差等技術難題。配套動力 8.8～14.7kW；收獲幅寬 600～ 850mm；生產率為 0.15～0.25 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國 內外同類機具相比具有挖掘阻力小、不易擁堵、薯土分離效果好等優點。該機 已有青島市洪珠農業機械有限公司組織批量生產，在四川、貴州、山東、內蒙 古等地廣泛推廣應用。 產品研發顯著提高了我國馬鈴薯的機械化水平，提高了相關生產企業的經 濟收益和市場競爭力。按每年生產 4000 臺馬鈴薯收獲機，售價按 5800 元/臺計， 每套成本 2000 左右，則生產企業年新增產值 2320 萬元，可實現利稅 1420 萬元， 采用機械化作業后，還將大幅度提高勞動生產率、降低損失、縮短耕、種、收 時間，有利于勞動力向二三產業轉移，增加農民收入。通過項目實施可以有效 提升西南、中南地區農業機械化水平。 

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。