本发明公开了一种用于过氧羧酸酯类化合物生产的反应失控泄爆收容系统及方法，其中反应失控泄爆收容系统包括多感应泄爆系统、双区液相收容系统、吸能冷却分离系统、气相吸收消解系统、尾气燃烧处理系统以及监测控制系统。该反应失控泄爆收容系统及方法具有结构适配性强、多级防护可靠、物料无害化排放及回收、主动抑制与被动泄爆协同的特点，适用于过氧羧酸酯类化合物合成工艺的反应失控防控和应急，可有效降低该类工艺事故破坏后果，保障过氧羧酸酯类化合物工业生产安全。

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。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。

“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究，针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点，在原有检测和控制设备的基础上，通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型，改进控制算法，开发臭氧投加，加矾和加氯系统的智能化自动控制系统，并进行大系统整合、优化，实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制，进而提高和稳定出厂自来水的水质，并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。

简介内容文字控制在150-300字，主要说明成果的特点和技术创新点，应用领域（可以包括：主要技术、经济性能指标，成熟程度，应用前景，投资规模，希望的合作方式、获得的荣誉或专利情况等内容）“自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设”项目通过对制水生产流程的关键性工艺流程的研究，针对整个工艺流程大时滞、大惯性和非线性的特点，在原有检测和控制设备的基础上，通过建立与实际工艺和设施相应吻合的系统数学模型，改进控制算法，开发臭氧投加，加矾和加氯系统的智能化自动控制系统，并进行大系统整合、优化，实现对自来水厂整个工艺流程的自动控制，进而提高和稳定出厂自来水的水质，并实现节能降耗。该成果已经在南京城北水厂、北河口水厂、苏州相城水厂得到广泛应用。  ①平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差在95%以上时间内应小于等于±1NTU（目前南京市自来水公司浊度内控标准允差±2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0   ① 平流池出水实际浊度值与设定浊度值的偏差 在 95% 以上时间内应小于等于± 1NTU （目前南京市自来水公司浊度内控标准允差± 2NTU ）； ②出厂自来水余氯在95%以上时间内控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自来水公司出厂自来水余氯内控范围为0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均节约矾耗≥8%； ④（相比目前）年均节省氯气投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均节省电耗≥5%； ⑥（相比目前）年均节约反冲洗水量≥10%； ⑦从自来水总公司调度控制中心，可实现对城北水厂一泵房（取原水）、二泵房（输出自来水）远程监视和远程调度。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 1.基于废水排放比例采样时刻低比例系数的确定方法 专利号：ZL201110280585.3 2.在线采集水质数据有效性的诊断方法             专利号：ZL200910185421.5 3.一种水厂臭氧接触池进水流量的在线测量方法     专利号：ZL200910233689.14.基于RFID 的记忆式废水留样装置                专利号：ZL201120354013.0