1、研发关键技术：高效高风速大流量轴流风机；智能行进控制系统。 2、企业遇到难题：智能控制系统研发。 3、关键技术难题：高效轴流风机需要同时满足高流量高压力的需求，对风机气动设计要求严格，需要进行详细的机械结构布局和设计；智能控制系统需具有智能行车功能，且能够与吹雪核心风机、风口结构联动控制。 4、目前针对公路铁路长大隧道施工通风难题在通风系统的设计、应用过程中仍存在诸多可深入研究的方向和课题，如多巷道通风风量实际需求问题、污风排出与环境风向气压温度等的关系等。 5、企业希望能在通风难的实际项目中与具有专业科研实力的高校联合进行一些课题研究，以促进行业的发展。意向合作单位为石家庄铁道学院（土木及机械专业）。

（1）催化层三相界面离聚物包覆结构设计 （2）催化层多级孔隙/界面结构功能划分与设计 （3）催化层离聚物附聚体互联网络设计与强化。

联合高校院所攻关，开发能够在温和条件下安全运行、且兼具高4MP选择性的新型丙烯齐聚催化体系，丙烯齐聚反应温度≤70℃、压力≤3.0MPa，催化活性≥105g（齐聚物）/mol（V），4MP选择性≥90%。

为实现BDO下游精细化高附加值发展，亟需开发2-甲基-1，4-丁二醇特种二醇。其支链结构带来柔韧性、耐水解性、低粘度等独特性能，满足高端高分子材料需求，并可向下延伸生产三甲基四氢呋喃等高附加值产品，提升产业链价值。

主要是人工智能领域的深度学习技术，已经在彩图铝板的缺陷检测行业中进行应用，现阶段已经实现在深度学习下的图像识别率达到90%，希望能进一步提高识别率，将识别率提升到95%以上。

拓展含金属离子废水处理/福美纳产品研发等新应用，提升生产效率与设备综合利用率，降低生产中断时间及能源成本，延长设备使用周期，确保安全环保无事故。

建设AI智能安全监控系统，利用高清视频+红外+多源传感器，实时识别越界、烟火、设备异常，AI联动预警、自动生成处置工单，实现7×24小时无人化智能巡检，预计降低安全事故率，提升安全管理效率。

气化炉渣口直径大，气化炉内反应时间短，合成气中有效气（CO+H2）含量87-89%较低，碳转化效率低，增加了CO2排放，同时对原料造成了浪费。气化炉合成气带水带灰，导致合成气管线积灰堵塞偏流磨损管道，易造成合成气管线泄漏发生安全事故，同时影响气化炉长周期稳定运行。方向：气化炉渣口进行缩径，增加合成气在气化炉内反应时间，提高有效气（CO+H2）含量。增大上升管尺寸，降低合成气流速，减少合成气带水带灰。预期指标：研究渣口和气化炉匹配尺寸，提高合成气中有效气（CO+H2）含量>93%；合成气流速降低，激冷室液位运行周期内>30%。

当前高盐废水处理存在效率低、安全风险高等问题，亟需开发高效安全处理技术，在实现废水深度净化的同时联产高纯氢气。

当前化工园区亟需研究搭建应急指挥平台，整合园区安全数据实现高效协同指挥，开发人员车辆精准定位系统实时掌握动态，引入AI智能分析技术自动识别监控画面异常，构建跑冒滴漏监测模型精准检测泄漏隐患，研制机器人巡检方案替代人工巡检危险区域，全面提升应急响应能力与本质安全水平。