硫化氢是一种有毒气体，它的存在严重地威胁人身健康，浓度越高,对人体危害越大,当达到1000 mg/m3时,数秒钟很快出现急性中毒,呼吸加快,麻痹而死亡[2-6]。我国对环境大气、车间空气中H2S的浓度也已有严格规定：居民区环境大气中H2S的最高浓度不得超过0.01 mg/m3；车间工作地点空气中H2S最高浓度不得超过10 mg/m3。尤其是地处低洼地带的集输站，通风不好，挥发气体不宜扩散，很容易发生中毒事件，给国家财产和人民生命安全造成巨大的损失。 原油是多种物质的混和成份，多为烃类。主要分布于地层中的孔隙和裂缝中。目前在石油中所含有众多硫化物中，H2S所占的比例较大，其它含硫物质在一定的条件下有时也可能转化为H2S。原油成分中多为烃类物质，在其中H2S溶解能力比较强，地层中的H2S也就溶解在原油中或是在原油中形成。随着原油的不断开采，H2S也就随着原油被遗弃带出了地层。一般情况下，在不含水的原油中H2S几乎不会析出，但是在油井酸化增产作业过程中以及生产工艺的要求加入了水，使H2S渐渐析出，当原油输送到联合站在储运的过程中会产生硫化氢气体逸出，通过储油罐顶的呼吸阀、取样孔等位置排入大气。因此，对石油工业的生产过程，特别是原油储运的生产过程进行监控，及时发现并控制有毒有害气体的排放已成为一项非常迫切的任务。

本发明公开了一种不相关并行机混合流水车间调度的建模方法， 该建模方法以最小化最大完工时间为目标。针对不相关并行机混合流 水车间调度自身的特点，基于机床位置关系、同一机器两工件先后关 系、同一机器两相邻工件间先后关系、同一加工阶段两工件先后关系、 加工阶段位置关系等 5 种建模思想，提出了多个混合整数线性规划模 型。接着，对所提出模型从建模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度 等方面进行了详细的对比评估。使用CPLEX求解器对HFSP调度实例 进行求解，验证了本文 MILP&

由天津大学设计开发，主要用于混合戊烷中正戊烷、异戊烷和环戊烷的分离，并兼作混合碳四中正丁烷和异丁烷以及混合己烷中正己烷的分离。产品用途广泛,可作为可发性聚苯乙烯及聚氨酯泡沫体系的发泡剂，用于无氟冰箱、冰柜、冷库及管线的保温等领域；可作线性低密度聚乙烯催化剂的载溶剂,脱沥青的工业溶剂、分子筛脱蜡的萃取剂等；也可作为化工原料,如异戊烷脱氢制异戊烯、异戊二烯,戊烷混合物经氯化、精馏、催化水解,可生产粗戊醇,经多级分离蒸馏后得到1-戊醇,同时正戊烷氧化生产苯酐和顺酐的研究也取得一定进展。装置首次采用四塔可拆分流程，还可兼作混合碳四中正丁烷和异丁烷以及混合己烷中正己烷的分离装置，有利于压缩建设投资。改变传统装置先分离出混合戊烷中纯品正戊烷、异戊烷和环戊烷，再将前两者按比例混合生产发泡剂的做法，直接产出发泡剂、正戊烷或者异戊烷以及环戊烷产品。通过消除过度分离和事后再混合的不合理操作以及对换热网络进行优化创新，不仅较同类装置能降低30%左右的能耗，还提高了装置柔性和适应性（适应多种比例发泡剂生产要求和多重工况）以及企业对市场变化的应对能力。本技术通过自主创新开拓了分离领域新的精细分离方法。设计采用天津大学新型规整填料及塔内件技术（包括专利技术和专有技术如导向梯形浮阀、金属折峰式波纹填料ZUPAC、大直径丝网填料塔填料盘增强技术、通透式填料支撑结构、端效应减小装置、变孔径流预分布管技术、新型单级导板式液体分布器、槽盘式集油箱、双列叶片进料分布器等）。产品质量高于同类产品，满足了混合戊烷同分异构体精细分离的需要，各项技术指标均达到或超过了设计要求。

本发明公开了一种平抑风电输出功率波动的混合储能系统容量配置方法，结合国家风电并网标准采 用改进的滑动平均法提取风电功率波动分量，计及储能设备的荷电状态采用可变滤波时间常数的高通滤 波法分配波动功率，可避免储能设备的过充过放，最后以储能设备全生命周期经济性最优为目标函数建 立容量配置模型，相比于传统的仅考虑一次性初始投资的方法，更符合储能系统长期运行的实际情况， 对实际工程建设具有指导意义

本发明公开了一种自监督混合域适应的多垃圾分类装置、控制及识别方法，该多垃圾分类装置包括框架主体、多级传送单元、压缩单元、旋转存储单元及识别显示单元，多级传送单元、压缩单元及旋转存储单元从上至下依次设置在框架主体内部，且多级传送单元位于框架主体中轴线的一侧，压缩单元位于框架主体中轴线的另一侧；框架主体顶端位于多级传送单元的上方设置有投放口，框架主体底端的四角均固定设置有滚珠，框架主体的中部设置有中部支撑板，框架主体的底部设置有下部底板，框架主体的一侧设置有控制单元。本发明通过混合域适应技术提升了垃圾分离成功率与压缩效率，能够满足社区、学校等复杂场景的智能化垃圾分类需求。

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

针对子载波非连续可用的情况下，基于迭代平均处理的思想，设计了适用于载波扩展OFDM系统中的导频符号，使用这种导频符号，能有效地克服OFDM系统峰均功率比过高的问题，且能保证较优异的误比特性能。