本发明公开了一种基于风险指标的定时限保护定值优化方法， 包括(1)获取系统 N 种运行方式中每一种运行方式的概率；第 n 种运行 方式的概率 Pn；(2)获取每一种运行方式下 M 条线路中每一条线路发 生故障的概率；第 m 条线路发生故障的概率 Pm；(3)根据运行方式的 概率、线路发生故障的概率和故障后果严重性评估指标获得故障风险 指标；(4)基于故障风险指标建立定时限保护定值优化模型；并根据目 标函数和约束条件求解该模型获得较优的保护定值。本发明综合考虑 了线路的重要性、系统运行方式、不同线路发

改变设备定期检修的错位现象（该检修的不检修，不该检修的使劲检修），实时采集现场设备运行数据及工况数据，以AI模型评价设备状态并预警未来风险，实现精准检修，节省成本并提高安全性，保障生产线满足生产机交货需求，减少零部件储备量。

主要功能：1. 无感体征监测通过UWB雷达及多光谱相机即可实现较为准确的体温心率呼吸血压等参数，患者无需任何穿戴传感器。多终端数据集成显示，提高患者就诊体验。2. 辅助手环条件允许的情况下还可佩戴手环辅助其他模块测量体征，内置定位芯片，第一时间掌握病人位置，可通过手环与AI语音助理进行交互。3. 意外预判多光谱相机和其他部件通过综合参数检测到用户姿态异常、体征异常时，预警可能出现的意外与急症4. 智能辅助诊断全病症知识图谱科学辅助诊断、指导用药

工程风险分析与能源、安全相关联，是近年新兴的技术，被列入国际公认的21世纪闪光技术。尤其是在化工、石油化工行业，控制风险进行管理，对延长设备运转周期，提高企业效益有着显著的作用。我校在八十年代初就率先开展了化工装备可靠性的研究，并在此基础上于九十年代后期又率先提出《风险工程学》学科体系，在工程风险分析技术方向上承担了以下重大科研项目：“863”项目－典型石化装置动态风险分析技术研究 中石化科技发展计划项目－杭州湾海底管道安全运行与风险控制技术研究 中石化科技发展计划项目－金陵扬子原料油互供管道风险分析技术研究中石化科技发展计划项目－石化装置风险可接受准则研究

成果简介： 工程风险分析与能源、安全相关联，是近年新兴的技术，被列入国际公认的21世纪闪光技术。尤其是在化工、石油化工行业，对控制风险进行管理，对延长设备运转周期，提高企业效益有着显著的作用。我校在八十年代初就率先开展了化工装备可靠性的研究，并在此基础上于九十年代后期又率先提出《风险工程学》学科体系，在工程风险分析技术方向上承担了以下重大科研项目（部分）

项目研发背景及意义 根据中国人口协会、国家卫健委发布的数据显示，中国育龄夫妇的不孕不育率近年来已高达12%-15%，患者人数超过5000万。其中，女性因素占比50%，男性因素占比40%，夫妇双方共同原因占比10%。随着环境污染、生育年龄推迟、生活压力等原因，不孕不育夫妇数量还在不断增加。 受中国传统观念影响，现阶段不孕不育检查主要以女性检测为主，男性检测指标只有精液常规等基本指标。但研究表明，在男性不育人群中，仍有15%的患者精液常规检测结果正常。精液常规分析仅能反映48%男性的生育能力，并不能很好地预测精子的受精能力和妊娠结局，因此临床迫切需要引入一些新的检测指标来正确评估精子功能，更准确得预测精子的受精能力和妊娠结局。 已有的研究结果表明，精子受精过程中最为重要的三个功能指标能更加全面地反映男性生育力，包括：精子持续运动潜能（线粒体功能）、精子穿过透明带的能力（顶体功能）和受精后胚胎发育潜能（精子DNA碎片）： 1.精子线粒体为精子运动提供能量，线粒体功能异常会直接导致精子持续运动能力下降，进而影响精子穿越子宫、到达输卵管与卵子结合； 2.精子顶体协助精子穿过透明带，顶体功能的正常与否直接决定精子的授精能力； 3.精子提供了一半的遗传物质（DNA），其完整与否可影响到受精卵原核的形成、受精卵卵裂能力、早期胚胎着床能力、后续胚胎的正常发育潜力及子代的健康。 上述指标异常，临床上可导致不育、反复流产和助孕治疗成功率低等病症。除此之外，近年来也出现了一些新的精液质量评价指标，成为关注的热点，包括：精子活性氧水平、精子质膜完整性： 1.精子细胞内的活性氧水平对精子核DNA的完整性、精子线粒体功能等均有影响，间接影响着精子细胞的损伤程度、精液质量、受精能力以及男性生育力； 2.精子质膜的完整性可以很好地反映精子的存活率，活精子是完成受精过程的前提。 上述指标异常，是导致精液质量下降、男性生育力降低的重要原因。因此，精液检测指标的增加有助于临床更全面地评价男性精液质量、预测男性生育力，并提出适合的治疗方案或辅助生殖方案。   项目内容与创新性 在复旦大学云锋基金的支持下，复旦大学生命科学学院吕旭楠与青岛复诺生物医疗有限公司合作研发了精子DNA碎片、精子诱发顶体反应、精子线粒体膜电位、精子活性氧类物质（包括过氧化物和超氧化物）、精子质膜通透性等一系列用于检测男性生育力评价新指标的体外诊断试剂，基于流式细胞术的检测方法，拥有自主知识产权，实现了临床应用所需的稳定性、便捷性、准确性和高效性。 本项目在整体实施过程中实现了以下创新： ① 计算机学科创新。本项目实现了三指标均能匹配专用的数据分析软件，经过近千例大样本量的算法设计和AI自我学习校准，实现了一键化结果分析和报告管理。不再依赖传统的肉眼辨别和手动框图计算，减少了人为误差，提升了结果的准确度和重复性。本项目软件均已取得软件著作权证书，结果图示展示如下： ② 生物技术学科创新。本项目优化了染料选择和分组设计，其中顶体指标采用独特的双染法设计，规避了过去需要新鲜样本、且样本需要优选的冗杂过程，更符合临床和实验室开展的实际需求。本项目方法的创新使得原本单项目的检测时间从3小时缩短至15分钟，三项指标联检时间20分钟，其中手工操作仅需5分钟，在国际上处于领先水平。这一突破从根本上解决了实验室因原技术手段耗时长、费人工、操作复杂而难以开展的技术问题，造成临床报告周期长、受检者取报告不便的难题。该项技术创新目前获得发明专利授权。 ③ 生物技术学科创新。本项目完全采用流式细胞仪的方法进行检测，替代了传统的荧光显微镜法，单样本检测覆盖的细胞数量多（约5000个），降低了系统误差，提高了准确度，提高了自动化程度和可重复性。   项目进展与取得成效 本项目目前已完成科研转化，取得医疗器械监督管理部门的审批，获得生产许可，具备临床合规销售的资格。市场推广方面，除选择原有的医院生殖医学中心作为合作伙伴外，还发起了与精子库的联合研究。现阶段，本项目已取得以下成绩： 1.临床方面：目前，本项目已在浙江大学医学院附属邵逸夫医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、南京鼓楼医院等多家三级及以上医院开展合作。 2.精子库方面：本项目单位已与国家卫健委出生缺陷与生殖健康重点实验室建成生殖健康联合实验室，共同申报国家十四五计划生殖健康领域重点项目，拟对精子库精子进行更真实全面的筛选和评估，预计将为精子库精子的受孕成功率提升十个百分点，致力于为适龄不孕不育人群解决生育难题，为可生育人群实现优生优育。

该系统的总体目标为计算事故树各底事件风险度，计算泵站各组成部分的权重，在此基础上确定各底事件的发生概率，并且计算顶事件加权发生概率，判定风险等级。风险评估辅助系统主要由四个模块组成，泵站运行风险事故树分析模型模块主要用于选定事故树模型和统计底事件名称及个数、底事件风险度计算模块完成各底事件的风险度计算、泵站各组成部分的权重计算模块通过用户输入完成各部分的权重计算，计算结果输出模块则显示泵站各组成部分的权重计算值，系统自动计算组合权重、底事件概率、顶事件概率并判别泵站风险等级，同时显示其计算和判别结果

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

XM-YEK婴儿生长发育指标测量仿真模型   功能特点： ■ XM-YEK婴儿生长发育指标测量仿真模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型体现婴儿全身各部位的骨性标志，重量为3kg。 ■ 模型的关节可活动，在自然状态下腿部呈M型。 ■ 在测量身长时，操作者可拉直新生儿的膝关节，并且可推直新生儿的脚，使之与腿部呈90度角。 ■ 可进行婴儿抱持、包裹、擦浴、穿衣、换尿布、喂奶、清洁眼、耳、鼻等基础护理操作，可测量体重、胸围、腹围、头围等。 ■ 可进行皮肤护理。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。