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煤制甲醇仿真工廠 （1）裝置功能特點 煤化工仿真工廠采用完全冷模結構，內不走物料，其工藝數據來自煤化工仿真工廠仿真軟件，實物設備上的檢測與執行設備采用DCS系統與仿真軟件實時通訊。學生在實物設備上能進行實操實訓，完成在實物裝置上的正常操作、冷態開車、正常停車和各種生產故障處理操作等培訓，讓學生直觀深刻地體驗煤化工仿真工廠的過程原理及操作規程。 煤化工仿真工廠工段仿真軟件是對真實工廠煤化工仿真工廠生產全過程進行高精度的動態模擬。 煤化工仿真工廠仿真軟件實現如下功能：(A)仿真軟件的參數完全和實際工廠現場一致，操作手冊無限接近現場規范，培養學生對實際生產過程的認知；（B）既具備正常操作流程培訓，也有開停車培訓，同時還有故障工況培訓，令學生全面深刻地體驗各級操作規程。 實訓裝置上執行器與儀表數據均需和仿真軟件上模擬的相應數據完全一致，實訓裝置及仿真軟件可實現數據通訊和聯動。 同時實現在線和離線兩種模式：既能實現仿真軟件與實訓裝置聯動操作的在線模式，又能實現仿真軟件上離線操作模式。

支撐穩定，放煤口連接，脊背損失少，放煤效果好，對厚煤層的開采，投資少，見效快。適用于煤層中等硬度以上，節理、裂隙發育明顯或良好的厚煤層。

本成果來自有重大應用前景的橫向項目，它以自制的小于10微米直徑的Fe-Ni-X復合粉末為原料，通過液相燒結的方法制備了高密度的高強、高硬的Fe-Ni-X軟磁合金，該合金抗壓強度可達2000 MPa以上，同時壓縮率在50%以上，平均硬度高于300HV，同時飽和磁化強度可以達到160emu/g以上，與傳統的Fe-Ni合金相比，硬度提高3倍以上，屈服強度提高1倍左右，可以粉末注射成型（ＰＩＭ）技術，取代不銹鋼進行結構復雜、高性能的精密制件的制作，研究成果處于國際外領先水平。

全地形輪胎技術特點：1、濕地性能優異；2、溝壁角度大，自潔性能好；3、鋪裝路面與非鋪裝路面的絕佳平衡。

簡介：本發明提供一種以神府煤為代表的低變質程度、高揮發份含量的弱黏或不黏煤水蒸氣改質處理的方法。該方法是將神府煤在適當的條件下,在固定床反應器中進行水蒸汽處理和改質,經改質后的神府煤可作為煉焦配煤。通過本方法改質后,可以在保證焦炭質量滿足要求的前提下,將神府煤在煉焦配煤中的使用量提高到8-15%以替代氣煤,從而可以明顯降低配煤煉焦成本,穩定和擴大煉焦煤源,拓展了低變質程度高揮發份含量的弱黏或不黏燥的使用途徑。  

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。