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本項目提供壓縮機全生命周期管理系統，建立模塊化、集成化數據環境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業主要包括： 設計規劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數據實時采集、遠程動態展示，核心部件狀態監測與故障診斷，監測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統開發； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現階段已授權發明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態監測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態監測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發射信號的診斷方法，基于氣閥聲發射信號獲得氣閥故障的特征參數和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監測方法，為傳統侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系，國內外首次提出了集成聲發射與油-氣壓無損監測的隔膜壓縮機狀態監測新方法，進一步根據油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統，為傳統方法在現場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現階段已授權國內發明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內發明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數據共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監測數據評價機組運行狀態；基于故障診斷技術，建立機組現場監測數據與健康/故障狀態信息實時共享平臺，打破機組現場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。

主要科研成果屬于速生楊木綠色建筑結構件，基于速生木材“改性增強、結構優化”專利核心技術研發，可廣泛用于建筑結構、建筑圍護體系、平改坡工程、建筑物增層改造及建筑模板體系等領域。可全面替代進口，填補國內空白。課題組研發出速生木材“改性增強、結構優化、連接構造、新型復合”新工藝，突破優質原木約束，提高上游楊木附加值300％，提升建筑節能效果65％，同比優質原木綜合成本為其70％，同比混凝土、粘土材，綠色“零污染”，綜合成本為其90％。課題組取得的一系列科研成果跨越提升我國速生木材深加工產業技術水平，大幅拓寬速生木材以往僅能在家具裝潢等狹窄應用格局，延伸出高附加值方向。同時在建筑節能領域實現“零污染、低成本、綠色節能環保”科技革命。

集數據預處理、模型訓練、預測、評估為一體的一站式大數據智能分析挖掘平臺，提供豐富的大數據教學資源，交互式圖形接口及高質量的算法庫，滿足高校在大數據分析教學、實驗、科研等典型場景的應用。

一、產品功能及內容 實用的科研方法指導類專題文獻推送； 常用的寫作模板及相應的寫作規范參考； 基于先進算法的萬方檢測所提供的學術預審； 覆蓋基礎教育各細分研究領域的熱點推薦及可視化圖像比較分析，助力于一線科研開題參考； 文獻檢索實現多參數精確聚類，同時實現檢索條件的自主訂閱，主動訂閱后系統在訂閱空間中給出更新提示，以方便用戶對同一熱點主題持續關注； 基于精選的與基礎教育科研相關的主流期刊實現主題分類導航，對于單本期刊可實現自主訂閱，主動訂閱后系統在訂閱空間中給出更新提示； 提供用戶個人空間對于用戶個人在本系統內發生的個人成果進行管理，同時也對用戶個人在本系統內的訂閱、收藏及使用進行記錄，以實現高可用、無負擔的知識管理。 二、產品特色 從知識服務的角度上，這一產品真正切入到基礎教育行業的教育教學生態、不同于傳統的數字圖書館產品，不只是簡單的實現各類數據進行查閱，而是將專屬文獻在教研工作這一具體的需求點上提供相對應的精準服務。 產品創新點在于產品針對于基礎教育領域中細分服務的教育科研，另外在知識服務上進行功能延伸，既有基礎教育行業的專屬性，也突出了服務的功能性和針對性。 三、功能介紹 （一）科研助手 提供三方面的科研服務： 其一為科研指導方法文獻，目前推出五個類別的指導類文獻： 1.?教育科研方法類； 2.?選題、開題和立項類； 3.?教研論文指導類； 4.?課題報告類； 5.?關注小課題研究。 其二為常用的寫作規范（包括各分類體裁的教育教研論文的體例，如調查報告、開題報告、考試評析、學術論文等具體的寫作規范），可以下載到本地供用戶寫作時參考；寫作規范功能介紹：按基礎教育科研常見文體提供樣例范文和寫作規范與模版，在當前頁面下可以在線預覽也可以直接下載到本地使用。 其三為相似性檢測，采用先進的檢測技術，實現海量數據全文對比，秉持客觀、公正、精準、全面的原則，提供多版本、多維度的檢測報告，檢測結果精準詳實，為科研管理機構、教育領域、出版發行領域、學術個體等客戶和用戶提供各類學術科研成果的相似性檢測服務。相似性檢測功能介紹：用戶可以采用上傳（支持DOC、DOCX、TXT、RTF格式論文檢測）和粘貼兩種方式對文章進行相似性比對，比對結果可視，并可生成簡明版和詳情版兩種檢測報告，并提供PDF版簡明報告和詳細報告的下載功能。生成報告可以在“我的成果－檢測報告記錄”中查找并進入檢測結果頁面重復下載。 （二）熱點發現 細分到基礎教育科研的六大領域（教育研究、學校管理、教學研究、健康教育、德育教育、教育裝備）進行熱門關鍵詞分類推送，選中后可按年份進行熱點分析；用戶也可以自定義熱點詞，錄入后自動顯示研究趨勢的圖示，包括：相關研究論文成果統計分析、相關的論文貢獻者和機構統計。 同時提供開題服務：根據用戶輸入或選中的關鍵字實現知識脈絡的比較分析圖解，同時提供熱詞的推薦以幫教師了解相關的熱點及研究趨勢，可以幫助教師修訂自己的課題方向。并且提供生成word版的開題報告。報告可以在“我的成果－開題報告記錄”中查找并重復下載。 （三）文獻檢索 文獻檢索實現在全部文獻（期刊文獻、學位論文、會議論文三類文獻）中按組合條件進行檢索，檢索結果的聚類按類別支持時間、期刊刊名、作者、作者單位、會議名稱、學位授予單位等。對最近十次檢索行為進行記錄，并可能對其檢索表達式進行收藏和訂閱。收藏和訂閱記錄可以在我的知識庫里找到記錄。文獻檢索結果頁中單條文獻可以進行下載、閱讀、導出和收藏的操作；在當前頁面中還可以實現復選，并對選中的文獻條目信息進行批量導出。 （四）期刊導航 按現有中小學數字圖書館的分類對所收錄期刊進行展示，可以進行條件篩選，可實現單刊的主動訂閱，在期刊詳情頁面呈現該刊物的統計分析，包括主題詞、作者和作者單位；主題詞、作者和作者單位的分析是基于全刊的所有文章來進行，按出現頻度提排名前20名的數據顯示在圖表中，如果同名作者單位不同默認為不同作者。并提供專版呈現征稿信息。 （五）課題空間 課題空間作為用戶的課題管理空間，是以課題為主要的組織形式呈現在平臺界面上，包括用戶創建的和用戶參與的課題，同時可以自主創建和管理課題。創建者可以管理和關閉課題，參與者在授權范圍內可以共享和統計文檔。 這個模塊可以用于機構下發課題通知、收繳論文成果，也可以實現個人自發的小課題研究，同時可以實現機構內課題參與信息的統計以及對課題成果數量的統計，用于教研機構和學校進行階段性教研總結時作為數據支持和參考。 （六）我的成果 我的成果作為用戶的個人成果管理空間，下設開題報告記錄和我的文稿管理和檢測報告記錄三個子功能，開題報告記錄用戶在熱點發現進行熱點分析后生成的開題報告；可以提供再次下載。我的文稿管理主要功能是用戶自己的文稿上傳到平臺，可以跳轉到相應頁面實現相似性檢測，并生成相似性檢測報告，對于歷史記錄可查詢、可刪除；檢測報告記錄是對用戶在本站內的所有檢測記錄可查詢、可刪除。 （七）我的知識庫 我的知識庫是記錄用戶在本站內對資源進行訂閱、收藏和閱讀下載等行為的管理空間，包括我的訂閱空間、我的收藏記錄、我的使用記錄。訂閱空間實現文獻及期刊的訂閱及更新提醒；關注收藏記錄用戶的收藏歷史；使用記錄為用戶實際閱讀和下載的歷史記錄，可查詢、可刪除。

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。