成果的背景及主要用途：水利水电工程大都处于高山峡谷，所处地区地质构 造复杂、地质信息众多，给地质勘探、工程设计与施工等各方面带来极大的困难。 传统二维、静态的处理工程地质资料、分析地质问题的方式，已难以满足工程地 质、设计人员的实际需求。因此，深入研究水利水电工程地质三维建模与分析的 关键技术，可为分析解决水利水电工程勘测、设计与施工中复杂的地质问题提供 科学的理论方法和先进的技术手段。 技术原理与工艺流程简介：在为水利水电工程建设服务的前提下，针对多源 地质数据的耦合分析、地质体的复杂性、信息存储量大、分析速度慢、地质构造 的动态性、模型的可靠性及其快速更新修改等难点，融合水利水电工程科学、工 程地质学、数学地质学和计算机科学等多个交叉学科的先进理论技术，提出了实 现水利水电工程地质三维建模与分析的理论方法和关键技术。针对复杂地质体信 息量大的特点与水利水电工程地质的分析要求，研究面向水利水电工程地质的三 维数据结构模型，提出了以 NURBS 为主、结合 TIN 和 BRep 的混合数据结构；进 而通过以面向对象技术、地质实体 NURBS 构造技术、改进的地质趋势面分析技 术和三维对象集合运算技术等多种先进技术手段，提供了可供选择的建模机制， 对各类地质对象和人工对象进行拟合构造与几何建模，实现了水利水电工程地质 三维统一模型的建立，并对模型的可靠性进行分析验证，提供模型的快速反馈更 新机制。基于三维统一模型，针对实际需求研究水利水电工程地质分析应用技术， 176天津大学科技成果选编 设计了丰富的分析算法。根据所提出的理论方法和技术，紧密结合实践应用，研 制开发通用的水利水电工程地质建模与分析软件系统，为水利水电工程地质分析 提供有力的技术平台。 技术水平及专利与获奖情况：该成果总体上达到国际先进水平，在水利水电 工程地质 NURBS 混合数据结构建模方法与应用方面达到了国际领先水平。 应用前景分析及效益预测：该成果可直接推广应用于各项大中型水利水电工 程前期规划、地质勘测、工程设计和施工等不同阶段的工程地质分析中，可通过 钻孔平硐优化布置节约地质勘探费用，辅助地下工程施工及其管理可提前工期， 降低造价，直接经济效益较大；提高工程地质分析、工程设计和施工的水平与效 率，为实际遇到的地质问题提供科学的解决途径和先进的技术手段，社会效益显 著。在水利水电工程等领域有广阔的应用前景。 应用领域：水利水电工程地质建模与分析技术主要应用领域为水利水电工程 地质勘测、设计和施工领域。 合作方式及条件：企业合作。

力与运动资源箱 型号：QWL1201   实验清单： 运动形式的观察 运动快慢的测量 摆的研究

纳米多孔金属材料由于具有独特的三维、连续多孔结构，在超级电容器、催化和传感领域有潜在的应用价值。以纳米多孔金、纳米多孔钛为基体材料，利用磁控溅射沉积、去合金法、电化学沉积等方法。

纳米多孔金属材料由于具有独特的三维、连续多孔结构，在超级电容器、催 化和传感领域有潜在的应用价值。以纳米多孔金、纳米多孔钛为基体材料，利用 磁控溅射沉积、去合金法、电化学沉积等方法，在多孔结构表面沉积纳米一维和 二维纳米材料如纳米氧化钛、纳米氧化锰等半导体材料以及石墨烯、石墨烯量子 点、氮化碳等材料，制备出复合结构材料，以获得良好的储能、催化、传感性能。

该成果为 中国煤炭地质总局，中国矿业大学（北京），西安科技大学，山东科技大学，陕西省煤田地质局，河北工程大学，河北省煤田地质局等多家单位合作成果，获 2010 年度国家科学技术进步二等奖。项目 建立了以煤炭地质理论为支撑，以遥感调查技术、高精度地球物理 勘查技术、煤炭地质快速精准钻探技术、煤矿区环境遥感监测与工程治理技术、煤炭地质信息化技术为关键技术的中国煤炭地质综合勘查理论与技术体系。

本项研究是在我国铁路全面提速的大背景下提出的，铁路列车大规模提速后，轨道结构振动加剧、线路动力作用恶化的现实情况，采用理论、试验与工程实践相结合的研究方法，对提速线路的加固对策、化化技术及其理论基础问题，开展了全面系统的研究。 本项目运用现代车辆－轨道耦合动力学理论，通过建立提速车辆－轨道耦合动力学模荆地，对提速线路疲乏岔、钢轨接头、桥台与路基连接处、以及小半径曲线等线路薄弱部位年轻化 轨动力作用，进行了理论分析与试验研究，探明了产生了这些动力问题的根源及其危害。在此基础上，结合我国铁路实际，总结出强化提速线路的五项关键技术措施：1.对时速140～160km提速区采用高弹性轨下胶垫；2.推广使用60AT可动心轨式提速道岔；3.逐步推行道岔无缝化改造;4.对关键桥涵端部路基基础进行加固; 5.对山区铁路小半径曲线轨道采用新型混凝土轨枕及配套强化措施。

1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑； 2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别； 3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查； 4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。