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中德合資山東力諾瑞特新能源有限公司位于山東濟南力諾智慧園內，創立于2001年。力諾瑞特依托集“自動化、信息化、智能化、柔性化”于一體的智能互聯工廠，致力于空氣源熱泵采暖、太陽能熱水、大型熱水工程等多能互補系統的研發、制造及綜合應用，先后被授予國家科技進步獎、教育部科技進步一等獎、國家住宅產業化基地、中國“煤改電”示范企業、國家裝配式建筑產業基地。

項目成果/簡介:如何快速、有效的提高煤層透氣性，并長時間的保持增透技術產生的大量裂隙，進而有效的、長時間的提高和保持煤層的高透氣性，是目前煤層氣開采領域的主要研究方向之一。實踐已經證明，兩淮礦區利用地面鉆井的方法預抽未采動煤層瓦斯的嘗試均未達到預期效果。因此，在現有技術條件下，在兩淮礦區直接從地面開采未采動煤層瓦斯難以實施。

如何快速、有效的提高煤層透氣性，并長時間的保持增透技術產 生的大量裂隙，進而有效的、長時間的提高和保持煤層的高透氣性， 是目前煤層氣開采領域的主要研究方向之一。實踐已經證明，兩淮礦區利用地面鉆井的方法預抽未采動煤層瓦斯的嘗試均未達到預期效 果。因此，在現有技術條件下，在兩淮礦區直接從地面開采未采動煤 層瓦斯難以實施。

本發明提供一種高爐瓦斯灰碳來源的定量檢測方法，包括標定·690·和檢測步驟；標定步驟為：獲取多種不同煤焦質量比例的煤焦樣品的拉曼光譜，依據拉曼光譜確定 D 峰與 G 峰強度比 ID/IG，以及 D 峰與G 峰間的波谷最低點 V 與 G 峰強度比 IV/IG，將其作為評價指標，建立樣品的煤炭或焦炭占樣品中含碳物質的比例與評價指標間的映射關系；檢測步驟為：對待測高爐瓦斯灰的拉曼光譜分析，確定 ID/IG 和

本發明公開了一種煉鐵生產過程伴生能源的整體梯級回收系統,包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發電系統和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發電系統;還包括燒結煙氣回收系統和冷卻熱廢氣回收系統。所述的燒結煙氣回收系統將來自燒結機的燒結煙氣經除塵器除塵后,在第一引風機的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統將冷卻熱燒結礦后產生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發明系統將燒結工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統。

本發明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統，包括：用于輸送垃圾桶升降循環的升降機構，所述升降機構具有環形輸送件，環形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構兩側并用于保持垃圾桶升降運動姿態的限位軌道，靠近所述升降機構的底部設有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機構；位于所述升降機構下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉倒出的垃圾。本發明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節省電梯運輸垃圾的功耗，節能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。

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本實用新型提供一種電池箱、電池模組及新能源汽車，所述電池箱包括箱體、蓋體和密封圈；所述箱體包括底面及設置于所述底面四周的側壁，所述底面與側壁形成一容置電池的容置空間；所述蓋體包括頂面及設置于所述頂面四周的側壁，所述蓋體還包括設置在所述頂面的凹槽，所述凹槽用于放置所述密封圈，以使所述箱體與蓋體蓋合時，所述箱體的開口與所述密封圈接觸；所述電池箱還包括密封填充物，在所述箱體與蓋體蓋合時，所述密封填充物設置蓋合位置處的頂面四周的側壁與所述底面四周的側壁之間。采用本實用新型提供的電池箱，可以在提

研發階段/n華中農業大學生物質與生物能源研究中心自成立以來，在彭良才博士的帶領下正大力開展新型能源作物的培育和秸稈酒精產業化相關技術的攻關。通過與國內多家科研院所合作，己篩選和鑒定出一批適應于我國邊際土地種植的生物質產量大和木質纖維素降解轉化效率高的能源植物（甜高梁和芒草）。采用現代生物技術，對我國三大糧食作物（水稻、小麥和玉米）其秸稈細胞壁結構與組成展開遺傳改良，已篩選出一批理想能源作物的新材料，不僅糧食產量穩定，其秸稈降解轉化酒精的效率明顯提高，同時還可提高秸稈的綜合利用（如飼料、造紙、化工產品