区域隐伏矿体三维定量预测评价，可以用一句话概述地表达为：以多年积累的二维地质调查成果与经验为基础，依托三维可视化技术拓展为三维实体地质模型，以成矿控制因素有利组合部位的定量圈定与筛选实现深部矿产资源的定位与评价。因此，系统地收集研究区的地质、矿产基础资料，在平面地质图和剖面（钻孔）图等基础地质资料的基础上利用地质三维建模技术构建三维地质模型；在此基础上，针对成矿有利部位开展矿产地质调查、深部钻探和大比例尺物、化探等工作；利用三维矿产预测模型，有机的组合各种成矿预测相关信息，提取有利成矿条件，寻找有

1.痛点问题 预测性维护（PdM）以资产密集型企业为服务对象，用于确定在役设备状况，预测何时应做维护。只在确有必要时才做维护，比日常或定期进行的预防性维护能节省成本。调查数据显示，引入预测性维护的企业，能够大大节约企业生产成本、带来效益增加、有效提高企业竞争力。预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。而现有运维技术的低可靠性与高复杂度，以及在此过程中形成的数据孤岛都极大地限制了企业的效率，企业对预测性维护的需求日益强烈。 目前，预测性维护的主要提供商仍仅局限于某几个领域，行业内和行业间的竞争远未充分，市场发展潜力巨大。 2.解决方案 本项目的技术核心是用于系统优化的数学模型和预测算法。项目团队深耕机器学习、大数据算法以及运维调度、鲁棒优化算法，取得了机理与算法之间逻辑耦合的关键技术突破，建立了自主知识产权的系统级智能监测体系及整体性的运维解决方案，为企业提供生产及质量的全面动态优化，其覆盖面广、可靠性高、操作简单、经济效益显著。 合作需求 1）市场资源：轨道交通业、无人驾驶行业、先进制造业等，有实现高质量发展愿望的、旨在增效减负的资产密集型企业市场资源对接； 2）资金：天使轮拟融资500万元，用于完成开发平台的搭建，推出两款拥有自主知识产权的预测性维护产品。 3）其他资源：办公场地、实验场所及设备、人才支持等。

成果简介焦炉炼焦过程中所产生的荒煤气经集气管、 初冷器和鼓风机等环节处理后传输给化产及煤气用户。 传输过程中， 集气管压力系统和鼓风机调速系统的稳定优化控制对于炼焦生产有着十分重要的作用。 当集气管压力过高时， 一方面造成跑烟冒火，污染环境； 另一方面降低了荒煤气的回收率， 造成能源的浪费。 当集气管压力出现负压时， 空气就会从炉门、 炉盖等处进人炉体， 导致焦炭质量下降、 缩短炉体使用寿命及煤气中氧含量增加。 为此我们针对非对称分布多焦炉多集气管共用一套鼓冷装置的系统设

本发明公开了一种陶瓷刀具沟槽磨损预测的新方法，属于金属 高速切削领域。该模型预测方法步骤包括：检测难加工材料被加工表 面硬化层深度；进行难加工材料陶瓷刀具高速加工实验，获得并定量 测量对应刀具沟槽磨损边界；通过测量分析，获得沟槽磨损宽度和深 度数据；通过多元线性回归方法获取沟槽磨损宽度和硬化深度的关系； 建立沟槽磨损宽度和深度之间的微分关系；最后建立沟槽磨损深度和 硬化层厚度之间的对应关系。由于本发明中在预测陶瓷刀具沟槽磨损 时考虑了被加工表面的硬化层深度，从而更加接近真实的加工状况， 提高了沟槽磨

针对充填采矿灾变预测与防治的关键问题开展研发，本成果主要技术内容如下：（1）系统研究了充填体破坏失稳声发射预测技术，开辟了用声发射预测充填破坏失稳的新途径；（2）开发了胶结充填过程控制成套技术，提出并成功实施不良地质体超前护帮充填技术等。本技术成熟可靠，适用于充填法开采的金属矿山，已经在江西等省的 9 家矿山推广应用，累计取得产生超过 3 亿元的经济效益和显著的社会效益，并荣获 2011 年江西省科技进步二等奖。 

在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。

本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术是一种构件级别的建筑地震经济损失精细化评估方法，具体包括 3 个模块：构件震害评估模块、损失评估模块和可视化模块，构件震害评估模块用于根据建筑信息模型（building information model，BIM）和易损性数据库评估每个构件的震害；损失评估模块用于根据 BIM、易损性数据库和修复标准库计算每个构件及建筑整体的地震经济损失；可视化模块用于建筑震害和损失的三维可视化展示。本技术可以将损失评估精确到构件，而且提供具体的构件损失分布，为建筑投保、地震修复策略、防灾设计等提供重要参考。

痴呆前期异常改变的代谢通路（左）与痴呆预测模型的ROC（右）复旦大学人类表型组研究院陈兴栋青年研究员团队、复旦大学附属华山医院神经内科丁玎研

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。