成果简介在钢铁企业规模快速发展的同时， 大量备件的消耗给资源、 能源造成巨大浪费， 而市场竞争的日趋激烈又给降低生产成本带来巨大压力。 经验证明， 应用表面技术在实现备件长寿化方面显现出卓越的功效。 超音速喷涂产品涂层具有硬度高、 涂层孔隙率小、 涂层结合强度高、 涂层无分层现象以及涂层表面粗糙度低等优点， 代表着当前表面技术应用方面国际先进水平。 该项目的投建， 将可对冷轧生产线镀锌池内的沉没辊和稳定辊， 连退炉中的高中低温段炉辊， 张力辊、 纠偏辊、 转向辊等各种工艺辊以及板坯连铸

研究团队首次发现了自噬与泛素-蛋白酶体通路在肺缺血再灌注损伤中存在交互作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤提供新的治疗策略；首次发现天然免疫在肺缺血再灌注损伤中的重要调控作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤防治提供新的潜在治疗靶点。深入探索肺缺血再灌注损伤发生的分子机制，改良肺移植关键技术，围绕肺缺血再灌注损伤的防治、药物筛选，临床改良体外肺灌注技术及双体外膜肺氧合模式，在全国医院推广使用，显著提高肺移植手术的安全性和成功率。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

"该成果获2018年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）技术发明类一等奖。1. 针对MEMS风速风向传感器低风速误差大、高风速难以测量的问题，发明了风速风向传感器深槽隔热结构，降低了衬底横向热传导，提高了灵敏度，降低了测量误差，扩大了传感器的量程。 2. 针对MEMS风速风向传感器高风速难以测量的问题，建立了传感器系统级模型，实现了闭环控制；提出了风速风向传感器的温度自平衡测控方法，实现了60m/s的量程，解决了长期以来风速风向传感器量程难以提高的技术难题。 3. 针对MEMS风速风向传感器野外工作防护技术问题，发明了风速风向传感器的陶瓷圆片级倒装封装技术，提出了导热凸点与导电凸点结构及工艺技术；发明了传感器嵌入式组装结构，突破了传感器野外工作的可靠性技术瓶颈。 4. 针对MEMS风速风向传感器受环境温度、湿度影响问题，在国际上首次建立了风速风向传感器的湿度效应模型；基于传感器材料与结构的温度特性，建立了风速风向传感器温度效应模型，保障了传感器长期工作的稳定性。 "

项目背景：继发性甲状旁腺功能亢进症（SHPT）是慢性肾功 能衰竭患者常见的并发症，也是慢性肾衰竭终末期血液透析时最 主要、最严重的并发症之一。其主要表现为甲状旁腺激素（PTH） 水平升高和甲状旁腺增生，可导致严重的骨骼损害、难治性皮肤 瘙痒、贫血、神经系统损害及心血管疾病等。帕立骨化醇是一种 高选择性第三代维生素 D 受体激活剂，用于预防和治疗与慢性肾 病相关的继发性甲状旁腺功能亢进症。帕立骨化醇原料药采用 CD 环氧化、上保护、A 环和 CD 环经 wittig 偶联、脱保护、纯化 得到符合 EP 标准的原料药。目前制备过程中存在的主要问题是 CD 环中存在一种 24R 杂质，该杂质与 A 环结合后，原料药需要 经过多次重结晶才能将该杂质降低至质量标准要求的0.1%以下， 严重降低了产品的收率，增加了原料药的成本。因此本项目的关 键技术就是采取措施降低 CD 环 24R 杂质对生产工艺、产品收率 以及原料药成本的影响。 所需技术需求简要描述：1、优化 CD 环合成工艺，以及提高 制备 CD 环原料的质量控制。CD 环的 24R 杂质是由其制备原料引 入，因此需要开发原料的控制方法，在源头控制杂质的引入。同时优化 CD 环的合成工艺，通过优化生产工艺有效去除 CD 环中的 24R杂质，确保CD 环24R杂质不超过0.1%，其它单杂不超过0.2%。 2、优化帕立骨化醇原料药的纯化工艺，提高对原料药中 24R 杂 质的去除能力，达到 1 次重结晶即可得到符合标准原料药的目 标，确保 CD 环成品纯度达到 99.5%以上。  对技术提供方的要求:技术上具要有创新性、能满足企业在 帕立骨化醇原料药方面的技术需求。 

率先对表面大应力应变剧烈形变方法及其应力场和温度场分布规律进行研究，发明了表面大应力剧烈变形诱导合金化方法，为提高合金化程度和合金化深度提供试验基础，并揭示表面剧烈变形过程中温度场分布规律。在此基础上，建立了强热力耦合作用下梯度微纳组织结构的稳定化机理，并构筑梯度微纳组织结构合金化理论与方法，实现有效提升梯度微纳组织结构的稳定性，并优化表面组织性能，突破了现有梯度微纳组织结构稳定化理论与方法中强韧性不匹配问题。

以地下水系统方法为指导，采用信息技术、水文地质试验与数值模拟相结合方法，通过理论计算、室内测试与现场试验，系统开展灰岩底板水在不同方案下开采疏放与开采底板破坏模拟，以及突水水源判别与灰岩地下水管理模型研究，从而为承压水的疏水降压、水资源保护提供技术支撑，也为实现深部煤层（如淮南 A 组煤层）安全开采提供科学依据。 （1）通过放水试验查明矿区范围内水文地质条件，综合分析断层导、隔水性及含水层之间水力联系；结合探测成果，利用数值模拟方法，计算疏放含水层参数，为模拟多种方案下承压水防治提供理论与技术依据； （2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件和原位波速测试等多种方法，研究了底板岩体结构的差异性，为底板岩层阻隔水能力评价提供依据； （3）建立了水岩耦合数值模型，模拟承压含水层煤层回采过程中底板及灰岩含水层应力场与渗流场变化特征，获得了底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构在采动过程中的水压效应对岩体结构破坏作用； （4）建立了承压水下开采的地下水管理模型，以放水量最小为目标，以满足区块安全水压值为约束条件，达到既疏放排水与安全开采，同时又保护地下水资源； （5）建立矿山多水源突水的水质判别模型，实现快速辨别突水的水源问题。

本项目基于自制改性水合硅酸钙、上流式好氧生物反应器以及生物脱氮+强 化除磷组合工艺，利用生态、生物工艺对特征污染物进行吸收和降解，以同时高 效去除尾水中的氮、磷等易引起水体富营养化的典型污染物，使排入环境的污染物削减 90%以上。 创新要点 （1）本项目选用钙:硅（C:S）摩尔比为 0.5-2.1 间的硝酸钙等钙盐以及硅酸钠等硅酸盐，通过改变通过分散剂的种类、分散剂的投加量、混合反应池的搅拌速度和温度等条件，以制备出一种有别于传统的化学除磷方法的特异性磷吸附剂； （2）本项目由射流曝气喷头、减压仓以及聚丙烯微孔过滤管组成的超微气泡发生装置产生超微气泡（直径 5-10 μm）后，由于超微气泡能够实现在水中的部分沉降，因此具有比普通气泡更高的氧转移效率，进而可以大幅提高生物法除磷工艺中好氧吸磷效率； （3）本项目采用生物脱氮与物化法强化除磷组合工艺：进水由提升泵进入生物接触氧化池，出水溢流到快滤池，快滤池的出水自下而上经过脱氧池以降低水体中的溶氧，出水进入兼氧池实现硝基氮的反硝化以去除总氮，出水流入絮凝反应池在搅拌下强化混凝，最后在除磷沉淀池进行固液分离，上清液自下而上流过无烟煤填料装置，出水达标排放流入湖体。

在国家、省部级科技项目支持下，研发团队历时8年攻克了前述难题， 提出了 2类关键部件特征参数提取方法，形成了 3种状态监测与评估系统新 产品，实现了 3项重大突破与创新：①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术，提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型，形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段，提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法；基于功率模块疲劳失效机理，形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系，研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系，提出了风电机组监测参数异常识别方法，研发了风电机组整 机健康状态评估技术。

四足机器人具有良好的运动灵活性和环境适应性,是机器人研究领域的热点。随着研究的深入和对机器人运动性能需求的提高,四足机器人研究领域分化出以高速运动为目标的研究分支。生物学研究显示,跳跃步态是四足动物典型的高速对称步态,且多种动物在高速速度中存在脊柱大幅地参与运动,而相应的脊柱型四足机器人的理论及运动控制研究却鲜见报道。当前研究大多孤立了脊柱环节,鲜有整机的建模研究以及运动控制方法研究。在该方向的研究势必推动仿生工程和机器人运动控制等方面的发展,此外,以其高速运动的特点,在军事侦察、救震救灾和未来生活等领域也将具有广阔的应用前景。首先,本文以分析猎豹的运动特性入手,建立了脊柱型四足机器人七杆模型,以及构建了ASLIP动力学模型,使用拉格朗日方程推导了其跳跃运动的动力学方程;迭代运算动力学微分方程,使用庞加莱映射方法搜索了机器人七杆模型基于ASLIP跳跃运动的不动点,结果显示不动点在固定能量层级下呈区域性分布;不动点的对比结果显示基于ASLIP模型的运动比基于SLIP模型的运动能适应更高的稳态运动速度,并作了触地力、脊柱角和稳定性等特性分析。为脊柱型四足机器人跳跃运动提供了动力学模型和理论基础。然后,根据机器人模型各关节主动力作用于控制量的广义力计算结果,研究了前向速度、弹跳高度、机身俯仰角