一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 主要内容： ① 用吸附-混凝-超滤组合工艺，高效去除水中天然有机物；采用光催化-吸附-膜分离组合工艺，有效去除水中亚硝胺类污染物；同时采用正反冲清洗方式的膜滤装置，最大程度提升清洗效果；研制了一种简单且高效的三相分离器，解决污泥沉淀区入流口和回流口的重合问题，提高了气液固的分离效果。 ② 研制了具有不同内部构造的EDI工作模型，实现了无酸碱再生、零废酸废碱排放条件下的连续、高效的废水直接处理，所得淡化纯水和高浓度浓缩液均得到回收利用。 ③ 研发了铝盐型、铁盐型、硅酸盐型、天然有机高分子型等一系列复合高效絮凝剂，在提高其絮凝性能、注重技术的经济性与实用性的同时保障了生态安全性。 ④ 开发了以生物膜叠球填料为特征的剩余污泥减量型有机废水处理工艺，建立了基于生物电化学系统的有机废水能源化处理技术体系，实现了污泥减量化和污水处理能源化；通过开发联合改性催化剂和泥炭吸附剂，解决了既不能生物处理、也不具备能源化的废水处理问题。 ⑤ 提供了一种高效低耗、应用范围广、使用便利的挂膜式浮动链曝气污染水体修复方法，有效实现区域污染水体的原位修复；系列重金属污染水体生态修复技术，特别是利用水生植物千屈菜修复铬污染水体，治理效果明显，美化景观环境。 项目特色： 本成果明显使操作费用降低、膜使用寿命延长、污水处理排污费减少，具有显著的技术优势，已在天津、江苏、辽宁、海南和广东等省市多家企业进行成功的实施转化与应用，取得了较好的经济效益及明显的生态、环境和社会效益。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。

作为全球导航卫星系统(GNSS)的后起之秀，我国自主北斗导航卫星系统(BDS)近年来迅猛发展。“十二五”及未来“十三五”期间，已有和正在发展大规模的各类地基北斗 /GPS 站网(CORS 网、GNSS/MET 网等)，同时，空基(无人机、有人机)和天基观测载荷 研制已提上日程。所有这些观测数据将形成天空地一体化网络的北斗大数据资源。随着导航、 定位、授时等北斗传统应用的日趋成熟(图 1)，北斗大数据附加值发掘及新型应用领域产 业链的拓展将前景广阔。本项目为导航卫星创新增值应用及北斗大数据信息的深度挖掘，将干扰导航定位精度的大气折射、地表反射等误差源，“变废为宝”为遥感探测的信号源，在突破我国自主导航卫 星遥感探测关键技术的基础上，从地基探测和空基(无人机、有人机)探测两个层面，实现 软硬件一体化的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测系统。方案及成果将面向行业 应用需求，引进吸收国际前端技术，紧密结合当地资源优势，打造内蒙古自治区成为国内率 先开展北斗气象水文生态增值创新应用的省份，拓展北斗大数据在气象预报、智慧农业、智 慧水利、生态环境等领域的应用(图 1)。图 2 为北斗/GPS 环境多要素智能监测与大数据服务平台总体方案。围绕“数据获取——数据存储——分析挖掘——应用服务”这一主线进行。其中: 数据获取分为地空天三类:(1)自主研发的低成本北斗/GPS 环境多要素智能监测设备;(2)无人机搭载北斗/GPS 智能监测传感器;(3)GNSS 遥感卫星。 环境监测要素包括:农业环境生态(土壤湿度、植被水分等)、气象水文(大气水汽、积雪深度、水位等)、海洋(潮位、风场、盐度、海冰等)。 该方案将充分发挥导航卫星无源探测、高时空分辨率、低成本高产出、实时性强的优势。同时，方案涉及的监测要素及方法可实现同卫星遥感(高分卫星、降水卫星、重力卫星等) 监测的有效结合和优势互补，作为国土资源实时监测系统的有机组成部分，共同实现国家级、 区域级空天地一体化物联网遥感大数据智能监测服务。清华大学在利用地基、空基北斗/GPS 观测数据进行气象水文生态要素监测技术开发、 产品研发、软硬件研发集成等方面具备丰富的研究积累，尤其针对我国自主北斗导航系统的 创新应用，团队成果国内领先且得到国际同行的高度认可，开发并集成了一套完备的“北斗 /GPS 双模多要素智能监测”整体解决方案。除发表高水平学术论文外，已申请多项发明专 利和软件著作权(表 1)，2016 年技术成果已通过软硬件服务在青海(气象/水利/环境)、四 川(农业/气象)、山东(农业)、北京(科研单位)等地取得了初期经济效益。中心已具备 的技术基础与部分成果展示如图 3-图 6 所示，包括全国范围地基综合观测站网建设(图 3)、 空基试验与技术攻关(图 4)、监测产品研发(图 5)、软硬件设备自主研发(图 6)。所有这 些技术积累将为本方案的顺利实施提供有力保障。目前市场上尚无相关产品，并且本项目的成果产出可从如下几个方向进行多层次、全方 位的市场化对接:(1)软件模块:研制内容一产出的气象水文生态监测要素估算软件模块，可同以北斗 导航定位为主打方向的企业对接，通过嵌入本软件模块，拓宽其业务范围，在为农业、气象、 水利等部门提供导航定位服务的同时，融入气象水文生态要素同步监测的功能。不同需求定 制的软件模块按 1-10 万元每套计算，初期市场年需求量预计 50 套，预计每年产生收益 50-500 万元，市场成熟后可面向全国推广，年收益可达 1000-5000 万元。(2)监测产品:研制内容一产出的气象水文生态监测要素产品，如通过 SDCORS 监测 网络附加得到的多要素监测产品，可实现政府买单为行业公众提供服务。可与高校、科研院 所等联合申报国家级、省部级科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元。(3)新型监测设备:研究内容二所产出的面向气象农业水文应用的北斗/GPS 双模气象 水文生态多要素综合监测设备，具有低成本、小型化、多功能等优势，可独立进行市场推广。 按单套收益 5 万元计算，初期市场年需求量 50 套，预计年收益 250 万元，市场成熟后可面 向全国推广，年收益可达 500-3000 万元，并可与目前市场上通用的 GNSS 定位型接收机竞 争，实现行业接收机的更新换代及初期市场垄断。(4)演示系统:研究内容三所产出的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测演示 系统，可率先在山东省(青岛市)开展示范应用，且该创新应用模式在全国具有推广价值。 可联合申报科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元，同时可实现业务化推广应用，名 利双收。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

项目背景：结合国家“节能降耗”的背景，同时为节约成本提升产品市场竞争力，近年来各钢铁企业纷纷对能耗“大户”加热炉进行改造升级。高效轧制国家工程研究中心致力于加热炉领域的研究已有十多年的历史，涉及范围广泛，包含热处理炉、隧道炉、蓄热/常规板坯加热炉、方坯加热炉等，拥有成套加热炉解决方案，并结合现场进行设备工艺诊断，定制适合每个个体的加热炉过程控制系统，达到提高产品加热质量、节能降耗的目的。关键工艺技术：（1）基于炉温闭环控制的智能燃烧及炉温控制技术用于多种类型的加热炉过程控制系统，根据热值、残氧、压力等实时优化空燃比，从而有效地控制炉内气氛；（2）精准的板坯温度预报模型和出钢节奏预测是智能燃烧的前提，依据周期呈现的钢坯温度场分布、剩余在炉时间、出钢序列，预测出钢节奏；（3）变钢种规格混装以及延迟故障工况的感知，统筹协调所有钢坯的炉温需求，并根据延迟故障信息动态调配炉温设定。

团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时，创新应用先进的深度学习技术，开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法，可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。