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電子科技大學電磁環境仿真及智能處理平臺采購項目競爭性磋商

本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。

項目成果/簡介:本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。應用范圍:該技術主要應用于給水處理系統和污水處理系統的智能控制。效益分析:項目的研究已經進行了多年， 2017 年投資 1500 萬元在南開大學津南校區建立了 1000 噸/日污水處理廠， 為傳感器的應用和示范創造十分有利的條件。

本發明公開了一種應用于智能配電網的雙有源橋直流變換器軟啟動控制方法，先解鎖原邊全橋，閉鎖副邊全橋和外移相角的閉環控制，原邊全橋采用斬波控制，開關管Q3和開關管Q4以50％的占空比互補導通，開關管Q1和開關管Q2采用變占空比控制，并且每個開關周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅動開關管，且開關管Q1和開關管Q2的占空比都增至0.99時，解鎖副邊全橋及外移相角的閉環控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩定完成啟動過程。本發明有效抑制雙有源橋直流變換器在啟動過程中的電流過沖，保證電流的正負對稱，降低對開關管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現象，降低變壓器的容量、體積和成本。

海洋平臺、海底管道等海洋裝備長期在惡劣的海洋環境中服役，較易出現腐蝕、疲勞以及開裂等結構缺陷，直接影響水下結構可靠性。針對以上問題，本項目（海洋裝備交流電磁場智能安全檢測及可視化評價技術與應用）圍繞海洋裝備在役安全檢測及評估的技術難題展開系統攻關，基于交流電磁場檢測原理，引入海洋電磁學，探究海洋環境中多類型激勵下電磁場畸變特征，揭示水下結構缺陷三維形貌-畸變電磁場-可視化成像的正反演化規律，提出水下提離擾動條件下干擾信號識別及補償方法，建立海洋裝備智能檢測與可視化評價算法，改變傳統操作人員主觀評估為智能可視化評價，顯著提高海洋結構缺陷檢測的智能化和可視化水平，最終構建新一代海洋裝備交流電磁場智能安全檢測和可視化評價技術體系及其工業應用系統，有效添補水下結構缺陷交流電磁場檢測及可視化技術空白，突破國外技術壁壘，率先研發的具有自主知識產權的水下交流電磁場智能可視化檢測儀器，可實現500米水深結構物缺陷檢測。 團隊（賽弗智檢）依托于中國石油大學（華東）智能傳感與無損檢測實驗室，目前有教授一名，副教授兩名、博士后一名、博士三名，碩士生二十余名，具有良好的科研攻關和產品研發、升級能力。 團隊研發的海洋裝備交流電磁場智能可視化檢測儀器能夠實現水下結構萌生級裂紋（3.0 mm 長、0.5 mm 深）的智能識別和可視化評價，突破水下涂層和附著物擾動影響技術瓶頸，減少表面清理作業工序60%以上，可視化反演精度超過90%，達到國際領先水平。 本項目成果改變傳統無損檢測主觀經驗判斷為智能檢測與可視化評價，顯著提高海洋裝備結構缺陷檢測效率和準確率，可廣泛用于海洋油氣開發、港工碼頭、跨海大橋以及船舶等多領域海洋裝備的在役安全檢測，提供高精度缺陷三維形貌信息，為合理決定維修或改裝方案提供數據支撐，有效延長海洋裝備的使用壽命，保障海洋裝備安全運行，具有良好的社會及經濟效益。 目前研發的智能可視化檢測儀器已在中海油檢測技術公司、廣東運通儀器科技有限公司等企業銷售和推廣應用，用于水下導管架焊縫、深水隔水管、海洋平臺等關鍵海洋裝備安全檢測和評價，有效代替傳統磁粉等表面無損檢測方法，產品銷售及檢測服務已為企業新增效益9000余萬元。 獲獎： （1）第六屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽   銀獎 （2）中國博士后創新創業成果大賽   團隊組金獎 （3）首屆“能源 智慧 未來”全國大學生創新創業大賽   一等獎 （4）第五屆山東省“互聯網+”大學生創新創業大賽   金獎 （5）第十二屆“挑戰杯”山東省大學生創業計劃競賽   銀獎 （6）東營市首屆油地校創新創業大賽   二等獎 （7）第七屆中國研究生能源裝備創新設計大賽   一等獎 （8）第六屆山東省大學生科技創新大賽   二等獎

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本發明公開了一種應用于智能配電網的 EPON 通信系統的動態 帶寬分配方法，包括步驟(1)基于不同需求將智能配電網各業務分為 EF 業務、AF 業務和 BE 業務；步驟(2)通過層次分析法計算 AF 業務和 BE 業務的權值，并計算一個輪詢周期內 EF 業務和加權業務的緩存量和緩 存速率；步驟(3)根據電網故障情況，對各 ONU 業務緩存速率和業務 緩存量進行修正，計算一個輪詢周期內各 EF 業務和加權業務的帶寬需 求量；步驟(4)根據 EPON 帶寬值對 EF 業務進行分配，然后對加權業 務進行分

近日，東南大學腦科學與智能技術研究院在神經元自動追蹤算法基準測試與性能預測方面取得重要研究進展。