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石油钻具自动化检测系统
本发明提供了一种石油钻具自动化检测系统，由钻具管体校直装置、钻具管体除锈装置、钻具蒸汽清洗干燥装置、钻具管体电磁检测装置、钻具加厚端超声波检测装置、钻具螺纹磁粉检测装置、钻具螺纹修复处理装置和钻具耐磨带保护敷焊装置构成；所述各个装置通过传输线依序连接。该检测系统是由一些既有的自动化检测设备及修复和保护设备经整合形成的一套全新的自动化石油钻具检测系统。该系统不仅自动化程度高，而且检测项目全面、准确，大大提高了对石油钻具检测工作的规范化程度，从而保障了对石油钻具的安全使用。
四川文理学院
2015-02-25
地铁车辆基地综合自动化系统
为了改变地铁车辆基地的技术装备水平相对落后局面，提高作业效率及安全，实现地铁车辆段/停车场综合自动化。西南交通大学和成都地铁有限责任公司共同开开发了地铁车辆段/停车场综合自动化系统。2016年1月20日，四川省科学技术厅组织有关专家在成都进行了科技成果鉴定。鉴定委员会一致认为：该项目针对我国地铁车辆基地（包括车辆段、停车场）的技术装备及管理水平落后的现状，研究开发了地铁车辆基地管理与控制综合自动化系统，实现了车辆检修管理的自动化，司机派班管理的自动化，行车调度与控制的自动化，提高了地铁车辆基地的技术装备水平和作业效率。该系统在国内属于首创，达到国际先进水平。目前该系统已经完成研发工作，进入推广应用阶段。
西南交通大学
2016-06-27
技术需求：搭建农村数字化系统
1.搭建数字化农村系统。1.这个系统里面可以填充农村的人口数量，年龄，就业情况，农场的情况，党建等等一切体现的数字化。2.在这个系统里面还可以借助VR体现里面的内容，了解一些具体的详情，比如：老人家想要旅游，可以借助VR提前了解当地的风景情况等3.农业智能物联也要具备
南昌市维悟科技有限公司
2021-10-28
混凝土蒸汽养护自动化温控系统
本系统适用于高铁轨道板、轨枕、RPC 盖板、管桩和其它混凝土构件生产蒸汽养护过程的自动化控制，系统由工控计算机、温度控制器、温度传感器、电动调节阀组成，为一个高性能的蒸汽养护监控系统，使用者可根据各自的需求方便地设定工艺曲线，该系统能单独或同时对几十个养护房进行温度检测和控制，软件采用计算机汉字图形菜单形式，有实时温度超差报警等功能，系统功能完备、可靠性高，应用前景广阔。
创新要点：
采用智能温控仪和计算机组建分布式监控系统，系统稳定性好，并能满足远程监控的需要。
效益分析：
广泛用于铁路建设、混凝土构件、新型建材等领域，市场前景广阔。
推广情况：
已在武广高铁、京沪高铁、哈大高铁建设中得到应用，主要应用单位：中铁四局、中铁 12 局、中铁 2 局、中交 1 公局。
授权专利：
轨道板蒸汽养护自动温控系统 201020520927.5
活性粉末混凝土盖板蒸汽养护温控系统 20102 0520926.0
蒸汽养护自动化温控系统 201120469658.9
江南大学
2021-04-13
自动化码头堆场装卸设备及系统国产化替代方案
项目背景：安全、高效、绿色、智能的自动化智能化码头都 是国内港口发展的必然趋势。中国是港口大国，在“交通强国” 国家战略的统筹下，国内各大港口先后开展了自动化智能化码头 的新建和改造升级工作。但国内现有、在建及规划中的所有集装 箱自动化码头装卸设备控制系统、自动化单元、自动化管控信息 化系统的核心技术及部件基本依赖进口，这些核心技术及部件被 ABB、SIEMENS 等国外公司所垄断，并形成了技术壁垒。面向国 内集装箱港口自动化智能化的现实需求，加快“卡脖子”关键核 心技术的突破和关键零部件国产化替代势在必行，迫在眉睫。
所需技术需求简要描述：1.依据国产工业控制平台的技术特 点和现有港口场景的业务需求和任务流程，搭建基于国产平台的 物理架构。对标 ABB、西门子等成熟平台，主要考核指标：每秒 至少处理 500 个任务、软件响应时间为毫秒级、支持多系统扩展； 在国内一流大港的集装箱码头实现工程应用。堆场效率不低于 30 循环/小时，人工介入率不高于 5%；与 ABB 或西门子等管控系 统下辖场桥设备实现同堆场组网、互联互通以及无缝替代。2. 结合目标工程研制测试验证平台，实现单机控制系统和堆场管控 系统的数字仿真测试、半物理仿真试验。为工程应用奠定基础。 在测试验证基础上，完成控制系统和管控系统迭代优化，并实现在智慧港口的生产联网应用。主要考核指标：（1）具备按目标港 口实际实现三维场景快速搭建能力，具备多接口接受不同的数据 驱动源的能力；（2）具备关键设备数据收集及数据实时可视化展 示的能力；（3）软件系统支持多客户端计算机同时运行（10+）； （4）系统支持第三方三维模型导入；（5）系统模型数量级不低 于在场箱 10 万，其他运动机械模型 1 万；可实现在场岸桥≥6 台、场桥≥20 台、AGV≥20 台、集装箱≥2 万 TEU、年吞吐量 200 万 TEU 规模集装箱码头的模拟仿真。
对技术提供方的要求:1. 拥有完善的科研管理体系，符合国 标的质量管理体、环境与职业健康安全体系；2. 拥有与本项目 技术方向相关的省部级工程技术科研平台及测试中心；3. 承担 过本项目相关领域的国家级科研攻关项目；4. 设有硕士点、联 合博士点和博士后研究工作站。
青岛海西重机有限责任公司
2021-09-02
大型复杂机电系统早期故障智能预示技术与系统
针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障，深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分，涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题，正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移，提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，满足国民经济发展的迫切需要。
西安交通大学
2021-04-11
蓝莓全基质栽培品种选育及标准化管理模式研发
项目背景：蓝莓被联合国粮农组织列为人类五大健康食 品之一，其果实中含有花青苷、熊果甙、黄酮类等多种具有 抗氧化生理活性成分的物质，具有促进视红素再合成、抗炎 症、提高免疫力、抗心血管疾病、抗衰老抗癌等多种生理保 健功能。青岛蓝莓，特别是“黄岛蓝莓”目前已成为国内蓝 莓产业的高品质名片。青岛西海岸作为我国蓝莓的三大优势 产区之一，是国内蓝莓产业化发展最早的地区。随着对蓝莓 产业经验不断积累，对品种的需求和管理有了更高的希望， 也提出了更高的要求。特别是在目前我区蓝莓产业化发展 早，相比较全国其他地区，品种杂乱、管理不当、产量低等 严重问题相对更加突出，西海岸蓝莓这张名片遇到了发展瓶 颈。因此为青岛蓝莓发展选育推广适于当地物候特点的品 种，成为了一个迫切需要解决的问题。同时，探索一种建设 健康美好生活、解决当前农业发展用工难和发展高效智慧农 业互惠共赢的农业发展思路成为我区蓝莓高质量发展的重 中之重。
所需技术需求简要描述：1.确定及选取青岛地区的本地 适应性高产、高品的实生种，通过组织培养进行无性繁殖确 保性状稳定，然后进行本地适应性重复实验，选育优良后代， 再进行推广。2.采用全基质栽培创新模式，标准化管理，全 面提升农业亩均效益，达到正常常规栽植模式的 2 倍以上， 同时，可显著缩短投资收益时间，实现当年栽植当年收益的目标。3.建立示范推广基地 1 个，种植盆栽 3000 株，占地 5 亩。
对技术提供方的要求:1.所有技术为自有知识产权，科 研人员具有相关领域 5 年以上的研发经验。2.在相关领域取 得过成熟的科技成果，拥有丰富的实际案例。
青岛森咖生态农业科技开发有限公司
2021-09-01
人才需求：1、金属材料 2、机械加工 3、信息化管理
1、金属材料 2、机械加工 3、信息化管理
德州齿轮有限公司
2021-08-26
选矿厂生产统计计算机管理系统
项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。
武汉工程大学
2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
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。
清华大学
2021-04-11