针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法，分工况区域动态确定排放阈值，从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。

中试阶段/n该项目公开了一种研究土壤颗粒物排放的模拟装置，包括风机、模拟装置主体，模拟装置主体一端为进风端，模拟装置主体的进风端设置有导风板，模拟装置主体的进风端通过导风管与风机连接，模拟装置主体内的顶部设置有降雨管和光照管，模拟装置主体内的底部设置有样品槽，样品槽内设置有搅拌器，样品槽的底部设置有槽底漏水孔，模拟装置主体的两端的分别设置有上风向空气颗粒物采样器和下风向空气颗粒物采样器，本实用新型可以同时模拟不同土壤类型、风速、翻耕强度、降雨强度、光照强度多个实验因素影响下的农业用地颗粒物排放。

本项目采用近红外波段的DFB型二极管激光器，结合波长调制吸收光谱技术，通过一对CO2谱线的谐波信号实现对高温高压环境中温度以及CO2浓度的测量，从而实现对燃料利用效率及碳排放检测。 技术推广意向：仪器仪表 现状特点：可调谐二极管激光吸收光谱技术是利用二极管激光器波长调谐特性，获得被测气体特征吸收光谱范围内的吸收光谱，从而对气体进行定性分析或定量分析的一种新技术。该技术具有高灵敏度、非接触式、实时、动态、多组分同时测量等优点。由于二极管激光器的高单色性，可以利用待测气体分子的一条孤立吸收谱线进行测量，避免了其他分子谱线的交叉干扰，从而准确地鉴别出待测气体。TDLAS 在许多领域有着潜在的重要应用价值，是近年来国际上非常热门的研究领域之一，其主要的应用领域有：分子光谱研究、机动车尾气测量、工业过程监测控制、天然气泄漏及有毒有害气体监测、大气痕量气体检测、医疗诊断、大气气溶胶测量等领域。技术创新：采用价格低廉、坚固耐用的近红外二极管激光器最为探测光源，对于压力范围相对较小以及气体浓度相对较高的系统较为适用。

此连续铁碳微电解流化床设备的主要原理是将铁屑和碳粒等填充料，填装在主要包括一筒体的特定装置中，制成所谓的电解床。当污水通过时，铁成为阳极，碳成为阴极，产生各种微电化学反应，从而实现废水处理目的。

本实用新型公开了一种便携式小型运动负荷监测设备，包括单片机、用于采集用户脉搏信息的心率传 感器、用于确认当前用户信息的指纹读取模块、用于存储用户数据信息的存储模块、用于显示相应信息的 显示模块、用于设置相应功能的按键模块和用于传送用户数据信息到数据库的无线传输模块，其中：单片 机分别与心率传感器、指纹读取模块、存储模块、显示模块、按键模块和无线传输模块相连。本实用新型 可以实时处理、显示和存储用户在体育课堂或者课外锻炼中的运动负荷量，解决人表合一，达到确认数据 的作用，解决当前学生体育锻炼中的问题。

1 成果简介通过对传统心电、血压、血氧、血糖、体重、脂肪等设备的改进，结合远程医疗和家庭健康监护的具体需求，研制出可以用于实时健康监测的无创无阻碍式的新型便携设备，并且正努力达到微小型化、隐藏式的前端设备目标。2 技术指标单导心电，无导联线；心电数据采样率 250Hz 以上；心电准确率和临床比较达到 95%以上；无线心电、脉搏采集，数据率达到 8kbps；血压、血氧、体重、血糖数据准确率 95%。

项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 成都星感智联科技有限公司 企业法人 霍冬冬 注册时间 2018.4.2 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 经营范围 软件开发；计算机技术咨询及销售；数据处理；互联网信息服务（取得相关行政许可后方可经营）；环境监测；仪器仪表（不含计量器具）技术研究、销售；新能源技术与环保技术开发、技术咨询、技术转让；机械设备技术研究；电子产品、机械设备、电子元器件、电线电缆、通讯设备（不含无线电发射设备）及配件销售；货物及技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动） 企业地址 四川省成都市成华区龙潭总部经济城成宏路26号汇润国际2栋10层4-2号 获投资情况 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 霍冬冬 环境与土木工程学院 2018/2021 陈婉琳 环境与土木工程学院 2018/2022 蒲川豪 环境与土木工程学院 2019 修德皓 环境与土木工程学院 2020 蒲枫 环境与土木工程学院 2021 赵宽耀 环境与土木工程学院 2017/2021 于金腾 传播科学与艺术学院 2018/2022 杨航 环境与土木工程学院 2018/2022 叶曾琳 城乡旅游与规划学院 2017/2022 席贺伟 核技术与自动化工程学院 2019/2022 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 许强 环境与土木工程学院 教授 主要从事地质灾害防治的教学和科研工作 朱星 核技术与自动化工程学院 副教授 主要从事地质灾害防灾减灾与计算机交叉学科研究 王东坡 环境与土木工程学院 副教授 研究团队主要从事地质灾害冲击动力学、地质灾害综合减灾新技术、新方法研究。 何志华 副教授 五、项目简介 我国拥有滑坡灾害隐患点高达28.6万处，威胁人口近1400万，严重制约了我国的社会经济发展。国家出台了系列政策大力支持防灾减灾工作。但是由于滑坡灾害的多样性及复杂性，提前对其做出科学预警，并撤离滑坡威胁群众，一直为世界级难题。 项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 核心产品已售卖于全国11个省市，与多家单位达成战略合作。目前已成功预警滑坡42起，预警准确率高达95%以上。全球首次成功预警突发型滑坡（甘肃黑方台黄土滑坡）；全球首次自动预警大型岩质滑坡（贵州兴义市滑坡）；全球首次将预警技术成功应用于滑坡—堰塞湖应急抢险中（金沙江白格滑坡—堰塞湖）。提前预警时间最短27分钟，最长32小时，为滑坡威胁对象的撤离提供安全时间保障，实现人员零伤亡。 公司成立于2018年，由4人持股，盈利主要通过对各类终端仪器和技术服务的售卖，产品可应用于国土政府部门的防灾工作、国家电网的电塔基地稳定性监测、国家大型水利工程的边坡监测、道路企业的不稳定公路边坡监测、建筑行业的基坑边坡监测等，市场规模可达1200亿。 项目依托于地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，战略顾问为黄润秋教授（两获国家科技进步一等奖），指导老师为许强教授（长江学者）、朱星副教授（四川省海外高层次留学人才）、。团队成员硕博占比80%。拥有专利21项，高级别SCI论文57篇，可为公司的发展提供有效的平台壁垒、资源壁垒和技术壁垒。

本发明公开了一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统，包括能读取物流中心订单数据库中订单信息的碳排放智能减排监控系统、设于智能物流叉车上的智能物流叉车硬件终端，智能物流叉车硬件终端包括：碳排放检测装置、ＧＰＳ定位装置及能控制智能物流叉车动作的中央处理器，中央处理器能将碳排放量信息与位置信息发送给碳排放智能减排监控系统；碳排放智能减排监控系统能根据碳排放量信息与位置信息、并以低碳节能的执行原则将订单分配给中央处理器，又能自动规划出叉车最优作业路径，中央处理器会根据最优作业路径及分配订单进行作