本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法；研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型；研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇，培养硕士研究生3名。

方案1清浊分流，轻污染水(COD≤300mg/l)处理达到回用标准，其它水合并处理达标；轻污染水回用率70%，总体回用率50%，吨水处理费1.5元。 　　方案2混合废水处理达标，部分水深度处理达到回用，运行费用较方案1高。 　　轻污染水-生物接触氧化-生物滤池-复合反应器-陶瓷膜-达回用标准； 　　部分污泥回流，陶瓷膜过滤浓水与其他废水合并，处理达标排放。 　　该技术的技术特点： 　　1、自主研制陶瓷膜和动态涂膜技术，可形成预期孔径的无机膜。 　　2、研制生态陶粒、活性炭等组成的曝气生物滤池，用于多个厂的深度处理； 　　3、将物化预处理、多孔陶粒过滤、曝气生物滤池、陶瓷膜等分离技术，进行优化组合，用于印染废水的深度处理和回用，具有设备价格低廉、能耗省、运行成本低的优点。 　　环保效果： 　　分别对棉印染、针织印染、化纤印染废水进行清浊分流和混合废水回用中试(120吨/日-360吨/日)污染物削减75%以上；出水透明度＞30；色度＜25；高锰酸盐指数≤20mg/l；pH6-9，达到暂定的印染水回用标准，并已使用了约5万吨回用水，染色几十种织物。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

一、 项目简介本项目在国内外首次提出了交流和直流电磁系统的可靠性优化设计方法及软件包；提出了控制继电器的失效判据、可靠性试验方法及抽样方案，作为负责单位制订了我国继电器可靠性方面的第一个国家标准“控制用电磁继电器可靠性试验通则”，并研制了能实施上述国家标准的具有国际先进水平的继电器可靠性试验装置。二、技术指标出版了我国电工产品可靠性领域第一本专著“电工产品可靠性”，并发表了大量学术论文；通过本项目的研究还培养出博士6人，硕士28人，破格晋升教授7人；曾获天津市科技进步奖二等奖及三等奖各1项，河北省省长特别奖1项，河北省科技进步奖一等奖及二等奖各1项。于2000年荣获国家科技进步二等奖。三、推广应用情况本项目的理论研究成果和可靠性试验装置已应用到国内十几家主要电器检测中心、试验站和机械工业系统、信息产业系统和航天工业系统的大型企业，为其开展电器产品可靠性评定工作提供了有效手段，对改进电器产品的设计、提高产品质量与可靠性起到了重要作用，取得了显著的经济效益和重大的社会效益。 国家标准GB/T15510“控制用电磁继电器可靠性试验通则”       出版的专著研制的继电器可靠性试验装置

拥有一整套室内空气流动的模拟仿真技术以及通风空调系统内气溶胶污染物传播的模拟仿真技术，成果包括自主开发的三维计算流体力学软件和室内污染预测软件，具体包括： （1）采用先进的模型和算法及环境评价指标； （2）可对建筑环境的各类参数以及气溶胶颗粒分布进行全面设计和仿真； （3）针对性地解决建筑环境与设备工程典型流动和传热问题。根据设计与工艺要求，利用先进的计算模拟软件仿真模拟，解决当前建筑由于复杂化、大型化、多功能化、设计环境复杂所带来的设计难题。以计算模拟优化的方式，大幅度降低由于设计不合理所带来的各方面影响及经济损失，如建筑用能过大、舒适性难以保证、医疗环境内传染病控制不利、室内空气品质低下等问题。 

科研成果：复杂地层钻探取心工艺技术及实验装置，2016年，高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

项目采用了中山大学自主研发的低损耗低应力超低温氮化硅材料平台，研制了一系列光子集成的关键 器件

结霜现象广泛存在于各类冷库中，霜层的存在会降低冷库运行效率并增加其能耗。逆循环融霜、电加热融霜等传统融霜手段被应用在冷库除霜中，这些手段一方面会增加冷库能耗，另一方面会导致库温的波动从而影响冷库内产品质量。本技术将热泵系统与溶液循环耦合，采用低温低浓度溶液为除湿工质，利用热泵冷凝热驱动溶液再生，实现一种在冷库工况下无需额外能耗的深度除湿干燥技术，降低冷库运行能耗。本技术可将冷库中空气露点降低到-10oC以下，单位能耗除湿量可高达6 (kg/(kW·h))。相比传统融霜手段，无库温波动。