针对隧道施工中频发的突水灾害预测与控制难题，提出了隧道前方含水量 定性定量识别方法，研发了复合激电仪预报设备，建立了地质综合超前预报体 系。攻克了突涌水治理中导水通道高分辨率探查技术难题，研发了高早强富水 破碎岩体注浆加固堵水材料与硅胶注浆材料，针对富水断层破碎带、节理裂隙、 岩溶管道及孔隙微裂隙涌水，提出了 4 种关键治理技术及新工艺；建立了以物 探为先导，新型材料与特种工艺为手段，围岩安全控制为目标的突涌水综合治 理实用技术体系，成果获得国家科技进步二等奖和省科技进步一等奖。 该技术先后在在青岛胶州湾海底隧道、湖北沪蓉西高速公路、宜万铁路、 北京地铁奥运支线、大庆至广州高速公路、三峡翻坝公路、宜巴高速公路、山 西灵山高速公路及江边电站引水隧洞等工程中得到了应用，取得了显著经济社 会效益。

针对矿区地表径流和河道的重金属污染问题，结合矿区流域特点，在矿区径流汇集区构建以改性生物质材料、天然矿物以及甲壳质和微生物为填充材料三级拦截箱，当地表径流流经拦截箱时，在填料和微生物的共同作用下，吸附径流中重金属离子，实现地表径流中重金属有效削减。在河道构建挺水、浮水和沉水植物搭配的水生植物修复带，并辅以自主研发的生态浮床，利用不同植物对各重金属的富集特征及各植物间的协同强化作用，构建水生植物生态削减缓冲屏障，以进一步削减河道水体重金属。通过滨岸拦截沟和河道植物修复带，实现河道水体中重金属 V、Cr、As、Cd、Pb、Hg 浓度稳定低于地表 II 类水标准。

本专利公开了一种对苯二甲酸生产废水的治理及其资源化的方法，属于化工领域。该工艺由树脂吸附、树脂的解析、解析物的分离与纯化构成。与现有技术相比，本发明实现了对苯二甲酸等苯系有机物与废水的有效分离，树脂经过洗脱可以反复使用；树脂解析后的物质经过过滤、分离纯化得到的有机物，可以返回到原生产工段或作为副产品销售，该工艺与传统的生物处理工艺相比，具有占地面积小、成本低廉的特点。本发明的方法达到了废水的治理与废物资源化的统一，在对苯二甲酸生产废水的治理中具有极大的经济价值和实用价值。

目前国内染料厂、农药厂、制药厂、造纸厂、化工厂、食品厂等，每年排放的高浓度难降解废水约30亿吨左右。对这类高浓度难降解工业废水的处理一直是困扰国内环保界的难题。超临界水的特殊性质使其在有机废水治理方面所具有的无可比拟的优点。 现已成功完成一套固定式和一套撬装式超临界水氧化装置。采用自主建造的超临界水氧化反应器，分别对造纸黑液、印染废水、碱渣废水、农药废水、垃圾渗滤液、化工废水、印染厌氧污泥和PTA残渣等进行了测试，在进口COD（化学耗氧值）几万mg/L条件下，可保证出水COD浓度不高于60mg/L，并析出无机盐。

黑臭河道治理是目前各级政府环境治理工作的重点。城市黑臭河道面大量广，治理难度大，治理效果易反弹，传统的物理法、生物法、化学法都不同程度存在成本高、易反弹以及容易造成二次污染等问题。利用电化学处理降解废水中的有机污染物具有速度快、降解彻底、效率高等优点，但是电极材料的低稳定性使这一技术难以投入实际应用。本项目在提高电极材料的稳定性方面取得了突破性进展，从而使得电化学-生物复合黑臭河道治理技术的成本降低到可以大规模产业化应用的水平，同时治理效果稳定，治理速度快，治理过程中不投加化学药剂和生物制剂，不会对环境造成二次污染。目前本技术已经完成实验室小试、样机制备和中试，等待风投进入将本技术做大做强。

团队通过斑马鱼和鱼类原代细胞对抗生素的毒性进行深入解析。低剂量的抗生素在海洋环境中无处不在，并且可能对水生生物产生负面影响。研究团队利用高效液相质谱联用技术检测了抗生素在深圳市主要流域的分布水平，并选择了环境中最常检出的头孢噻肟、恩诺沙星、四环素和磺胺间甲氧嘧啶这四种抗生素为研究对象。研究人员通过体外细胞实验证实，抗生素暴露健康的体外细胞，可能会抑制巨噬细胞的免疫功能，进而减弱机体的抵抗力。实验也佐证了抗生素滥用对机体危害以及环境浓度抗生素对水生生

房树人心理测验系统

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能