构建基于AI技术的数据与知识底座，整合分散异构的科技数据形成标准化资产仓库。

1. 技术问题：传统锅炉给水泵汽轮机效率低，能耗高，无法适配机组变负荷运行需求；泵组系统自动化程度低，运行稳定性差，易出现汽蚀、振动等故障；现有装备缺乏智能监测与诊断功能，运维成本高，设备寿命短。2. 预期目标：开发出效率≥86%的锅炉给水泵汽轮机，泵组整体效率提升5%—8%；实现泵组全工况智能调控，故障预警准确率≥95%。

提升风光功率预测精度，强化源-荷协同基础，研究高比例新能源接入下氢能系统的波动平抑策略。

围绕激光在高散射、高吸收液态介质中的能量衰减与信号畸变问题，开展水下激光传播机理、波长优化选择光束整形及信号增强算法研究。

满足高效、宽工况、智能化管控的压缩空气储能的储换热系统设计解决方案，打造高效且可靠的压缩空气储能辅助设计平台，实现储换热系统设计流程优化与创新。

线上用信风控模型因数据分布变化出现预测性能下降，无法及时发现与调整，增加坏账风险，需要具备实时的监控与预警功能。

解决新能源资产运维存在数据碎片化、流程标准化不足、决策依赖人工、全周期管控脱节等问题，以及场站设备数据不互通、运维效率低、成本高，难以实现规模化标准化服务输出的问题。构建覆盖风电、光伏、储能全生命周期的AI智慧运维体系，实现运维自动化、决策智能化、服务标准化；降低人工成本30%以上，减少非计划停机40%以上，形成可复制、可产业化模式，支撑全域资产运维升级并具备对外输出能力。

电石渣与碱基飞灰排放量大、占地广、污染重，协同资源化利用迫在眉睫。需求：开展理化性质分析，基于“提钙-碳化-煅烧-消化-掺杂”等活化工艺突破消化可控性技术瓶颈，形成高活性氢氧化钙可控制备技术，并开发其在脱硫固碳领域的应用技术，实现固废高值化利用。

联合高校院所攻关，开发高浓盐水资源化利用关键技术。形成高浓盐水中有机物、硅、氟等杂质的深度脱除方法，脱除后TOC≤30mg/L，氟含量≤5mg/L，硅含量≤30mg/L；形成高浓盐水（混盐）制备纯碱联产铵盐工艺技术，钠离子/硫酸根转化率≥90%，制备的纯碱产品满足GB/T 210-2022中Ⅱ类合格品中轻质碳酸钠要求，硫酸铵产品品质满足《肥料级硫酸铵》（GB/T535-2020）I型产品的要求，氯化铵产品满足GB/T2946-2018农用氯化铵合格品的要求；形成分盐资源化利用（分盐氯化钠离子膜烧碱、双极膜制备酸碱）工艺技术，分盐后用于离子膜烧碱的氯化钠产品盐TOC≤10ppm、掺混量≥40%，双极膜制备酸碱盐转化率≥90%，酸碱产品纯度≥98%、盐含量≤1g/L。