项目研究的背景及用途:各种规格的钢板卷制是海洋石油导管架及海上采油平台制造工程中的必备的生产工艺过程。多年来，一直采用上辊万能式三辊卷板机，实施手动操作，费工、费人力、效率低，随着海洋石油生产的发展，已远不能满足生产要求。为了提高企业的形象，增强企业的竞争优势，海洋石油工程股份有限公司从生产需要出发，从企业的长远发展考虑，提出研制“大型卷板设备数控系统”的课题计划。 该成果可用于板材的自动卷制成型。技术原理及流程:本项目研究与开发的目的是实现大型卷板设备数字化控制、自动化操作。总体思路为该项成果在弹塑性变形理论基础上，分析卷制工艺、正确确定材质弹塑性变形量及回弹指数，核算设备运动及动力参数，创造性地建立了板材卷制的数学模型;合理设计卷制工艺，编制计算机程序，采用计算机程序控制;研制基于 PMAC 的开放式数控系统，实现大型板材工件数控卷制。成果水平及主要技术指标:该研究达到并部分超过国际先进水平，获天津市科技进步三等奖。 市场分析及效益预测:新研制的数控卷板设备可实现板边预弯及卷圆工艺工步的自动化操作，比手动操作减少两名操作人员，由于实现板边预弯，省去压力机压头工艺，可省去 2000T 油压机、20 T 桥吊各一台，省去压头操作人员 4名，达到大幅减少操作人员、缩短工艺时间、提高生产效率、提高产品质量的目的。正式投入生产使用三年来，验证提高生产效率近 1 倍，证明其技术先进，生产可靠，年均创利税 150 万元。154.TCP-I 型摩托车排气污染物测量装置项目研究的背景及用途:防治大气污染是一个庞大的系统工程，需要个人、集体、国家、乃至全球各国的共同努力。为贯彻《中华人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国大气污染防治法》，配合当前我国机动车行业的产业结构调整和企业认证，控制摩托车排气污染物对环境的污染，改善环境空气质量，我公司自主研发试制了符合《摩托车排气污染物排放限值及测量方法(工况法)(GB14622-2002)》全部检测要求的性价比高、可靠实用、易于操作的 TCP-I 型摩托车排气污染物测量装置。该装置的试制完成将打破只能以国外装置作为测量手段，因而国外装置在排放检测领域一统天下的局面，带来有利于社会发展的有益竞争。由于整套装置依赖于国内高校和研究所的科研力量试制完成，因此，使技术支持有了更充分的保证，各项服务措施更加切合实际、易于实现。技术原理及流程:本装置采用工况法测量摩托车排气中一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)和氮氧化物(NOX)的排放值，满足对摩托车产品进行型式认证试验和生产一致性检查试验的需求，是摩托车生产企业、相关科研部门、摩托车检测机构进行检测和分析摩托车排气污染物的必备专用设备。 本装置由中央计算机控制单元、定容稀释排气取样(CVS)单元、分析仪器单元以及相关辅助设备组成。成果水平及主要技术指标:国际先进。市场分析及效益预测:本装置可以用于整个摩托车行业的发动机排放检测，也可用于研究院所进行发动机的设计，将装置进行改进后可以适应其他机动车的排放测量。该装置的推行，将为我国机动车生产厂家提供高性价比的检测设备，促进各生产厂商迅速提高制造技术，降低对大气环境的污染物排放。随着世界各国对发动机排放的日益重视，各种排放检测设备将在各发展中国家陆续上马，该装置可以出口到其他国家地区，打破国外仪器垄断国际市场的局面。 

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。

李微课题组利用N-phenyltrifluoroacetimidoyl (PTFAI)和2-diphenylphosphinoyl-acetyl (DPPA)这两种基团，分别通过远程导向以高立体选择性实现了多种糖基的α和β糖苷化。

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

成果简介铁矿石品位下降及铁矿石质量劣化的现状下， 合理选择性价比高的铁矿粉对钢铁企业配矿和生产具有重要意义和经济价值。 单种铁矿粉综合性能评价模型根据铁矿粉化学成分及其物理性能、 冶金性能、 烧结基础特性和单烧性能， 结合钢铁厂的实际炼铁参数和铁矿粉市场行情， 分简单型和科学型对铁矿粉的综合性能作出科学合理的计算， 对当前条件下的铁矿粉采购价格作出预测， 为钢铁企业合理高效采购铁矿石、 降低炼铁成本， 提高生产效率， 加强原燃料管理提供量身定做的模型软件。 既可以为采购部采购铁矿石提供价格底线参考， 也可以为烧结厂优化配矿提供基础数据。成熟程度和所需建设条件采用 VC 程序设计语言开发的模型软件， 系统稳定、 成熟， 分单机版和网络版（网络版的参数可以网络共享）。 只需在计算机上安装模型软件， 不需要任何其他条件。技术指标根据铁矿石的种类与用途， 按直接入炉矿（生块矿、 球团矿） 和铁矿粉（精矿粉、 富矿粉） 四类分别进行评价。评价模型分为简单型和科学型， 简单型从化学成分进行计算与评价； 科学型在简单型基础上从化学成分、 物理性能和冶金性能、 矿石基础特性、 单烧性能进行全面的计算与评价。设置基准矿， 即以同期市场和企业生产条件下某种已知价格和性能的矿粉为基准矿， 待评价矿的性能与之对比， 从而预测相应的价格。 预测的价格与铁矿粉实际性能吻合度 90%以上。市场分析和应用前景该模型可用于钢铁企业采购部门、 烧结厂、 炼铁厂等多个部门使用， 联合使用可以选用网络版。 全国近 300 家钢铁企业都是潜在的客户， 铁矿粉贸易商也可以购买， 为合理定价提供技术依据。社会经济效益分析以产能 1000 万吨的钢铁厂为例计算， 需要采购铁矿粉 2000 万吨， 采用该模型， 为其中的 30%矿粉提供采购底价指导， 每吨节约保守以 5 元计算， 一年可以降低采购成本 3000 万元， 因此具有非常可观的经济效益。合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 龙红明 0555-2311571 13956233905 yaflhm@126.com

成果介绍针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。技术创新点及参数依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。市场前景主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，数据管理混乱、维修决策困难。实施条件实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势

铁矿石品位下降及铁矿石质量劣化的现状下，合理选择性价比高的铁矿粉对钢铁企业配矿和生产具有重要意义和经济价值。单种铁矿粉综合性能评价模型根据铁矿粉化学成分及其物理性能、冶金性能、烧结基础特性和单烧性能，结合钢铁厂的实际炼铁参数和铁矿粉市场行情，分简单型和科学型对铁矿粉的综合性能作出科学合理的计算，对当前条件下的铁矿粉采购价格作出预测，为钢铁企业合理高效采购铁矿石、降低炼铁成本，提高生产效率，加强原燃料管理提供量身定做的模型软件。既可以为采购部采购铁矿石提供价格底线参考，也可以为烧结厂优化配矿提供基础数据。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、数据管理混乱、维修决策困难等背景，针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。项目展示包括移动端人工检测、无人机图像检测、水下检测、索力监测、桥梁动力特性识别及施工监控等多种实际应用场景，并依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。该模型能够实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势，由此对实际桥梁管养提供预防性养护措施建议；本技术意在解决实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，优化数据管理混乱现状，并通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。

主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、数据管理混乱、维修决策困难等背景，针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。项目展示包括移动端人工检测、无人机图像检测、水下检测、索力监测、桥梁动力特性识别及施工监控等多种实际应用场景，并依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。该模型能够实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势，由此对实际桥梁管养提供预防性养护措施建议；本技术意在解决实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，优化数据管理混乱现状，并通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。