南开大学研究的光纤传感安全预警系统是在广泛吸收国外同类产品优点的基础上，结合我国国情研发的新一代安全预警系统，是由普通单模光纤构成的分布式光纤传感系统。通过采用分布干涉技术实现对60公里范围内土壤振动信号的连续监测，利用神经网络、模糊识别等模式识别技术分析和判断振动类型，实现对振动的自动分类识别，进而实现对振动源的精确定位以及危害振动信号的自动报警。该系统具有本质安全、分布干涉作用距离长，定位精度高、自动化程度高、性价比及灵敏度高等特点，可广泛应用于石油管道防盗油监测，光纤通信主干网络防破坏预警、

本研究基于重氮工艺反应热危险性，利用先进的热分析设备（反应量热仪RC1、绝热量热仪ARC、差示扫描量热仪DSC）对重氮工艺进行分析，通过测量获得重氮工艺的目标工艺温度、失控后体系能够达到的最高温度、失控体系最大反应速率到达时间为24小时对应的温度、技术最高温度等数据，改进工艺参数，降低工艺的热危险性，防止失控反应，提高化工工艺的本质安全性。

新型冠状病毒致病力强，潜伏期长，传染性高。随着确诊人数的激增，密切接触者作为最易感染的人群之一，其数量也在急剧攀升。如何精确识别患者、及其密切接触人员，是当前防控疫情的重要突破口。南方科技大学未来网络研究院牵头联合鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、国防科技大学等单位于2月1日紧急启动“新型冠状病毒传播示踪与预警系统（TWS）”项目。南科大未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁带领团队集合物联网、AI、大数据、病毒传播模型等前沿交叉技术，在多所高校和机构大力支持下，研发该项目。南科大未来网络研究院副院长汪漪、研究助理教授李伟超等多名骨干成员，全身心投入项目建设。该系统可以通过感知环境信息，自动记录接触对象，建立人与人、人与物接触的时序记录库，准确定位病毒感染者密切接触人群，示踪病毒传播路径，阻断病毒二次传播，有效防控疫情。 感知环境信息，自动记录接触对象手机安装app后，TWS通过感知环境信息，实时、自动记录14天内个人与他人、宠物、设施（电梯、公交车、出租车、地铁等）的20米范围内的近距离接触情况。个人可通过TWS查看个人行动轨迹和历史接触记录，查询是否接触高危对象，自我评估健康状况。 及时准确定位紧密接触对象，提高隔离效率在病毒感染者A确诊后，TWS会及时标记所有14天内与A有接触的高危对象B1-Bn，并通知B1-Bn。如果B是个人或动物，则应采取隔离措施；如果B是电梯、公交车等设施，则应采取消毒措施。 与此同时，TWS会根据病毒的生物学传播模型，通知所有与B接触的C1-Cn对象、以及与C接触的其他对象，提示做好防疫工作。  实时预警，阻断病毒二次传播当在50米范围内遇到一个人、动物或设施时，TWS会自动实时查询高危对象列表。如果对方是高危对象，则会发出警报，提示个人远离危险源。 示踪病毒传播路径，实现精确防疫TWS结合感染确诊信息、轨迹信息、接触记录等信息，利用AI、图计算、病毒传播模型等技术，示踪病毒传播路径，准确定位病毒传播的关键点，实现精确打击，提高防疫效率。 全民参与，共同防疫TWS终端可以安装在现有的移动设备上，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、手环、智能手表、宠物智能项链等。TWS专用硬件的成本低于100元人民币，可以大规模部署在电梯、出租车等设施中。 制定高效防疫措施，降低疫情防控的社会成本TWS精确判断人员状态，高效识别病毒感染者、密切接触者、高风险人员，可为政府、企业、社区等提供准确的信息，协助政府制定防疫措施，使得无接触史的健康者正常生活、企业可以正常复工，降低防疫的整体社会成本。  TWS重要性对比图TWS安卓系统公测版“全民防疫App”已开放下载。当前，“全民防疫App”在下载注册后，无需任何操作，可自动感知环境信息；记录当前环境下的接触数据，包括使用者所在位置、接触对象健康状况、接触时间、接触对象的距离范围等；使用者可以查询14天内历史接触记录，和所有接触对象的健康状况，自我评估感染风险。功能仍在更新中，新版本发布后，app会提醒用户自行更新。若想了解更多信息，可关注项目网站了解TWS项目最新动态。

鉴于电厂贮灰坝坝体安全的重要性，对贮灰坝进行自动监测是现代管理的需要，同时与当代高新科技发展相适应，建立先进的计算机监测系统。 本系统的主要作用在于：1、建立电厂贮灰坝坝体渗流、变形（长期）自动监测系统；2、实现电厂、电管局的远距离监控；3、实现对监测坝体稳定的实时分析和安全预警。 系统监测内容：1、贮灰坝浸润线的位置；2、贮灰坝运行期的沉降和水平变位。 系统运行方式：1、现场监测人员的手动巡检；2、电厂监控（拨号或光纤上网）。 监测仪器与设备：监测系统采用的监测仪器以稳定、可靠和耐久为原则，对埋设在坝体内部的监测仪器渗压计和多点变位计，全部选用美国GEOKON（基康）公司产品。 数据采集系统有三个模块：数据采集模块、数据库模块、图形显示模块。数据采集模块可以实时采集数据并可按给定的时间间隔采集数据，数据库模块将采集的数据存储起来，图形显示模块进行形象的显示同时进行安全诊断等。 监测系统组成：监测系统主要由监测仪器系统、数据采集系统、数据管理系统、安全预警系统四部分组成。

煤矿斜巷轨道运输是安全生产隐患的重灾区，为有效防止斜巷运输事故的发生，该系统由人员红外传感器、防爆兼本质安全型 PLC 控制器、感应信号（包括感应提升机起动信号、道岔变换感应信号）、语音报警信号、安全预警显示条屏、输出控制电路等几部分构成。其主要功能为：（1）当车辆停止时，有人进入斜巷或车场等非安全工作区时，报警装置发出声光报警，提示提升机司机不得开车；（2）当车辆运行时，有人进入斜巷或车场等非安全工作区时，报警装置发出报警信号，提醒司机停车（或自动切断提升机电源，实施紧急停车）；（3）当车辆运行到斜巷或车场等非安全工作区域时，报警装置进行语音声光报警，提示司机和其他工作人员注意不要进入斜巷或车场等危险区域；（4）该装置具有人员出入车场的加减计数功能，能有效防止人员滞留非安全区的现象发生。

近日，由天津大学应用海洋学团队自主研发的冷源监测预警浮标系统在国家海洋博物馆试验海域成功海试。该研发工作是在中国核电工程有限公司“核电厂冷源致灾物报警预警软件验证及应用示范平台搭建研究”项目支持下开展的，项目负责人是苏荣欣教授，技术负责人是张学峰教授和胡浩丰教授。

团队以深地工程地质灾害预警与防控为切入点，将微震监测、智能云与新型支护技术相融合，打造了一套从底层算法到顶层智能物联网算法完整的解决方案，最终实现了 “精准监测”到“云端预警”再到“智能防控”。  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 李想 环工院/土木水利 2020.09-2023.06 曾俊 环工院/建筑与土木工程 2019.09-2022.06 马佳骥 环工院/地质工程 2019.09-2022.06 吉翔 环工院/土木水利 2020.09-2023.06 卢向前 环工院/地质资源与地质工程 2020.09-2023.06 喻妮 环工院/土木工程 2020.09-2023.06 代坤坤 环工院/土木工程 2021.09-2025.06 文倩 商学院/应用经济学 2019.09-2022.06 彭丰 环工院/土木工程 2020.09-2024.06 李超飞 环工院/地质工程 2020.09-2024.06 宋涛 环工院/地质工程 2017.09-2023.06 张航 环工院/土木工程 2016.09-2022.12 邓叶林 环工院/土木工程 2019.09-2022.06 马俊杰 环工院/地质工程 2019.09-2022.06 朱玥 商学院/应用经济学 2021.09-2023.06 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 马春驰 环工院/ 无/副教授 隧道与地下工程 李天斌 环工院/ 院长/教授 隧道与地下工程 朱星 环工院 无/副教授 边坡工程 崔圣华 环工院 无/讲师 地质工程 杨晓轩 环工院 无/助教 无 赵伟华 环工院 系主任/副教授 边坡工程 四、项目简介 团队以深地工程地质灾害预警与防控为切入点，将微震监测、智能云与新型支护技术相融合，打造了一套从底层算法到顶层智能物联网算法完整的解决方案，最终实现了 “精准监测”到“云端预警”再到“智能防控”。 根据国家西部大开发、扶贫开发、川藏铁路、国防重大专项深地工程项目等重大战略相继开设，未来将有超过5.2万亿元的市场容量。①自主研发一套以传感器—采集站—便携检测仪—云平台为一体的高精度的微震监测系统。②基于智能云构架+MOC多输出技术+BIM，研发了深地灾害智能预警与防控云平台。 ③自主研发了深地灾害新型支护装置。已完成智能预警与防控云平台的研发设计，以及四个核心设备+三种新型支护装置的小规模生产，具有专业背景的数据分析团队已通过云平台远程处理监测数据。本项目正对硬件产品进行投入生产，计划于2023年完成软硬件的升级，2024年上线深地工程地质灾害大数据云平台，2025年实现掌上云技术。学生团队已发表30篇高水平论文，申请发明专利18项，新型实用专利12项，软件著作权5项，获10余项国家、省部级创新创业类竞赛奖励。依托学校平台已完成或参与国家、省部级项目10余项，合同总价值超千万元，并获得央视报道，引起了国内外社会的高度关注。

《科学·进展》（Science Advances）在线刊登了清华大学水利系杨大文教授课题组题为“青藏高原多年冻土融化的碳排放风险（ Permafrost thawing puts the frozen carbon at risk over the Tibetan Plateau）”的研究论文。这是该课题组近年连续在专业领军期刊发表多项关于青藏高原冻土变化的研究成果后，在青藏高原冻土变化对土壤有机碳的影响与潜在风险评估方面的又一重要研究进展。 北半球分布的多年冻土面积约占北半球陆表面积的1/4，其中环北极多年冻土区储存着大量土壤有机碳，约为当前大气中碳储量的二倍。近年来，随着气温升高与冻土退化，原本冻结在多年冻土层中的土壤有机碳，通过微生物分解以CO2、CH4等形式释放到大气当中，这些温室气体反馈到大气进一步加剧气温升高与冻土退化，形成冻土-气候的正反馈效应。青藏高原地区分布着环北极地区以外最大范围的多年冻土，有地球“第三极”之称。青藏高原多年冻土区储存的土壤有机碳可能成为气候变化背景下的潜在碳源，而这些冻土碳的空间分布尚不明晰，融化风险也亟待评估。基准期(2006-2015年)多年冻土活动层厚度与表层(0-3m)土壤有机碳分布杨大文教授团队整合青藏高原地区最新的冻土与土壤碳观测数据，模拟了青藏高原多年冻土与活动层厚度分布，基于数据驱动的机器学习方法得到青藏高原冻土碳空间分布信息，估算了青藏高原冻土有机碳的储量。结果表明，青藏高原土壤有机碳总储量约为50.43 Pg，其中37.21 Pg在当前气候条件下常年位于冻结的多年冻土层中。这一成果填补了全球已有冻土碳数据中关于青藏高原地区冻土碳分布状况的空白。不同排放情景下未来青藏高原融化冻土有机碳的变化预测该研究还首次评估了升温背景下青藏高原冻土有机碳释放对区域碳循环的潜在影响。随着气候变暖，至本世纪末青藏高原多年冻土层中储存的土壤有机碳约22.2-45.4%将发生融化，这一融化量可在相当程度上抵消了生物群系净固碳量，从而极大地增加了青藏高原多年冻土区从碳汇转变为碳源的风险。其中，3m以下深层冻土中有机碳融化量占冻土碳总融化量的比例高达29.6-46.2%，这一结果凸显了青藏高原地区深层冻土碳的重要性，弥补了现有研究仅关注浅层（0-3m）冻土碳释放的不足，为评估气候变化背景下冻土融化对区域乃至全球碳循环的影响提供了新思路。清华大学水利系博士生王泰华为论文第一作者，杨大文教授、杨雨亭副教授为共同通讯作者，合作者包括北京大学朴世龙教授、中国科学院青藏高原研究所李新研究员、中国科学院寒区旱区环境与工程研究所程国栋院士和中国科学院生态环境研究中心傅伯杰院士。该研究工作得到了国家自然科学基金、中科院战略性先导科技专项等项目资助。原文链接：https://advances.sciencemag.org/content/6/19/eaaz3513

本发明公开了一种多层次地铁运营安全风险测量方法，包括：运用因子分析法选取地铁运营风险评价指标，确定各指标的计算赋值方法，建立车站层级?线路层级?线网层级多层次风险评价指标体系，运用LEC评价法对地铁车站进行风险进行测量评价，再运用基于可拓理论的风险评价模型分别对车站层级、线路层级、线网层级进行评价，判断整体对象和单个指标所处的安全状态，为风险管控工作提供指导作用，克服目前安全风险评价过程中评价内容分散、服务的对象不明确、评价结果片面等问题，实现对地铁运营微观、中观、宏观的安全风险评价，提升风险评价方法的准确性、有效性、可操作性。

农户小额贷款信用风险决策评价系统是一个既反映清偿能力又反映还款意愿的，信用等级越高、违约损失率越低的客户信用风险决策评价系统。农户小额贷款信用风险评价指标体系包括基本情况、还款能力、还款意愿、宏观环境和保证联保五个一级准则层。 基本情况主要考察农户年龄、婚姻状况等因素。还款能力主要考察农户的收入水平、支出收入比等因素。还款意愿主要考察农户的居住稳定性、民间借贷等因素。保证联保主要考察联保小组成员关系、保证人的实力等因素。宏观环境主要考察农户所处地区的GDP增长率、居民消费价格指数等因素。农户小额贷款信用风险决策体系是通过判别分析的思路选择显著区分违约和非违约客户的指标，根据信用等级越高，违约损失越低的检验标准最终建立了农户小额贷款信用风险决策评价系统。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的功能有以下三个方面：一是对小额贷款农户进行信用等级划分。为贷款风险管理提供依据。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。研究表明：对CCC等级及其以上的客户贷款，可以保证银行的目标利润；对CC等级及其以上的客户贷款，可以达到盈亏平衡。三是为测算小额贷款的违约风险提供依据，为按照农户信用等级进行贷款定价打下基础。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的特点包括以下七点：一是构建了符合信用等级较低的客户对应较高违约损失率这一信用评价根本目的的评价系统。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。三是建立了农户小额贷款多指标体系信用风险决策评价系统，用21%的指标反映96%的原始信息。四是建立了农户小额贷款少指标体系信用风险决策评价系统，用13%的指标反映82%的原始信息的。五是通过逐步判别分析的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标，保证了最终选入评价体系的指标能显著区分违约客户和非违约客户。六是将小样本扩充成大样本。七是通过回归参数显著性检验的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标。