成果简介背景： 轧钢工序能耗约占钢铁生产总能耗的 15%-20%， 而轧钢加热炉作为一种广泛采用的钢坯轧制前加热设备， 其能耗占轧钢工序能耗的 60%-70%。 随着装备水平的不断提高， 在线能源精益化管理日显重要。 这项技术日本和台湾发展已有十年， 国内宝信公司和安工大已经进行初步研究。 该技术主要目的是 1） 发现轧钢厂用能是否合理； 2） 操作运行状态是否符合工艺标准； 3） 发现能源浪费产生的原因。 通过在线能效评价， 实现能源精益化管理， 可以实现节能 5-10%。 该技术与

教学质量监测与评价系统是集“教、学、管、测、评、存、用”于一体的中小学智慧教育管理与监控评价系统。系统主要基于网络阅卷系统、小测评卷管理系统、智慧课堂得出的基础数据，生成各种统计数据，让用户简单科学地完成考试质量分析、教学质量跟踪、试题质量分析、教学质量评估、高考分析等，从而解决教育信息隐形化、决策粗放化、资源缺失等难题，提高教学质量与综合竞争力。

产品详细介绍系统概述： 教育评价需要解决三个问题： 第一，“评价谁?”的问题(被评人或者其它被评对象)； 第二，“谁来评?”的问题(评价人)； 第三，“如何评?”的问题(评价标准/评价量表/评价方案)。 教育评价系统从建立通用化的评价模型着手，从根本上解决了教育评价的三个问题。 系统可用于教委评价学校、局长评价校长、校长评价老师、校长评价班级、学生评价老师、学生评价班级、学生评价后勤部门等各种教育评价场景。 系统特色： 评价对象：评价对象可以是教师，也能是学生，还可以是班级、部门、教研组等各类机构； 评价人：评价人（评委）可以按需指定，有“一键安排评价人”快捷工具； 评价方案：树形多级评价量表，可以满足各种评价方案需求； 评价维度：支持学生评、教师评、领导评、专家评和自评等多维度评价。

“IDC综合监控系统”是一套能够运行于IDC中心的网络监控和管理软件。该系统能够同时采用被动测量（流量分析）和主动测量（SNMP等）技术手段，对IDC中心的网络流量、网络设备、网络服务的运行情况进行全面监控和管理，分析网络运行的性能和效率，对网络故障进行自动发现和诊断、报警，以提升IDC中心的运维管理水平。系统分为4个模块：（1）流量分析仪IDCFlow：通过端口镜像的方式分析网络流量，对大规模网络流量中的用户行为、服务运行情况、网络性能、网络故障等进行监测。（2）网管信息采集器NetView：通过SNMP网络管理协议远程轮询，提取各个主机、网络设备的基本信息，对系统运行情况和性能、故障情况进行监测。（3）数据库及应用服务器AppServer：用于接收流量分析仪和网管信息采集器发来的流量监控信息，进行统一汇聚，并分发给监控终端。（4）监控终端Auditor：是一系列监控界面和软件组件，运行在各个管理工作站上，完成查询统计、远程实时监控、图形展示等功能。

IDC综合监控系统”是一套能够运行于IDC中心的网络监控和管理软件。该系统能够同时采用被动测量（流量分析）和主动测量（SNMP等）技术手段，对IDC中心的网络流量、网络设备、网络服务的运行情况进行全面监控和管理，分析网络运行的性能和效率，对网络故障进行自动发现和诊断、报警，以提升IDC中心的运维管理水平。 系统分为4个模块： （1）流量分析仪IDCFlow：通过端口镜像的方式分析网络流量，对大规模网络流量中的用户行为、服务运行情况、网络性能、网络故障等进行监测。 （2）网管信息采集器NetView：通过SNMP网络管理协议远程轮询，提取各个主机、网络设备的基本信息，对系统运行情况和性能、故障情况进行监测。 （3）数据库及应用服务器AppServer：用于接收流量分析仪和网管信息采集器发来的流量监控信息，进行统一汇聚，并分发给监控终端。 （4）监控终端Auditor：是一系列监控界面和软件组件，运行在各个管理工作站上，完成查询统计、远程实时监控、图形展示等功能。 系统通过四川省科技成果鉴定，鉴定结论为“国内领先”。 系统可广泛应用于IDC中心、运营商机房、云计算中心，用于对数据中心的网络设备、主机设备、服务应用软件等进行综合监控、服务质量监测、故障预警、访问量分析。该系统于2009开始，在省级电信IDC上线运行至今，用户反映良好，解决了IDC中心运维过程中的若干技术管理问题。

所分析研究的尾矿坝坝址区为一峡谷段，两岸山顶高程可达500m左右，土坝于1978年施工后并投入使用。坝底高程为425m，坝顶高程为455m，坝高30m，坝顶宽5m，坝顶长90m。分设三个马道，设计边坡比自上至下分别为1:2.0、1:2.5、1:3.0，下游坡的变坡处设马道宽2m，下游坡脚设排水棱体，排水棱体高7.5m，坝址堆石棱体坡比为1:1.5。相应设计总库容77万m3，有效库容62万m3，服务年限20年。坝体材料由人工填土、残积土组成。尾砂坝运行以来，随着尾砂的堆积和水位上升，整个坝体逐渐处于饱和状态，坝面多处有水渗出。1998年2月13日，当时水位距坝顶约2m，右坝坡约447m高程处渗漏产生流土而失稳破坏。 该研究项目分析了土坝塌溃的原因和影响土坝稳定性的机理；对重建后坝体的安全稳定性进行了分析计算，并针对相应影响因素提出了综合治理对策；对类似工程土坝的设计施工及运行管理提出了相应的注意事项和预防措施。有相应的分析软件。

电动燃油泵是汽车电喷系统中的重要部件，我国有100余家企业在生产电动燃油泵。目前，国内相关厂家性能检测手段落后，自动化程度、检测效率低，满足不了当前越来越严格的质量要求。针对此种情况，上海理工大学汽车研究所开发了汽车电动燃油泵性能检测系统，实现了燃油泵性能的自动检测和评价。 系统功能： 1.采用了电动比例阀进行油泵背压调节； 2.自动记录和显示燃油泵的电流、电压、流量以及背压等参数，自动评价产品性能；3.内部集成了数据库系统，便于生产厂家记录、查询各个产品的性能参数，可满足生产管理质量体系的要求； 4.可满足电动燃油泵产品的出厂检测和新开发的油泵产品的性能检测要求。 系统特点：1.开发的电动燃油泵检测系统，检测精度高，消除了传统检测方法中人为因素产生的检测误差。2.开发的电动燃油泵检测系统，对燃油泵自动快速检测，自动进行性能评价，提高了检测效率，减轻人工劳动强度，满足了大批量生产检测的要求。

系统非接触式实现变电站及所有设备的异常监测，包括全景视频、温度和局部放电。对GIS、变压器、电抗器、开关、电缆、CT、PT等一次设备各部件温度及各类绝缘缺陷，违规作业、异物入侵等实施直接监测或计算外推，并实时智能预警。系统由多物理量值守机器人、智能云APP和大数据后台组成，值守机器人集成局部放电、红外测温、视频图像及声音诊断等传感器，并具备初步的人工智能算法和设备异常诊断能力，后台包括设备管理和大数据评估功能模块，APP接收智能终端和后台信息，主要显示诊断结果、数据内容，并实现人机交互。通信方式有无线、有线两种。 局放传感模块、红外传感模块、视频模块、气体传感模块、声音模块、油色谱等不同功能模块可根据实际情况合理增减搭配使用。产品的集成度高，远距离非接触采集信息，高智能、高可靠、低成本。近5年来，使用该技术发现了48起变电站内潜在故障隐患，避免了多起停电事故。 本项目经过十余年的研发与产学研合作，对应了目前泛在电力物联网的总体思路和要求，具有多个电网公司的应用案例，取得了一系列国际上具有独创性的成果。 适用范围广  能在高温、低温、高湿等环境条件下可靠运行，防水防尘。 多物理量协同  集成局放、红外、视频、声音等传感器，同时监测变压器、敞开式开关、电抗器等变电站内一次设备的局放信号、红外热像、视频信息，实现多传感器的高效结合及协调诊断。 使用方便  配备智能云APP，实时接收现场值守机器人采集的数据，实现人机交互，能够早期发现缺陷，判断缺陷位置，提高现场人员的工作效率。 智能化程度高  监测的数据可以通过无线网络或有线数据同步传输，嵌入人工智能算法，提高了监测数据及时率、准确率及有效性。 安装方便  值守机器人体积小，重量轻，一键式安装。有线通信与无线通信系统自动切换，内部参数可以通过手机设置。 性价比高  采用低成本、高可靠技术路线，通过人工智能算法降低硬件的复杂性。 目前该系统已获得14项国内发明专利授权、3项PCT专利授权、8项实用新型专利、软件著作权登记3项。高电压技术、电力设备智能监测领域权威期刊上发表论文30篇。应用在国家电网、中国石化30多个变电站，有三百多套挂网运行。 不同场景的实物及应用照片，或原理图解 图1 长距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图2 短距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图3 用户报告 图4 变电站安装监测 图5 大数据后台应用