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簡介內容文字控制在150-300字，主要說明成果的特點和技術創新點，應用領域（可以包括：主要技術、經濟性能指標，成熟程度，應用前景，投資規模，希望的合作方式、獲得的榮譽或專利情況等內容）“自來水生產過程控制關鍵技術研究與自動化、信息化示范工程建設”項目通過對制水生產流程的關鍵性工藝流程的研究，針對整個工藝流程大時滯、大慣性和非線性的特點，在原有檢測和控制設備的基礎上，通過建立與實際工藝和設施相應吻合的系統數學模型，改進控制算法，開發臭氧投加，加礬和加氯系統的智能化自動控制系統，并進行大系統整合、優化，實現對自來水廠整個工藝流程的自動控制，進而提高和穩定出廠自來水的水質，并實現節能降耗。該成果已經在南京城北水廠、北河口水廠、蘇州相城水廠得到廣泛應用。  ①平流池出水實際濁度值與設定濁度值的偏差在95%以上時間內應小于等于±1NTU（目前南京市自來水公司濁度內控標準允差±2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調度控制中心，可實現對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監視和遠程調度。獲得4項發明專利授權，5項軟件著作權授權 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質數據有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0   ① 平流池出水實際濁度值與設定濁度值的偏差 在 95% 以上時間內應小于等于± 1NTU （目前南京市自來水公司濁度內控標準允差± 2NTU ）； ②出廠自來水余氯在95%以上時間內控制在0.6mg/L～0.8mg/L （目前南京市自來水公司出廠自來水余氯內控范圍為0.6mg/L～1.0mg/L）； ③（相比目前）年均節約礬耗≥8%； ④（相比目前）年均節省氯氣投加量≥10%； ⑤（相比目前）年均節省電耗≥5%； ⑥（相比目前）年均節約反沖洗水量≥10%； ⑦從自來水總公司調度控制中心，可實現對城北水廠一泵房（取原水）、二泵房（輸出自來水）遠程監視和遠程調度。獲得4項發明專利授權，5項軟件著作權授權 1.基于廢水排放比例采樣時刻低比例系數的確定方法 專利號：ZL201110280585.3 2.在線采集水質數據有效性的診斷方法             專利號：ZL200910185421.5 3.一種水廠臭氧接觸池進水流量的在線測量方法     專利號：ZL200910233689.14.基于RFID 的記憶式廢水留樣裝置                專利號：ZL201120354013.0

本發明公開了一種三相四開關感應電動機變頻調速系統的預測控制方法，包括：A、通過感應電機驅動系統中電流傳感器、電壓傳感器和速度傳感器分別測出三相電流、兩個直流側電容電壓和電機轉速；B、通過測量的直流電容電壓計算出四種開關組合(00,01,11,10)對應的電壓矢量；C、根據測量的相電流和轉速估算感應電機的定子、轉子磁鏈；D、預測四個電壓矢量對應定子磁鏈的絕對值、預測轉矩和預測直流電壓；E、計算四個電壓矢量代價函數：預測

作為一種新型分布式驅動方式，輪轂電機驅動技術顛覆了汽車傳動產業，使得輪轂電機驅動成為純電動汽車領域的一個重要研究方向。與傳統集中式驅動汽車相比，輪轂電機分布式驅動電動汽車具有傳動效率高、車內空間布置靈活、軸荷分布合理、驅動/制動系統獨立可控、底盤結構簡化、行駛穩定性強、車輛噪聲低、再生制動回收率高等特點。輪轂電機驅動電動汽車能夠體現出節能、安全、環保的汽車設計理念，代表著未來電動汽車發展的重要方向。  

一、研發背景 我國是有色及稀散金屬資源大國，產量更是在全球具有絕對控制地位。稀散有色金屬礦的開發利用給我國帶來巨大的經濟效益，與此同時也帶來了嚴重的環境重金屬污染。稀散有色金屬礦經開采、選、冶加工后，會遺留下大量的尾礦、冶煉渣和各種塵泥。從環保和安全上來說，稀散多金屬采選冶廢棄物是重大的污染源和危險源，控制固體廢棄物污染特別是礦業固體廢棄物成為中國環境保護領域的重要問題之一。 二、技術內容 （1）新型深部充填減量化技術。開發一種價格低廉、材料來源廣泛且固化重金屬效果優良的地下采礦膠結充填料，能夠降低充填采礦成本，并可以安全處置危險廢物；（2）尾礦庫微生物原位成礦修復技術。利用微生物（硫酸鹽還原菌、寡營養鐵還原菌）控制環境中 Fe3+ 濃度、降低環境電位、降低環境中游離鎘、銻等重金屬離子，實現現役尾礦庫的微生物生態修復。（3）五層覆蓋強還原原位成礦修復技術?；诘V物學--生物地球化學協同作用，開發已閉庫或無主尾礦庫的重度污染區的五層（無污染客土層、膨潤土密封層、有機質深度還原密封層、含高風險稀散多金屬及砷和重金屬尾礦生物法控制污染主反應層、原始尾礦層）覆蓋強還原穩定成礦修復技術。 三、作用原理 針對我國含稀散多金屬硫化礦采選冶廢物易引起氧化淋溶、存在潰壩風險和對周邊及重大流域構成的嚴重環境威脅等問題，首先研究采選冶廢物處置環境風險評估方法，建立稀散多金屬采選冶廢物處理處置污染控制技術評估方法；利用冶煉廢渣及尾礦庫內堆存尾礦，研發新型膏體充填減量化、資源化技術；針對現役尾礦庫，利用硫酸鹽還原菌及寡營養鐵還原菌研發尾礦微生物原位成礦修復技術；針對已閉庫及無主尾礦庫，基于礦物學--生物地球化學協同作用，研發重度污染區的五層覆蓋強還原穩定原位成礦修復技術；組合應用上述技術，在典型稀散多金屬采選冶集中區開展技術示范；最終形成“基于風險控制的稀散多金屬采選冶廢物減量化、資源化處理處置與污染控制方案和環境管理導則”，為我國稀散金屬多金屬污染防控和環境管理提供技術支撐。

電力變壓器是電力系統的核心設備之一，承擔著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進傳感和信息融合技術的發展，將其應用于電力變壓器運行狀態的實時監測、評估診斷與在線預警，實現電力變壓器的智能化是智能電網建設的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用”問題，深入研究了變壓器關鍵狀態劣化故障的發生機理與特征信號的傳播規律，發明了適用于電力變壓器狀態信息探測的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態信息監測智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開發了集智能監測與傳輸、智能評估與診斷、智能決策與調控的變壓器智能化監控系統，并進行了推廣應用。 授權發明專利11項，實用新型15項；發表SCI/EI論文35篇；本項目可有效實現電力變壓器的智能化監控，提高變壓器面對未來智能電網復雜工況的應對能力，支撐河北省輸變電裝備產品升級和產業發展；獲2016年河北省科技進步一等獎。

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： 　?。?）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 　　（2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 　?。?）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 　?。?）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 　　本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 （4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展?，F有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。