1. 项目概述常用的水处理技术有物理吸附法、化学氧化法和生物氧化法三类。其中以生物膜方式进行的生物处理过程能有效去除原水中可生物降解有机物、氨氮和铁锰等污染物，使出水更安全可靠，在当前的水处理工程中得到了最为广泛的应用，然而该方法主要适用于CODcr为100乃至200以上的“高”污染水，而对CODcr处于100以下的低营养度废水处理效率低下，故并不适用于低浓度生活污水、工业中水和富营养化地表饮用水的处理。综合利用生物膜，物理过滤和化学反应、沉积等过程处理污染水源的人工湿地净化技术作为一种经济有效、运行稳定的新型生态工程，近年来已成为备受关注的焦点。但该项技术占地大，处理时间长，对水质变化的适应性差，季节性差异显著，且生物量后续处理困难，极易形成滞后累积污染，无法大规模高效率应用于水质的处理。本项目针对为150以下的低浓度废水或富营养化地表水，将固定床生物膜处理、人工湿地生物预处理和微氧水处理技术引入富营养化饮用水源预处理过程，充分发挥其物理吸附、生物膜处理和植物效应的多级复合处理功能，结合多单元连续操作方式提高系统处理效率和可操作性，开发具有良好的水质适应性、耐候性，低能耗且无二次污染的高效生物复合床净化技术。项目成果形成自主的知识产权。具有广阔的工程应用前景。2. 技术优势（1）基于多孔介质填料固定床的生物膜强化水处理体系；（2）基于小风量曝气的高效微氧水处理系统；（3）单元化和模块化的生物复合床系统。以富营养化水源地的劣V类水（CODcr为50至100）为例，采用新型生物复合床技术，综合采用物理吸附与截留、微生物降解、植物吸附与吸收等手段，其出水可稳定保持在Ⅲ类乃至更优水平。

1 成果简介利用生物方法进行污水处理，已经经历了一个多世纪的发展。但是，在活性污泥法的应用中，仍然存在以下主要缺点：曝气池占地面积很大，曝气后气体排放造成二次污染；曝气过程中活性污泥、空气和污水三相混合不均匀，氧传递速率较慢，氧气利用率不高，使得曝气效率低；剩余污泥排放量大。本研究室基于多年来对环流反应器流体力学特性和工程应用的研究，提出了采用多级环流装置作为活性污泥曝气的新方式，并经过 10 多年的基础、应用以及工业化研究，形成了一套高效的活性污泥的处理污水的新工艺—多级环流曝气工艺。该工艺可改善氧的传质，增加氧的利用率，从而减少动力消耗；该工艺还可减少生物处理过程中剩余污泥的产量，减轻处理污泥的负担；同时，该工艺的生物处理构筑物占地面积显著减小，可节约投资。该工艺已经完成了 20 吨/天的工业中试，通过了专家鉴定；并在处理印 染污水等方面已经建成了工业应用装置，目前运行良好。 在多级环流曝气工艺的基础上，针对含有中低浓度难降解有机物的污水，本研究室又开发了厌氧-好氧耦合环流曝气污水生物处理技术，以提高难降解有机物的处理效率。通过在多级环流塔内的悬浮污泥中添加具有特殊孔隙结构和尺度的载体材料，利用氧的传递阻力在载体内部形成厌氧菌生存的环境，构成专性厌氧菌生长区。通过被动扩散和流体的冲刷作用，有机物可以扩散进入载体内部，并被厌氧菌降解，同时载体内部的厌氧降解产物也可进入流化床主体，实现厌氧生物降解和好氧生物降解的耦合。该工艺具有高效的好氧降解过程和厌氧降解过程， 且将厌氧和好像过程结合在一个装置中进行，高度集成化，设备投资小、处理效率高、占地面积小。该工艺已经在含酚废水、 PTA 废水、炼油废水方面已经开展了大量的工艺开发和工业模拟实验，取得了理想的处理效果。2 技术指标（ 1） 多级环流曝气：溶解氧浓度可达到 6mg/L 以上，较廊道式曝气池，占地面积可减小 80% 以上，处理时间可缩短 50%以上。 （ 2） 厌氧-好氧耦合环流曝气： COD 的容积负荷可达到 7g/L∙d 以上，对 COD 浓度小于2500 mg/L 的含酚废水、 PTA 废水等废水， COD 去除率达到 95％以上。3 应用说明该技术主要针对各类石化、化工及其他含有难降解有机物废水的处理，小规模现场集成式污水处理（如机场、远郊住宅小区等）以及污水的点源治理。 多级环流曝气应用包括两种方式：① 以环流曝气塔式设备替换现有的曝气池、初沉池；② 在现有的深度在 4m 以上的廊道式曝气池进行改造。多级环流曝气塔为新型塔式曝气处理设备为专利设备，具有处理效率高，占地面积小等显著优势。 20 吨/天的工业中试结果（乙烯综合废水， COD 约为 1000 mg/L，）显示，和该厂现有的廊道式曝气池相比，占地面积可减小 80% 以上，处理时间可缩短 50%以上， 出口废水稳 COD 定在 60 mg/L 以内，特别适合于土地资源紧张、处理效率要求高的生产、生活部门。多级环流曝气塔顶部还有集成的泥水分离器，可将出水中的污泥分离，在污泥沉降良好的情况下，可直接排放，不需要初沉和二沉设备，使设备投资、能耗以及占地面积大幅度降低；即使对沉降性能不佳的污泥，也可达到初沉的作用，节省初沉设备和运行费用。 通过对现有的深度在 4m 以上的廊道式曝气池进行改造，也可实现多级环流曝气，方法是在曝气池内改造曝气系统，加装多级导流筒内构件。其改造简单，投资小，但对废水处理的效果有显著的提高。采用多级环流曝气后，曝气池内的溶解氧浓度提高 50% （可达到 6 mg/L以上）以上，悬浮污泥浓度提高 30%以上，在达到相同处理效果的前提下，水力停留时间可减小 50%以上，处理负荷提高 50%以上，特别适合于对现有装置增容的技术改造。由于溶解氧浓度高，剩余污泥的产量也显著降低。 厌氧-好氧耦合环流曝气工艺，通过在多级环流曝气塔中添加高孔隙率的聚合物填料，在填料内部形成的缺氧环境，可发生水解-酸化反应，通过水解-酸化将难降解有机物降解为挥发性脂肪酸，进一步由装置中主体的悬浮污泥进行好氧代谢，实现了厌氧—好氧生物降解的耦合，提高了难降解有机物的降解效率。工业模拟装置的研究表明，对 COD 浓度达到 3500mg/L 的含酚废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 24h 内 COD 可降解至 100 mg/L 以下；对 COD 浓度达到 2500 mg/L 的 PTA 废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 16 h 内 COD可降解至 100 mg/L 以下；对 COD 达到 2000 mg/L， BOD/COD<0.1 的炼油废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 24 h 内 COD 可降解至 60 mg/L 以下。上述处理效果，均优于传统的 A/O 或者 A/A/O 续批式联合工艺，占地面积低于这些工艺的 1/8。4 合作方式商谈。

企业目前正在针对“空气收集金属罐表面惰性化处理”进行技术性攻关。该技术是将硅通过特殊工艺镀在金属表面，使得金属不再粘附空气中杂质，并延长设备使用期限

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

火灾事故调查是是一项技术性、政策性、规范性、法律性和时效性都很强的工作。由于火灾现场的千差万别，火灾调查这一专业执法工作所涉及的知识面特别广泛，在现场勘查过程中遇到的专业问题又相互交织在一起，加之建筑新材料、新工艺、新技术、新产品的不断涌现，使得火灾现场典型痕迹的发现和识别显得尤为重要。本课题选题从消防部队实际需求出发，以实际火灾现场中的痕迹为主要研究对象，收集提炼玻璃和混凝土等常见材料在火场高温条件下的痕迹特征，以解读痕迹形成的过程和规律，为火灾调查工作的开展提供有力支撑。

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。