成果描述：本发明公开了一种近实时地震震源位置定位方法，包括以下步骤：地震发生后，读取最先得到P波到时的三个台站编号和地理坐标，识别P波到时，两两求出到时差，对地震台站的经纬度坐标数据进行投影变换转换成平面直角坐标；对于任意两个台站，画出满足到时差的双曲线，震中靠近先到台站的一支上，三支双曲线两两相交；根据交点坐标构成的三角形，计算三角形重心，该重心的坐标即为震中位置初值；进一步修订震源位置；对观测方程和指标函数进行“减元”处理；求偏导数，直到满足要求为止；将最后计算结果换算成地理坐标，此坐标即为最终结果。本发明通过排除震中方位角和震级估算的误差，提高了地震定位精度和定位速度。市场前景分析：轨道交通、地质灾害工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

成果描述：本发明公开了一种用于地震预警系统的实时地震震级估计方法，利用地震矩求出的矩震级，即：检测到信号后每1秒估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右得出与实际震级非常接近的估计震级。本发明利用地震矩从而求出的矩震级能有效克服中大型地震(M>6)中出现的震级饱和问题，而且地震矩与地震动中零频时的振幅Ω0有明确联系，具有明确的物理意义。本发明方法具有实时性，检测到信号后每间隔1s均能估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右就能得出与实际震级非常接近的估计震级，能有效应用于地震预警系统。市场前景分析：轨道交通、地质灾害工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种用于地震预警系统的实时地震震级估计方法，利用地震矩求出的矩震级，即：检测到信号后每1秒估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右得出与实际震级非常接近的估计震级。本发明利用地震矩从而求出的矩震级能有效克服中大型地震(M>6)中出现的震级饱和问题，而且地震矩与地震动中零频时的振幅Ω0有明确联系，具有明确的物理意义。本发明方法具有实时性，检测到信号后每间隔1s均能估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右就能得出与实际震级非常接近的估计震级，能有效应用于地震预警系统。

本发明提供了一种卟啉化合物及其制备方法和用途，以及以卟啉化合物为活性成分的药物组合物。该卟啉化合物结构新颖，结构可调，可以在多个位点进行衍生和修饰，实现生物相容性修饰和功能的改变；该卟啉化合物吸收波长处于近红外区域，可以实现较深的组织穿透深度，具备良好光动力治疗活性。

含芯棒和无芯棒的旋锻工艺参数优化、缺陷预防以及产品设计。

项目简介 本项目基于生命科学、信息科学和工程科学的多学科交叉的研究，采用近红外光谱 分析技术，具有不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品， 分析重现性好、成本低等特点，可应用于食品、农产品流通现场检测和加工过程中在线 分析。 产品性能、指标 1) 仪器小巧紧凑,携带方便；通过 USB 数据线与电脑连接或通过安卓手机蓝牙无线传 输，均可进行检测； 2) 采用不同的检测模

东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。 光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。 东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。

本实用新型公开了一种用于水中设备布放和回收的吊钩，包括钩颈、钩背、钩舌以及密封钩口的锁扣，还包括连接钩舌前端增加钩舌长度和增大钩口的钩舌延伸段；本实用新型的用于水中设备布放和回收的吊钩，通过改进钩舌的结构，从而使水中设备布放和回收效率得到了明显提升，进而提高了这一过程的安全性。

针对地下车站、军事基地等地下建筑的空调系统设置冷却塔的可靠性、协调性和隐身性的要求，及其空调工程造价、运行能耗高昂的现实，结合可回收利用其坑道排风能量的有利条件，项目组在国家课题及企业的支持下，通过多年的技术攻关，取得如下成果：1、提出将换热器盘分成若干并联单元，在每个单元盘管两侧旋转布水强化传热传质，改善换热器表面水膜与空气换热微环境、最大程度利用水膜与空气传热传质能力的强化传热理念。2、成功研发地下建筑空调排风热回收用间接蒸发冷却器的核心装置“旋转布水器”，并通过实验

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。