本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

钢中非金属夹杂物破坏了钢的连续性，是钢产生裂纹破坏的祸根。一般把粒径大于 50μm夹杂物称为大型夹杂物。这种夹杂物占钢中夹杂总量的 1%，但对钢质量危害最大。如何把大型夹杂物从钢中捕捉并从钢中分离出来，这是首要解决的问题。为此，原冶金部科技司于1982 年下达“钢中大型非金属夹杂物”的研究课题。大样电解是用于分析钢中大于 50μm 非金属氧化物的一种方法。本方法是由电解、淘洗、还原、磁选、分离、照相、分级等部分组成。主要设备包括：钢样电解、碳化物分离、还原设备、显微照相及分级等系统。技术特点：1、电解试样大，捕捉钢中夹杂物效率高；2、采用较低成本的电解液；3、电解槽结构便于处理阳极泥；4、采用物理方法分离碳化物，操作简便，效率稳定，夹杂物回收率高；5、采用还原好磁选方法来分离夹杂物。1985 年通过冶金部鉴定，鉴定认为：本方法在电解液、电解槽结构、淘洗设备等方面均有特色，与国外（日本）同类型分析设备相当，填补了我国的空白，1999 年获国家冶金工业局科技进步三等奖。

钢中非金属夹杂物破坏了钢的连续性，是钢产生裂纹破坏的祸根。一般把粒径大于50μm夹杂物称为大型夹杂物。这种夹杂物占钢中夹杂总量的1%，但对钢质量危害最大。如何把大型夹杂物从钢中捕捉并从钢中分离出来，这是首要解决的问题。为此，原冶金部科技司于1982年下达“钢中大型非金属夹杂物”的研究课题。大样电解是用于分析钢中大于50μm非金属氧化物的一种方法。本方法是由电解、淘洗、还原、磁选、分离、照相、分级等部分组成。主要设备包括：钢样电解、碳化物分离、还原设备、显微照相及分级等系统。技术特点：1、电解试样大，捕捉钢中夹杂物效率高；2、采用较低成本的电解液；3、电解槽结构便于处理阳极泥；4、采用物理方法分离碳化物，操作简便，效率稳定，夹杂物回收率高；5、采用还原好磁选方法来分离夹杂物。 1985年通过冶金部鉴定，鉴定认为：本方法在电解液、电解槽结构、淘洗设备等方面均有特色，与国外（日本）同类型分析设备相当，填补了我国的空白，1999年获国家冶金工业局科技进步三等奖。 应用范围：该设备主要用于分析钢包精炼、连铸中间包、铸坯钢中大型非金属夹杂物，通过分析研究各阶段钢中夹杂物来源，提出有针对性措施，改进工艺，提高产品质量。

当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点： 1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。

局部排风：就地快速捕集大部分污染物 全面通风：将剩余污染物转移至厂房上部排出

成果内容：在6项国家级项目连续支持下，创建了在多种过滤膜表面构建仿细胞膜抗污染涂层的共性技术方法。获得了多种抗污染性能优异的水净化膜，建立了自清洁油水过滤分离装置及工艺技术。抗污染不锈钢网膜滤水通量10000-60000 L/m2h，除油率99%；抗污染超大尼龙网膜处理湖泊藻类污染的除藻率可高达95%，水体透明度及处理效率比其它处理分别提高3-5倍和100倍。抗污染膜构建技术及主要应用指标达到国际领先水平。 成果成熟度：已进入中试产品阶段，需要合作进行产业化攻关。 转化方式：技术转让与合作开发。 产业化应用市场需求： (1)湖泊及水源水中藻类和其它悬浮污染物高效滤除； (2)游泳池水高效、快速过滤净化； (3)巨量含油污水自清洁过滤净化处理； (4)原油开采液抗污染油水过滤分离； (5)水面浮油快速、高效收集； (6)生活污水高效过滤处理。 有关奖项：2017年陕西省科技工作者创新创业大赛金奖； 2021年陕西高校科学技术奖“一等奖”。 成果知识产权情况： 专利号 专利名称 专利状态 知识产权权属 ZL201110203771.7 利用RAFT聚合技术在材料表面构建仿细胞外层膜结构涂层的方法 授权 独占 ZL201110205373.9 仿贻贝粘附蛋白和细胞膜结构共聚物及其制备方法和应用 授权 独占 ZL200910219143.0 一种仿细胞外层膜结构修饰涂层制备的方法 授权 独占 ZL201310469385.1 一种通过聚多巴胺涂层构建功能化表界面的方法 授权 独占 ZL201510013872.6 含磷酰胆碱和聚乙二醇的功能聚合物及其抗污涂层的构建方法 授权 独占 ZL201610120275.8 功能型仿细胞外层膜立体结构涂层的构建方法 授权 独占 ZL201810353089.8 一种抗生物污染的超亲水微滤膜的制备方法 授权 独占 ZL201610485203.3 一种滤纸改性制备油水分离膜的方法及应用 授权 独占 ZL201610485188.2 一种亲水/疏油型油水分离不锈钢网膜的制备方法 授权 独占 ZL201910027531.2 一种仿生聚合物及制作耐久性双仿生聚合物涂层的方法及应用 授权 独占 ZL201720628315X 一种滤水型油水分离器 授权 独占

项目成果/简介:成果内容：在6项国家级项目连续支持下，创建了在多种过滤膜表面构建仿细胞膜抗污染涂层的共性技术方法。获得了多种抗污染性能优异的水净化膜，建立了自清洁油水过滤分离装置及工艺技术。抗污染不锈钢网膜滤水通量10000-60000 L/m2h，除油率99%；抗污染超大尼龙网膜处理湖泊藻类污染的除藻率可高达95%，水体透明度及处理效率比其它处理分别提高3-5倍和10

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂， 且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源 数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将 其应用于智慧城市建设。 项目特色：  统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现数据共享 和业务融合；  综合考虑用户的用电行为、用户间关联关系、时间、日期对用 户能源需求的影响进行建模；  融合分析用户多类能源的综合用电需求，并采用基于隐变量的 聚类算法在隐含用电需求空间中对用户进行聚类。市场应用前景： 建成统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现天津城 市电网结构化数据、非结构化数据、采集量测数据的统一存储，提出 的多因素能源使用特性细粒度分析框架，精细刻画用户的能源使用特 性，比传统方法具有更加丰富的涵义和可解释性。成果有效支撑天津 城市电网“十三五”期间的存储需求。为我国智慧城市综合能源数据 分析领域的技术进步发挥了巨大的推动作用