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浙江大学水质自动监测站竞争性磋商
浙江大学水质自动监测站竞争性磋商
浙江大学
2022-05-27
用于多参数水质检测的手持式智能设备
项目简介： 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度，用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点，通过小型化相关 传感器和检测设备，研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色： 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB-IoT）等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备，需要使用市电供电， 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大，难以携带。少数可手持的 设备，成本高昂，功能单一，难以适应室外多参数水质检测的需求。
南开大学
2021-04-11
紫外-微臭氧光化学激发氧化水质深度净化技术
紫外-微臭氧光化学激发氧化水质深度净化技术是对现有的紫外—臭氧工艺进行改进得出的创新工艺。该工艺利用紫外光激发空气产生微臭氧，使进水在紫外光和微臭氧的协同作用下得到深度净化，达到去除水中对人体健康存在严重威胁的优先有机污染物的目的。
东南大学
2021-04-10
水质安全评价及预警关键技术研究与应用
项目针对现有水质监测预警系统存在系统开环运行、预警功能单一、环境适应性差、检出污染物有限等问题，通过基础研究、技术开发、系统集成和示范应用，取得以下创新成果：1）提出基于事件驱动和风险评估的水质安全预警控制技术体系，突破水质安全评价、水质组合预测、水质事件检测、动态风险预警等系列关键技术，自主研发完成具备高集成度、可扩展性的城市饮用水水质安全预警系统平台；2）提出包括 126 项水质指标的饮用水水质安全指标体系和基于水厂工艺处理能力的原水水质安全评价关键技术，实现综合考虑水质状况、水厂工艺和调度能力等因素的本地差异化水质安全评价系统；3）提出基于不确定性原理的突发水质事件动态风险预警方法，研发完成支持多任务运行的突发水质污染事故模拟仿真服务系统；4）研制完成多种新型水质在线监测预警仪器及装备，包括发光菌法在线水质综合毒性监测仪、免试剂多参数在线水质分析系统、移动水质采样监测系统等。由吴澄院士等专家组成的成果鉴定委员会认为本项目成果具有普适性和可扩展性，整体上达到国际先进水平，在预警系统集成、全流程水质评价、动态风险预警方面达到国际领先水平。
浙江大学
2021-04-11
一种移动式多参数水质分析仪
1. 痛点问题
比色检测在环境监测市场占据较大比重。根据结果判读的方式，比色法可分为目视比色法和光电比色法。目视比色法包括比色试纸条、试剂盒等，可节省判读仪器，经济性好，但是准确性低。光电比色法往往需要实验室分析仪器，譬如实验室台式或者便携式/手持式分光光度计、酶标仪等，准确性高，但是经济性受到诟病，且仪器小型化、智能化程度低，导致其应用场景和范围受限。综上，目前市场上主流的水质比色分析仪器或技术在经济性和准确性上无法兼顾。
2. 解决方案
基于智能手机的移动式多参数水质分析仪，以手机摄像头为信号感知和处理模块，减少了新仪器开发的成本和周期，此外提出了整合手机摄像头的比色检测光路系统设计方案，建立了图像信息与浓度之间的定量关系模型，开发了配套的单机及云上APP测试软件。仪器可支持可见光波长范围（400-700 nm）的水质参数快速比色分析，测定指标包括氟化物、氨氮、余氯、正磷酸盐、浊度等。整机重量小于1kg，主机尺寸12cm*7.5cm*7cm，电源采用充电锂电池，防护等级IP54，检测方法符合国标。
相比于传统实验室水质分析技术，该款仪器重量轻、体积小，利用智能手机庞大的用户基础和兼容平台，可实时上传数据和定位监测地点，可组网形成监测大数据的管理和分析。手机的开放性系统有利于迭代升级，互联网服务有利于产品升级和维护。该仪器打破传统环境监测极大依赖于实验室仪器的现状，提供兼顾经济性、准确性和便捷性的非凡测量体验；有利于开展现场污染调查及定量分析，在条件恶劣和偏远地区的环境监测中可以发挥重要的作用；借助智能手机的高用户普及率及实时定位功能，能够为构建环境物联网和污染大数据提供技术支撑。
合作需求
（1）寻求在数字孪生流域、智慧河湖应用场景对接资源。
（2）寻求在环境监察执法、管网巡查执法、应急监测等领域有丰富市场销售经验与渠道资源的企业开展商务合作。
清华大学
2022-01-06
TE-800Plus 智能式多参数水质测定仪
▷产品简介：TE-800 PLUS是一款便携式多参数高精度分析仪，具有实时数据传送，4G通讯模块，采用高精度数字电极，检测项目有COD，TOC，氨氮，浊度，悬浮物，叶绿素，蓝绿藻，余氯，pH，溶解氧，温度，电导率，ORP， TDS，水中油等项目，适应于各种恶劣工作环境，内置高容量SD卡可进行数据无限保存；专业水质检测仪系统，内置高容量锂电池，仪器性能稳定、测量准确、测定范围广、功能强大、操作简单, 是一款为客户在野外，实验室提供检测，监察，数据管理融为的一体便携水质检测系统 .
▷功能特点：
※ 检测项目有COD，TOC，氨氮，浊度，悬浮物，叶绿素，蓝绿藻，余氯，pH，溶解氧，温度，电导率，ORP， TDS，水中油（可定制项目）；
※ 8寸彩色触摸屏，内置热敏打印机；
※ 内置大容量充电锂电池，待机时间长；
※ 采用传感器新技术、无需试剂，无污染，经济、便捷；
※ 整机按照人工学设计，外观流行时尚，携带方便；
※ 可长时间在野外工作，中文界面切换，操作简单、快速；
※ 内置存储卡可实现数据保存、查询；
※ 采用高精度全数字光学电极，自动温度补偿，从而实现更稳定准确的测量值；
※ COD，浊度，悬浮物,叶绿素，蓝绿藻，水中油采用全数字光学电极，能自动对光路衰减及浊度影响进行快速补偿，从而实现更稳定准确的测量值；
▷应用行业：
可广泛应用于科研院所、环境监测，环境工程、江河湖泊、自来水厂、石油化工、生物制药、光伏能源、食品饮料、水产养殖和市政给排水以及第三方检测等行业 .
天尔分析仪器（天津）有限公司
2022-07-18
紫外可见智能型多参数水质测定仪
北京连华永兴科技发展有限公司
2022-07-01
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。
电子科技大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10