1.痛点问题 随着我国城镇化的快速推进，城市污水和污泥处理量急剧攀升，2021年市政污泥规模超过7000万吨，高效低成本减量化、稳定化、无害化和资源化污泥处理处置已成为我国可持续发展的重要且紧迫的需求。城市的快速发展导致原本处于郊区的污水处理厂已处于市区，现有污泥处理技术（如干化+焚烧，厌氧消化、好氧堆肥等）由于臭气排放存在明显的“邻避效应”，周边居民反对强烈；同时存在处理成本高，或减量化不足导致污泥运输费用高和运输臭气外溢等问题。 2.解决方案 超低能耗高效安全污泥湿式氧化处理技术（SEUE-WAO）利用高温和一定压力，以富氧空气作为氧化剂，在液相中将有机物分解为二氧化碳、水等无机物或小分子有机物的化学过程。 1)该技术全程封闭运行，污泥湿式氧化产生的反应气经过喷淋处理和土壤滤池过滤后可达标排放，实现了臭气的零排放，彻底解决“邻避效应”。 2)本技术开发了高效自清洁低阻污泥-污泥换热技术，将污泥有机物氧化反应释放的能量深度回收用于预热调质污泥，工艺能耗大幅降低，只需要少量加热甚至无需电加热可维持工艺系统运行，同时开发的反应泥余压余热储存与利用新工艺，实现了工艺超低成本、高效安全运行。 3)该技术处理后的污泥含水率可降低至40%以下，减量化~80%，大大减少运泥运输费用，处理后的污泥气味小，减小了臭气外溢的风险。 4)该技术灵活性强，根据处置路径的不同，可调整工艺参数。处理后的污泥处置路径多样，可作为包装类纸板的填料资源化利用，也可用于制砖、陶粒等建材利用，或用于焚烧处置。 综上，本技术臭气零排放，环境友好性佳，解决了现有技术的二次污染和邻避效应难题；同时充分回收能量，具有超低处理成本、安全高效、自动化程度高、产物可资源化利用等优点。 3.合作需求 1）成立新公司进行示范工程建设的资本投资； 2）拥有污泥处理业务资源的水务集团等企业进行合作推广应用； 3）构建针对产品工程化推广的专业化管理和运营团队。

该项目致力于开发新型纳滤膜并应用于国家重点需求的水处理、物料分离等领域。双排斥性能中空纤维纳滤膜技术已完成印染废水处理的中试阶段。面向印染、重金属、家用饮水机等行业的水处理领域；医药、石化等精细化工的物料分离、溶剂回收等领域

新型水和废水处理用混凝剂与吸附材料是针对我国水和废水处理的需求而 研发出的系列具有自主知识产权的新型、高效、经济的水处理产品，产品包括： 无机复合混凝剂、阳离子型有机高分子絮凝剂、无机-有机复合高分子絮凝剂等 三大系列新型混凝剂，阳离子聚合物改性膨润土、改性农作物秸秆阴离子等两 类新型吸附剂。所开发的上述产品制备方法先进，工艺简单易行，安全高效， 推广应用前景广阔，其成果达到国际领先或先进水平，获得 2013 年度山东省科 技进步一等奖。 研发出的上述产品已在给水处理、污水处理、工业废水处理中得到了应用， 取得了显著的经济效益、社会效益和环境效益。

本发明公开了一种基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统，包括 PC、PCI 桥、双通道切换开关、FPGA、多核 DSP、晶振、电源以及两存储器；PC 通过 PCI 桥连接 FPGA，FPGA 连接双通道切换开关，双通道切换开关连接两存储器和 DSP，DSP 通过 HPI 接口连接 FPGA，电源分别连决 FPGA 和 DSP；PC 将图像数据通过 PCI 桥传送到 FPGA，FPGA 对图像数据进行 FIFO 缓存。本发明通过乒乓的方式将连续图像数据在两存储器之间轮番交替存储并交替送至

作为小型的污水处理与回用设备或者规模较小的处理工程，目前的工艺需要多个池体构筑物或设备进行组合，占地面积较大，并且运行费用较高。本发明将生化处理单元和深度过滤处理单元一体化，综合性和灵活性高，较低的投资与运行费用和成本，自动化程度高；处理效果可以达到有关污水处理回用的水质指标，可回用于道路浇洒、绿化浇灌、洗车、地面冲涮、工业利用等。

纳米颗粒/高分子复合中空纤维膜采用先进纳米颗粒涂覆技术，使得纳米颗粒均匀涂覆于高分子膜表面，形成高性能纳滤膜。其截留性能接近于陶瓷膜，成本接近于高分子膜；采用中空纤维膜组件技术,膜出水量将比平板纳滤膜大2-3倍；纳米颗粒改性膜表面具有优异抗污染性能。纯水通量大于15 Lm-2hr-1bar-1；分子量350gmol-1染料截留率大于99%。适用于高盐度印染废水脱色、回用、零排放等应用。

煤矿提升机箕斗卸煤不净的原因有:水煤、黏矸造成箕斗内滞卸载不完全；冬季严寒天气，箕斗内的水媒冻结造成滞煤，当箕斗定量装载在箕斗滞煤情况下再次装载后，其实际载荷超过额定负荷，远超过电机额定能力，会造成无法正常提升，若不及时排除，则易造成提升安全事故的发生。本成果设计了测量余煤卸载情况的监测系统，该系统将利用无线张力检测装置，实时检测提升机钢丝绳的张力，并通过无线发送装置发送到地面，之后，通过标度变换并计算出钢丝绳张力和载重量最终显示在液晶显示器上，当过有余煤未卸尽时，则报警，提醒及时清理箕斗余煤。该成果的发明，极大提高了矿井提升机的安全提升水平，促进了煤矿的安全高效生产。 该成果针对提升机提升过程中的过载情况进行研究，设计了基于无线通信的装卸载安全 提升智能监测与控制装置。主要技术性能指标如下： 1、能够实时测量钢丝绳张力，钢丝绳直径 22～36mm； 2、该系统能够测量装载重量为 0～20 吨。 3、系统采用无线数据传系统，工作频率为 2.4G，传输距离 200～2000m； 4、系统采用蓄电池供电，供电电压 12V，功率 0.7W。 5、能实时监测钢丝绳张力，并实时显示装载重量。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。