本技术采用椭圆型线修正星轮和螺杆齿槽的型面，使星轮齿侧面的接触区域扩大到整个星轮侧面，大幅提高星轮的耐磨性。特别是采用这种型线后，星轮齿可在螺杆齿槽内悬浮啮合，确保星轮与螺杆不发生接触，从而提高效率，增加寿命。 2010年国内螺杆空气压缩机产值超过200亿。单螺杆压缩机具有比螺杆压缩机更高的效率、更低的噪声，解决了星轮的设计和寿命问题后，完全可以替代双螺杆压缩机。采用这种技术的星轮寿命讲不比双螺杆转子寿命低。更重要的是，这样的单螺杆压缩机可以在更高的压力下工作。作为工艺气体压缩机和制冷压缩机有广泛的应用前景。

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

一、 项目简介本项目针对目前干熄焦焦罐衬板在使用过程中受高温氧化、磨损、冷热交替作用时，易变形开裂失效，使用寿命短造价高等缺点，成功研制了针对干熄焦焦罐工况的新型耐热耐磨衬板合金，通过配套的铸造成型工艺制备新型衬板。新型衬板使用寿命比其他衬板产品高2-3倍，价格低二分之一。二、 项目技术成熟程度已完成实验室试验，现场中试、在线试用阶段的工作，在两家焦化企业已成功应用。需在其他焦化企业扩大推广应用范围。也可应用于其他行业耐温耐磨工件。三、 技术指标硬度：50 HRC，耐温：1100℃，高温（1100℃）强度：57Mpa，使用寿命：6个月以上。四、 市场前景市场前景广阔，投资回报率高。五、 规模与投资需求投资规模500万元，厂房300平米。六、 生产设备感应熔炼炉，退火炉，天车，机加工备设。七、 效益分析按每年生产200吨计算，产值600万元，可获利约200万。八、 合作方式面谈。九、 项目具体联系人及联系方式项目负责人：范永哲 ，电话：13512923308  ，联系人：杜安 ，电话：60204527  邮箱：11016596@qq.com。十、 附件：成果图片应用中焦罐衬板

研发阶段/n成果简介：HALT(HighAcceleratedolifetest)是一种发现缺陷的工序,它通过设置逐级递增的加严的环境应力，加速暴露试验样品的缺陷和薄弱点，而后对暴露的缺陷和故障从设计、工艺和用料等诸方面进行分析和改进，从而达到提升可靠性的目的，最大的特点是设置高于样品设计运行限的环境应力，从而使暴露故障的时间大大短于正常可靠性应力条件下的所需时间。HALT试验目的：1）通过系统地施加工作应力和逐步增大的环境应力，来激发故障，暴露产品设计中的薄弱环节，为开发人员改进产品设计方案提供依

面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。

金铅锌等金属矿体往往厚度变化大、不稳定而在勘探阶段难于精确控制，同时随着资源危机矿山的增多，深部找矿越来越受到重视。因此，许多矿山急需开展坑道之间和坑道之下深部矿体定位预测工作以扩大资源储量。该项成果是在凤县三台山金矿、凤县银母寺铅矿矿等矿体定位预测研究的基础上形成的技术成果，曾获陕西省科学技术进步二等奖。目前该项成果已经在陕西省部分金属矿山得到推广应用，并取得了良好的应用效果。

面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。

中试阶段/n甲状腺肿瘤发病率居高不下，临床上尚缺乏相关分子标记物对患者进行危险分层，无法准确区分有颈部淋巴结转移的高危患者，导致高危患者治疗效果不理想，复发率高。反之，部分低危患者由于不可控的因素接受了颈部淋巴结清扫，遭受了不必要的并发症和经济损失。阐明新lncRNA在甲状腺癌高危转移中的作用机制，评估其用于预测患者肿瘤复发转移风险的可行性，可以为筛选甲状腺癌高危复发转移患者，定制个体化治疗提供新思路。该项目还在研发阶段，基于我们的前期基础还需进一步扩大临床样本量进行验证，在动物实验水平进行lncR