在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题，对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级，最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一，从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐，大量的查表 及公式计算很容易出错，并且复查工作较为难进行，从而导致设计方案的周期较长，效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限，大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系，这势必会导致设计方案存在误差较大的风险，难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况，我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress，首先其将 大量的参考数表数字化，公式程序化，设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入，最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据，丰富的数据库为管道设计，组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据， 大大提高了方案设计的精确度。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

项目研究内容： 1、开发基于工业现场总线技术，集检测、控制和优 化等功能于一体，具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统，达到协调处理过程中各设备的动作，最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中，中和过程的非线性、滞后性，本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制，通过对系统的非线性部分的预估和协 调，将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化，即保留 了线性系统

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。 研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。  研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。 SSRN 截图   密切跟踪隔离措施的敏感性分析

成果创新点 1.发展了有机-无机杂化纳米复合阻燃增强新技术，实 现了材料的力学和阻燃性能的同步提升，解决了传统阻燃 技术恶化材料力学性能的难题；相比传统阻燃技术热释放 速率降低 20-40%，力学性能提高 20-50%； 2.发展了无机-无机杂化纳米复合抑烟减毒新技术，解 决了传统阻燃材料燃烧烟气毒性大的难题，相比传统技术 燃烧烟气烟密度降低 20-40%，毒性降低 20-60%。 技术成

1.发展了有机-无机杂化纳米复合阻燃增强新技术，实现了材料的力学和阻燃性能的同步提升，解决了传统阻燃技术恶化材料力学性能的难题；相比传统阻燃技术热释放速率降低 20-40%，力学性能提高 20-50%； 2.发展了无机-无机杂化纳米复合抑烟减毒新技术，解决了传统阻燃材料燃烧烟气毒性大的难题，相比传统技术燃烧烟气烟密度降低 20-40%，毒性降低 20-60%。 

无人工作面煤与瓦斯共采技术是以中国矿业大学多年研究形成的薄煤层无人工作面和煤与瓦斯共采技术理论为基础，并结合现场高瓦斯近距离煤层群条件下薄煤层保护层开采，建立起来的难采薄煤层保护层的安全高效开采技术。该技术在安全监测预警系统的保护下，通过远程控制关键生产设备并监测其工况，集成利用目前最新的采煤机自主定位与自动导航技术、煤岩自动识别技术、液压支架电液控制技术、刮板输送机自动推移技术、工作面自动监控监测技术、井下高速双向通讯技术和计算机集中控制技术来实现自动或半自动割煤、移架、移刮板输送机等生产流程，使工作面达到少人甚至无人的目的；并通过本煤层、顶板裂隙带、采空区及被保护煤层瓦斯抽采体系，有效解决卸压煤层群高瓦斯涌出对保护层无人工作面构成的威胁。该技术在充分开采利用难采薄煤层煤炭和瓦斯资源的同时，也实现对高瓦斯煤层群的卸压防突。 此技术可实现多重目标： （1）充分开采利用薄煤层煤炭及瓦斯资源；（2）实现难采薄煤层开采工作面生产过程自动化、采煤工艺智能化、工作面管理信息化以及操作的无人化；（3）实现高瓦斯近距离煤层群的卸压防突；（4）有效控制保护层无人工作面瓦斯涌出量。 因此可以有效解决难采薄煤层开采劳动强度大、机械化程度低、安全系数低、工作效率低和煤层群高瓦斯涌出的难题，实现科学采矿及煤炭资源绿色开采的理念。 薄煤层无人工作面煤与瓦斯共采技术来源于国家高科技研究发展计划（863计划）、江苏省优势学科建设项目和国家自然科学基金青年科学基金项目，该项目研究成果总体理论与技术水平将达到国际领先水平。

本方法利用地震和电法 CT 成像技术与钻孔结合进行煤层开采破坏特征观测。通过在工作面顶、底板岩层中布置并形成不同方位钻孔，形成孔—巷、孔—孔等观测系统，并在孔巷中布置地震波检波器、电极传感器等形成一套单一或综合测试监测系统，利用通讯线路发送命令、采集与传输人工地震波场、直流电场及岩层位移量等数据，通过分析实时得到的工作面顶、底板监测区域中岩体的地球物理场参数变化情况，来评价该探测区域中不同时期的岩体变形、破坏规律及其破坏高（深）度值。同传统的钻探方法相比，它可查明探测切面内岩层的地质形态，通过时空域多次对比，可获取煤岩层在采前的赋存形态和采后的破坏特征规律。 (1) 顶、底板岩层钻孔布置：通常在工作面风巷设计 1-2 个孔/断面； (2) 测试孔深：30-150m 不等，可根据控制裂缝带高度调整； (3) 钻孔方位：与巷道平面夹角 5 度左右，朝向切眼方向，其中顶板孔仰角 40 度左右， 底板孔俯角 45 度左右； (4) 监测时间：分为背景和动态测试两部分，数据采集时间约 20-40 天。 本方法采用原位测试方法获得岩层变形与破坏动态过程及其相关技术参数，对生产具有 重要的指导意义。与传统方法相比，其具有良好的经济和社会效益。