对再生废液进行处理，制作萤石或者产生氢氟酸（硅片清洗废水），硅片清洗废水）一般氟化物浓度在10mg/l，经过离子交换工艺吸附后氟化物浓度小于1mg/l，通过铝盐解析得到高浓度含氟废液，一般采用钙法沉淀，再进行固废或危废处理。为了解决沉淀成本和污泥处置成本高的问题，考虑优化再生废液处理装置，实现资源化，增加环保收益。

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。

1. 解决光伏、储能、充电桩等多能源系统数据孤立，协议不统一（如Modbus、IEC 61850兼容性差），难以实现统一监控问题。2. 解决能源供需时空错配（如光伏发电高峰在白天，轨道交通夜间充电负荷高峰），就地消纳率低，易造成“弃光”问题。3. 解决缺乏智能预测与调度能力，无法动态优化能源分配，影响电网安全与电网友好性问题。4. 解决运维依赖人工，故障响应滞后（如逆变器离线、组件热斑），系统可用性不足问题。5. 预期目标：在传统综合供能基础上，整合清洁能源、储能设备、电动车充电与其他能耗设施，结合云计算、大数据、物联网、移动互联网等数字化技术，以多能互补联供、分布式梯次利用等多种形式，对能源供应网络、转换、存储、消费等环节协调互补优化，形成源、网、荷、储动态平衡的能源产供销一体化的综合能源管理系统。

开发适配入口狭小，深井及长距离管道场景的水下清淤机器人，实现方便携行、快速部署，在有限空间内完成高效清淤作业。

基于风光发电的绿氨合成技术。