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本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問(wèn)題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；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.）致癌性預(yù)測(cè)服務(wù)器首頁(yè)致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè)相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開(kāi)發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開(kāi)發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過(guò)程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開(kāi)發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開(kāi)發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來(lái)越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問(wèn)題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國(guó)內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過(guò)20多萬(wàn)個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過(guò)性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開(kāi)發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；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.） 致癌性預(yù)測(cè)服務(wù)器首頁(yè) 致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁(yè) 相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開(kāi)發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開(kāi)發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個(gè)候選抑制劑 3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長(zhǎng)非編碼RNA（lncRNA）是一種長(zhǎng)度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過(guò)程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過(guò)計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明提供了一種復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內(nèi)鋪設(shè)固化劑，將人工關(guān)節(jié)假體包裹在容器內(nèi)的固化劑中，制備人工關(guān)節(jié)假體陰模；2）然后向陰模內(nèi)注入硬化劑制備復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物?？墒孪仍陉幠Ｖ蟹胖媒饘侔艋驂K以增加間隔物的強(qiáng)度。本發(fā)明能在較短時(shí)間內(nèi)精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關(guān)節(jié)假體一致的間隔物，以縮短手術(shù)時(shí)間，改善間隔物的作用效果，制備方法經(jīng)濟(jì)且簡(jiǎn)便易行。植入的關(guān)節(jié)式間隔物可使得患者在術(shù)后獲得部分正常的關(guān)節(jié)功能，術(shù)后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

采用前沿的深度學(xué)習(xí)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，經(jīng)過(guò)不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，能夠在極短時(shí)間內(nèi)完成 CT 圖像的人體器官勾畫(huà)功能，目前已實(shí)現(xiàn) 30 多種器官的自動(dòng)勾畫(huà)。大量歷史病例數(shù)據(jù)集和模型的不斷創(chuàng)新使 DeepViewer 多種器官的勾畫(huà)精準(zhǔn)度達(dá)到 95%以上。 

（1）建立具有醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)意義的中國(guó)人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征數(shù)據(jù)庫(kù) 課題組隨機(jī)抽取130 例西南地區(qū)正常成年人（其中男77例、女53例；平均年齡46歲；平均身高163.3cm；平均體重59.6kg。于仰臥、雙下肢中立位行髂嵴至脛骨結(jié)節(jié)CT掃描（掃描層厚1mm），運(yùn)用CT圖像處理軟件測(cè)量股骨頭直徑、頸干角、偏中心距offset、小轉(zhuǎn)子中點(diǎn)及其上、下2 0 mm 平面處髓腔寬度、峽部直徑、小粗隆中點(diǎn)到峽部距離、峽部曲度、髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)，并與中國(guó)北方人和國(guó)外人群解剖參數(shù)進(jìn)行比較。結(jié)果顯示：中國(guó)西南地區(qū)正常人的股骨頭直徑為44.68±3.10mm，頸干角128.56°±4.49°，offset為36.7±2.81mm，小轉(zhuǎn)子中點(diǎn)及其上、下2 0 mm平面處髓腔寬度分別為：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峽部直徑為9.92±1.27mm，小粗隆中點(diǎn)到峽部距離113.81±6.75mm，峽部曲度168.95°±1.32°，髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)分別為：4.19±0.72和2.32。本組研究中，offset平均為36.7mm、頸干角平均為128.56°,與北方人（offset 平均37.1mm、頸干角平均127.9°）相比差異不大，與西方人（offset平均43.0mm、頸干角平均124.7°）相比存在顯著差異。 （2）設(shè)計(jì)基于國(guó)人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征的人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng) 完成了基于中國(guó)人解剖參數(shù)人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 （3）采用有限元等分析手段，優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，使該人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)適合國(guó)人解剖特征，避免低應(yīng)力集中和應(yīng)力遮擋。

青少年人工智能資源與創(chuàng)新平臺(tái)為激發(fā)青少年利用原創(chuàng)算法解決真實(shí)復(fù)雜問(wèn)題的興趣，面向全國(guó)中小學(xué)發(fā)布覆蓋人工智能主要技術(shù)領(lǐng)域的研究問(wèn)題，設(shè)立相應(yīng)選題。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 主要功能： 資源中心。資源中心包含各個(gè)名師人工智能課程及應(yīng)用案例，還包含各類精品開(kāi)源軟硬件資源的匯聚。 資訊通知。公告元卓計(jì)劃工作的最新動(dòng)態(tài)及行業(yè)內(nèi)的最新消息。 直播頻道。邀請(qǐng)專家進(jìn)行直播互動(dòng)。 在線編程。可以在網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面中直接編寫(xiě)代碼和運(yùn)行代碼。 互動(dòng)論壇。注冊(cè)用戶可以在網(wǎng)站論壇討論課題。

該項(xiàng)目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過(guò)不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達(dá)到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強(qiáng)度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開(kāi)發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準(zhǔn)可視化小口徑水凝膠人工血管。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 已注冊(cè)公司運(yùn)營(yíng) 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 天津心衢生物科技有限公司 企業(yè)法人 李雙陽(yáng) 注冊(cè)時(shí)間 2021.06.29 注冊(cè)所在省市 天津市 組織機(jī)構(gòu)代碼 91120104MA07CUYE1J 經(jīng)營(yíng)范圍 人體于細(xì)技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用生物基材料聚合技術(shù)研發(fā);人體基因診斷與治療技術(shù)開(kāi)發(fā);細(xì)胞技術(shù)研愛(ài)和應(yīng)用，新材料技術(shù)研發(fā)，醫(yī)學(xué)研究和試驗(yàn)發(fā)展;工程和技術(shù)研究和試驗(yàn)發(fā)展，技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù);醫(yī)院管理。(除依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目外，憑營(yíng)執(zhí)照依法自主開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)) 企業(yè)地址 天津市南開(kāi)區(qū)衛(wèi)津路92號(hào)大學(xué)生生活中心204 獲投資情況 無(wú) 三、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 李雙陽(yáng) 化工學(xué)院/材料化工 2020 龐小雨 化工學(xué)院/材料化工 2019 詹浩淼 機(jī)械工程學(xué)院/動(dòng)力工程 2019 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 董岸杰 化工學(xué)院/材料化工 教授 生物醫(yī)用高分子 五、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 國(guó)內(nèi)心臟搭橋及血透病患對(duì)人工血管的需求量很大，目前大、中口徑人工血管已經(jīng)應(yīng)用于臨床，但市場(chǎng)上沒(méi)有小口徑人工血管產(chǎn)品推出。中國(guó)的人工血管產(chǎn)品主要依賴于進(jìn)口，缺少具有核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)技術(shù)以及能進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)人工血管的廠家。心脈連衢公司團(tuán)隊(duì)攻關(guān)人工血管關(guān)鍵技術(shù)難題，希望為心血管疾病和血液透析患者探索一種新的人工血管產(chǎn)品，同時(shí)在基礎(chǔ)人工血管產(chǎn)品上，提出“精準(zhǔn)可視化”概念，彌補(bǔ)小口徑人工血管臨床應(yīng)用的空白。 該項(xiàng)目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過(guò)不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達(dá)到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強(qiáng)度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開(kāi)發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準(zhǔn)可視化小口徑水凝膠人工血管。項(xiàng)目產(chǎn)品采用模具快速成型工藝，可實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)、無(wú)放射性地對(duì)植入后的人工血管形態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，從而獲得準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)、整體三維的信息。項(xiàng)目產(chǎn)品與世界目前報(bào)道的最高水平小口徑人工血管產(chǎn)品對(duì)比，產(chǎn)品制備周期從1.5個(gè)月降低到10分鐘、生物安全性能好、具有體內(nèi)可視化功能，且成本比傳統(tǒng)的組織工程技術(shù)低8成。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種人工濕地農(nóng)村污水處理系統(tǒng)，涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：人工濕地和污水處理裝置；人工濕地包括人工濕地池內(nèi)部從上到下依次設(shè)置的植物層、沙土層、小石子層和大石子層；植物層用于種植除磷的植物，植物層的一側(cè)垂直固定設(shè)置有多孔墻，多孔墻上設(shè)置有多個(gè)出水孔；污水處理裝置包括依次連通的化糞裝置、好氧池和沉淀池，好氧池內(nèi)設(shè)置有曝氣系統(tǒng)和生物膜，用于對(duì)污水進(jìn)行處理；沉淀池位于大石子層的正下方，并與大石子層連通，化糞裝置的側(cè)壁上設(shè)置有進(jìn)水口，克服了現(xiàn)有技術(shù)中污水處理裝置運(yùn)行費(fèi)用較高，且污水除磷效果受工

在串聯(lián)回路中，當(dāng)電弧或放電現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，對(duì)電流進(jìn)行頻譜分析，根據(jù)電流 的頻譜特征變化來(lái)確定是否有電弧發(fā)生，提供預(yù)警信息或保護(hù)動(dòng)作。為了防止在 開(kāi)關(guān)的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測(cè)電路誤動(dòng)作，同時(shí)在頻譜分析的基礎(chǔ)上綜合電弧時(shí)間長(zhǎng)短等其他特性作為電弧故障的判據(jù)。系統(tǒng)的硬件 部分包含電流檢測(cè)、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號(hào)采集、信號(hào) 處理、故障判別等模塊，并綜合時(shí)間等其他因素降低誤報(bào)率，提高檢測(cè)系統(tǒng)的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。主要成果包

通過(guò)非飽和帶入滲井（注水井）進(jìn)行人工補(bǔ)給，是含水層人工補(bǔ)給的重要方法之一。該方法主要適用于潛水面埋藏較深或地表覆蓋不利于人工補(bǔ)給的場(chǎng)地。預(yù)測(cè)人工補(bǔ)給過(guò)程中非飽和-飽和帶水流的響應(yīng)、計(jì)算含水層的補(bǔ)給量是評(píng)價(jià)及設(shè)計(jì)人工補(bǔ)給方案的重要指標(biāo)，傳統(tǒng)定量評(píng)價(jià)模型僅適用于飽和帶注水井流問(wèn)題，缺少非飽和帶井流模型。因此，采用傳統(tǒng)模型評(píng)估考慮非飽和帶入滲井方式的人工補(bǔ)給方案時(shí)會(huì)引起較大誤差。 這項(xiàng)研究利用解析方法，開(kāi)發(fā)了非飽和-飽和水流耦合的解析模型，用于評(píng)價(jià)非飽和帶入滲井引起的非飽和-飽和水流過(guò)程，計(jì)算含水層的補(bǔ)給量。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，非飽和帶的儲(chǔ)水性對(duì)人工補(bǔ)給的效率有較大影響：儲(chǔ)水性小的非飽和帶在補(bǔ)給過(guò)程中水流可以很快達(dá)到穩(wěn)定，注入井中的水流可以很快到達(dá)飽和帶，且大部分都可以存儲(chǔ)于飽和帶中，有利于人工補(bǔ)給；反之，則不利于采用非飽和帶入滲井的方式進(jìn)行人工補(bǔ)給。同時(shí)，揭示井的結(jié)構(gòu)和含水介質(zhì)的各向異性僅會(huì)影響初期的飽和帶補(bǔ)給量，不影響后期穩(wěn)定的補(bǔ)給量。傳統(tǒng)模型由于未考慮非飽和帶的儲(chǔ)水性質(zhì)，會(huì)過(guò)高估計(jì)飽和帶的補(bǔ)給量。該解析模型為人工補(bǔ)給定量評(píng)價(jià)提供了重要的工具。