针对芯片、电池和光电等高功率设备的散热问题，依据材料器件-系统研发思路，开发高时空分辨测温技术表征设备“热点”温度，建立半导体及界面导热理论体系，利用人工智能技术优化系统能效，实现高功率设备系统热、电协同优化与设计。太阳能利用与新能源发电：对太阳光谱和中红外热辐射多波段进行调控，提高建筑节能、水净化、农业室温的“光-热-冷”利用效率，开发低成本冷耗能辐射制冷涂料和基于光热水净化设备，开发蒸发发电、湿气发电和盐差发电体系，拓展相关产品在交通、电力系统和大型建筑等领域的应用。

研究金属有机框架（MOFs）材料在能源气体分离领域的应用，这一研究有着重要的意义。MOFs 材料自身具备高比表面积的特性，这种高比表面积让它在与能源气体接触时，能够提供更多的作用位点，为气体的吸附和分离创造了有利条件。同时，它还具有可定制特性，这意味着可以根据不同能源气体分离的具体需求，对 MOFs 材料的结构和性能进行调整与优化，使其更好地适配各种分离场景。​利用 MOFs 材料的这些特性，能够有效优化气体储存与分离效率。在气体储存方面，高比表面积可以让更多的气体分子被吸附在材料内部，提高单位体积内气体的储存量；而可定制特性则能让材料对特定气体分子具有更强的吸附能力，减少其他气体的干扰，提升储存的纯度。在气体分离方面，通过定制化的设计，MOFs 材料可以对不同种类的能源气体分子表现出不同的吸附亲和力，从而实现对混合气体中目标气体的高效分离。​这种优化后的气体储存与分离效率，为传统材料提供了升级替代方案。传统材料在面对一些复杂的能源气体分离需求时，往往存在效率不高、选择性不强等问题，而 MOFs 材料凭借其独特的优势，能够弥补这些不足。采用 MOFs 材料替代传统材料，不仅可以提高能源气体处理过程的整体效率，还能降低相关的成本和能耗，在能源气体分离领域具有广阔的应用前景。

本项目开发了一种创新的电池健康诊断技术，通过分析充电过程中电池管理系统（BMS）的实时电压数据，结合电化学机理与人工智能算法，实现对每个电芯状态的精准评估。采用动态迭代优化方法，系统可不断优化诊断精度，重点监测电池健康状态（SOH）和材料退化特性，从而预测寿命并优化维护策略。该方案融合了电化学分析、大数据处理和机器学习，为电动车电池的安全高效运行提供智能化解决方案。