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在GIS場景中實現(xiàn)重大危險源定位與動態(tài)管理、事故模擬、風險評估與事故應(yīng)急輔助決策，建立二級聯(lián)動管理模式。

在GIS場景中實現(xiàn)重大危險源定位與動態(tài)管理、事故模擬、風險評估與事故應(yīng)急輔助決策，建立二級聯(lián)動管理模式。 相關(guān)技術(shù)榮獲中國石油和化學工業(yè)協(xié)會科技進步一等獎。

儀器概述 本儀器是根據(jù)中華人民共和國行業(yè)標準SH/T 0221《液化石油氣密度或相對密度測定法測定法(壓力密度計法)》的要求設(shè)計制造的，適用于測定液化石油氣和輕質(zhì)烴密度或相對密度。在試驗溫度下，蒸氣壓(表壓)高于1.4MPa的試樣，不應(yīng)使用本儀器。 技術(shù)參數(shù) 1、工作電源：AC220V±10% 50HZ 2、控溫方式：數(shù)字顯示溫控儀 3、溫度范圍：10～25℃ 4、控溫精度：±0.1℃ 5、攪拌方式：泵循環(huán) 6、加熱功率：1550W 7、制冷功率：300W 8、環(huán)境溫度：15～30℃ 性能特點 1、采用數(shù)字顯示溫控儀控溫，控溫精度高。 2、加熱輸出采用固態(tài)繼電器，無觸點，無火花，安全可靠。 3、不銹鋼加熱器，加熱速度快，有機玻璃透明浴槽，便于觀察。 4、采用壓縮機制冷，溫度穩(wěn)定，制冷速度快，使用壽命長。 5、儀器采用泵循環(huán)，攪拌均勻，安靜，無噪音。 網(wǎng)址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=751

儀器概述 　本儀器是根據(jù)中華人民共和國行業(yè)標準SY/T7509《液化石油氣殘留物測定法》實驗方法的要求設(shè)計制造，適用于測定液化石油氣在37.8℃時揮發(fā)后殘留物的含量。它是將100mL液化石油氣試樣置于離心管中揮發(fā)，測定并記錄37.8℃時遺留下的殘留物體積。同時記錄下以一定量的溶劑與殘留物混合液滴加在濾紙上所產(chǎn)生的現(xiàn)象。 技術(shù)參數(shù) 1、工作電源：AC220V±10% 50Hz 2、控溫范圍：-65～38℃任意設(shè)置 3、控溫精度：±0.1℃ 4、制冷功率：400W 5、高溫盛樣孔：2個 6、低溫盛樣孔：1 個 7、溫度顯示方式：LED數(shù)字顯示 8、溫度傳感器：工業(yè)鉑電阻 Pt100 9、控溫加熱功率：800W 10、整機功耗：不大于2000W 11、使用環(huán)境溫度：室溫～30℃ 12、使用相對濕度：≤85% 性能特點 1、采用了國內(nèi)獨有的壓縮機制冷式結(jié)構(gòu)，外形獨特新穎，控溫精度高，降溫迅速。 2、操作方便，避免了國內(nèi)現(xiàn)有同類儀器干冰，循環(huán)水降溫所帶來的外形繁復(fù)。 3、本儀器是國內(nèi)目前最先進，便捷的液化石油氣殘留物測定儀。 網(wǎng)址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=707

儀器概述  本儀器是采用動態(tài)微庫侖法原理分析技術(shù)，根據(jù)法拉第定律采用計算機控制微庫侖滴定的最新產(chǎn)品，符合SH/T0253、SH/T0222、SH/T1147、GB/T11061.4、GB/T3208、 GB/T18612、ASTM5808、SH/T1757、ASTM4929等標準。適用于輕油、輕烴（氣體）或重油等石油產(chǎn)品，可廣泛應(yīng)用于石油、化工、環(huán)保、商檢、科研等監(jiān)測領(lǐng)域中樣品的總硫或氯含量的精確分析； 技術(shù)參數(shù) 1、工作電源：AC220V±10% 50HZ 整機功耗：不大于3KW 2、測量范圍：硫：0.1ppm～5000ppm～百分含量                      氯：0.2ppm～5000ppm～百分含量 3、可測樣品狀態(tài)：固體、液體、氣體（選配相應(yīng)進樣器,標配為液體進樣） 4、推薦進樣量：固體：≧5mg 液體：1到100ul  氣體：2到5ml 5、控溫范圍及精度：室溫～1050℃，±1℃  6、重復(fù)性誤差： X＜1.0ppm  Cv≤±0.2ppm 7、1.0ppm≤X≤10ppm  Cv≤±10%      X＞10ppm    Cv≤±5%  8、增益及采樣電阻：自動調(diào)節(jié) 9、偏壓：0到500mV  連續(xù)可調(diào)，實時監(jiān)測 性能特點 1、儀器采用Windows操作系統(tǒng)，USB通信技術(shù)，人機直接對話，實現(xiàn)了偏壓全時監(jiān)測，便于用戶操作 2、自主研發(fā)的操作軟件和測試軟件，自動完成數(shù)據(jù)采集、處理、貯存和打印3、測試樣品少，每次僅需8μl，測試時間快，每一試樣上機測試時間約為（1～2）分鐘 4、增益和采樣電阻由原來的人工調(diào)節(jié)改為自動調(diào)節(jié)，提高了檢測靈敏度 5、儀器采用風冷散熱，風扇自動開關(guān)，關(guān)機降溫不需要有人值守 6、儀器采用獨立的溫度控制系統(tǒng)。采用宇電的全自動溫度控制器，故障率接近零 7、電解池采用304不銹鋼電極帽，可以長期使用，避免被電解液腐蝕 8、計算機控制整個分析、數(shù)據(jù)處理等過程，顯示全過程工作狀態(tài)和數(shù)據(jù)峰形，根據(jù)需要可將參數(shù)數(shù)據(jù)和峰形存盤或打印 網(wǎng)址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=828

山東萬邦石油科技股份有限公司是一家專注于石油裝備及油田服務(wù)的專業(yè)化公司，公司成立于2002 年，位于中國最大的石油裝備加工基地——山東東營勝利工業(yè)園。作為國內(nèi)專業(yè)的散裝物料輸送系統(tǒng)和國際認證壓力容器設(shè)備制造商，公司致力于為陸地及海洋石油開采等提供先進的解決方案、整體工藝包以及相關(guān)產(chǎn)品。 公司主要從事于各種認證壓力容器的建造，主要應(yīng)用于石油鉆采用散料輸送系統(tǒng)、液氣分離器、塔器、三相分離器、加熱爐及收集器等多項石油裝備的設(shè)計、制造及服務(wù)。公司先后通過ISO9001/ISO14001/ISO45001 管理體系認證、 A1 及A2 壓力容器制造許可證、D1 及D2 壓力容器設(shè)計許可證、ASME U 鋼印產(chǎn)品生產(chǎn)許可證、ABS 產(chǎn)品認證、DNV 產(chǎn)品認證、BV 產(chǎn)品認證及工廠認證、CCS 產(chǎn)品認證及工廠認證等。 經(jīng)過近二十年的發(fā)展，公司以領(lǐng)先的技術(shù)、優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和完善的服務(wù)在行業(yè)中取得了較好的業(yè)績，服務(wù)的客戶包括中石油、中石化、中海油、威德福、Aker Solutions、NOV 及國內(nèi)外海工造船廠等。 公司始終堅持“以質(zhì)量求生存、以信譽求發(fā)展、以管理增效益、以服務(wù)贏天下”的經(jīng)營理念為廣大用戶提供高品質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標準切面的導航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務(wù)。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

神經(jīng)遞質(zhì)作為神經(jīng)元與神經(jīng)元及神經(jīng)元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發(fā)育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術(shù)的發(fā)展以及人們對大腦精細結(jié)構(gòu)的進一步了解，現(xiàn)如今已發(fā)現(xiàn)有幾十種重要的神經(jīng)遞質(zhì)。而神經(jīng)系統(tǒng)在時間和空間上的高度復(fù)雜性對研究特定神經(jīng)遞質(zhì)的動態(tài)變化及其功能提出了極大的挑戰(zhàn)。本項目成功構(gòu)建了一系列新型的基因編碼的神經(jīng)遞質(zhì)熒光探針，可實現(xiàn)對特定神經(jīng)遞質(zhì)動態(tài)變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數(shù)已知的神經(jīng)遞質(zhì)所對應(yīng)的特異性G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）與循環(huán)重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環(huán)重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應(yīng)外源神經(jīng)遞質(zhì)的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預(yù)失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預(yù)失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡(luò)特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調(diào)項間的定量關(guān)系，推導出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關(guān)系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預(yù)失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數(shù)字信號預(yù)失真方法實現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。