成果简介：本项目包括容器类和管道类两种测试对象的泄漏测试和泄漏点定位技术。1）研制了系列化的高精度气密性检测仪；2）研制了基于红外图像 处理技术进行泄漏点检测及定位的装置；3）研制了多种主要针对汽车变速器/离合器壳体的高效率、高精度在线式自动试漏机，满足了当前实际生产 需要，并取得了较大的经济效益。4）将模式识别理论与方法应用于气体管 道的泄漏诊断中，实现气体管道动态泄漏和稳态泄漏的检测与定位。 项目来源：北京市教委产学研教育基金、国家自然科学基金、“2

引进先进的大数据或供应链管理技术和成熟的应用经验，结合我方实际状况，探索建设物流大数据体系，完善物流供应链管理。

1.引进熟练掌握基于IGBT的PWM整流，IGBT驱动保护及谐波控制技术的高级工程师，解决中频炉谐波技术难题2. 引进精通中频炉节能技术及串联谐振主回路设计及控制回路设计的高级工程师，解决中频炉节能技术难题。3.引进熟悉DCS系统设计及工业自动化设计的高级工程师，解决客户中频电炉生产自动化技术难题。 4.引进基于网络技术的嵌入式高级工程师，解决中频炉远程诊断和维护的技术难题。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近日，化学学院徐浩教授课题组在催化不对称合成领域取得了新进展。

在动力大腿假肢控制研究中，如何实现复杂环境下“人-机-环”协调控制是一个挑战性难题。现有研究主要通过各类人机交互方式来解决上述问题，即期望通过各类人机界面信号识别人体运动意图以控制假肢适应环境。但目前人机界面信号难以达到期望中的可靠性和准确性。人穿戴假肢在环境中行走是一个典型的“人-机-环”问题，而现有研究缺少“机”和“环”之间的链路。 该研究探索假肢视觉对“人-机-环”回路的作用机制，打通“机”和“环”之间的链路。在运动过程中，人体视觉神经系统负责运动决策，假肢视觉负责环境信息感知，通过人机信息融合，“长眼睛”的智能假肢可以在复杂地形下“预见性”地规划步伐，显著提高大腿截肢者适应复杂环境的能力。

项目开展的背景及意义 当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展； 有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量； 有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标； 有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。  

随着气田开发越来越多，天然气井运行压力大、温度高、时间长的特点也越来越突出。若生产过程中出现气体泄露，易导致气井环空带压或泄露事故。若泄露气体中含硫化氢等有毒有害气体，将对人身及财产安全造成巨大危害。气密封检测技术可以及时对入井油套管丝扣密封性进行预报，避免因丝扣密封失效造成重大事故及巨大经济损失。因此，在油套管入井前进行丝扣的密封性检测已成为国内很多陆地油气田的强制要求。 针对传统气密封检测系统存在的检测时间长、操作步骤繁杂、占地空间大、控压精度低、气体消耗快等问题，我们提出了全新的“油套管螺纹连接气密封自动检测系统”。 本系统采用气体直接连续增压技术，检测中持续增压稳压，解决了间歇水力增压技术检测时间长的问题，每个丝扣约节省45秒检测时间，一千米管道可节省70分钟。采用自动控制系统控制检测步骤自动执行，解决了人工成本高、步骤多、重复性差的问题。新增气体回收系统，回收率达到75%，每检测1000米套管，节省30瓶气源约1.2万元气源费用。全新撬装设计，集成度高、占地面积小，一车全装下。并有专为海洋平台设计的紧凑型撬装，功能不减、体积减半，更多的气源，更快的换装。目前，本系统及配套工具已在江苏金坛储气库、辽宁盘锦等地应用30余口井，现场反馈良好。 本系统已申请20余项发明专利，并已形成完备的知识产权保护群。

中国人民警察大学（广州）2022年度警用无人机培训设备租赁及技术保障服务项目竞争性磋商