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南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。

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目前北京理工大學基于神經網絡的智能無人機疫情預警監控系統主要由無人機平臺、光電載荷、喊話系統和地面控制及圖像處理平臺組成。 該智能無人機疫情預警監控系統能夠自動監控廣場、公路、小區等各類環境中的人群，檢測人員聚集情況，利用紅外熱成像技術實時獲取人員體溫情況，實現在非接觸情況下對疑似高危人員的快速區分，并快速形成疫情人員相關數據，還可以提供數據接口，供大數據系統進行分析。該智能無人機疫情預警監控系統可同時提供監控人員及被監控人員交互通道，通過喊話系統，監控人員可以隨時疏導或制止被監控人員的異常行為，為疫情監控和預警提供了更為清晰和直接的手段方式。

2019年底湖北省武漢市的新型冠狀病毒肺炎（簡稱“新冠肺炎”）疫情暴發以來，各高校科研院所除了源源不斷派出醫療隊以及進行醫學類科研項目外,也紛紛在各自學術領域攻堅拔寨，以期盡快將研究成果轉化為戰“疫”力量。我校大數據與智能決策研究中心郭崇慧教授研究團隊憑借自身優勢，利用大數據手段，第一時間對新型冠狀病毒肺炎疫情情況進行了分析研究，希望助力遼寧地區打贏此次疫情防控阻擊戰。郭崇慧教授研究團隊首先基于遼寧省2020年1月22日至2月20日期間公開報導的121例新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）官方報導的實際數據，通過對每日新增及累計確診患者數目、患者性別年齡分布、患者武漢旅行史和接觸史分析、患者家族聚集性網絡分析、病毒潛伏期和患者由暴露到患病的轉移情況進行了疫情統計分析，以期為遼寧省積極應對疫情提供依據和參考。截至2020年2月20日24時，根據遼寧省衛生健康委員會公布的數據顯示，遼寧省累計報告新型冠狀病毒肺炎確診病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例確診病例中，沈陽市28例、大連市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹東市7例、錦州市12例、營口市1例、阜新市8例、遼陽市3例、鐵嶺市7例、朝陽市6例、盤錦市11例、葫蘆島市12例。遼寧省新型冠狀病毒肺炎疫情分布如下圖1所示。1 確診病例時間序列分析自1月22日至2月20日24時期間，遼寧省每日增加及累計確診患者數量如下圖2-圖4所示。由圖可知，遼寧省每日新增確診患者數量在1月31日達到峰值，隨后整體呈現下降趨勢，由于每日新增患者數量較31日下降，累計確診患者數量走勢圖逐漸趨于平緩，從圖3可以看出目前全省新增確診患者數量呈現減少趨勢，截至2月20日已連續四天無新增確診患者。該現象表明自新型冠狀病毒爆發以來，遼寧省采取的阻斷交通、隔離、加強提高居民意識等積極防控手段取得了良好的成效。2確診病例性別及年齡分布根據遼寧省各地區衛健委公布的患者信息，統計得到患者性別和年齡數據。其中，性別數據中沈陽市2例病例無相關信息；年齡數據中沈陽市2例、朝陽市1例、盤錦市5例無相關信息，剔除缺失數據得到下圖5-圖7統計結果。在遼寧省確診病例中，男性整體占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。從各地區來看，沈陽、大連、錦州、葫蘆島患者數目居于省前四名，在這四個地區中，沈陽、大連、葫蘆島男性比例大于女性，錦州男女比例相同，男性患者較多可能由于其活動范圍廣所致。同時，沈陽、大連、錦州、葫蘆島等大城市人員流動性較大，有較大的感染風險，是確診患者數量相對較多的一個原因。患者年齡基本呈正態分布。其中，21歲-60歲區間患者數目占比78.2%，該部分患者活動能力較強，有強烈的社交需求，外出務工、求學或旅游等活動均增加了感染風險。患者人數在31歲-40歲區間最多，是感染的重點人群，此年齡范圍居民建議著重加強防護。 3 確診病例武漢旅行史及接觸史分析根據患者是否有武漢（湖北）旅行史和確診病例（或武漢人員）接觸史，將患者分為四類：有武漢旅行史（無接觸史）、無武漢旅行史（無接觸史）、有確診患者接觸史（有旅行史）和無武漢旅行史有接觸史，統計得到相關數據。對于已公布但未詳細說明是否有武漢（湖北）旅行史的患者將其認定為無武漢旅行史人員，剔除沈陽市未披露信息的病例28，統計得到14地區確診病例分類。 目前，121名確診患者中120名披露了相關信息，確診患者出行方式涉及私家車、火車、出租車、飛機、擺渡車。其中55名存在武漢旅行史，65名存在接觸史。下面分別分析有武漢旅行史和有接觸史的確診患者與當前各地區確診人數的關系，建立線性回歸方程，計算相關系數從而分析相關性，用于指導實踐。 圖9（a）擬合直線方程為y = 1.7386x + 1.6169，x為各地區確診人員中有武漢旅行史人數，y為各地區當前確診人數，相關系數為0.8587，二者呈現相關性，說明有武漢旅行史是影響患者患病的一個因素。圖中數據顯示大連市當前確診人數與有武漢市旅行史人數比值最大，說明大連市對排查有無武漢返鄉或接觸人員采取了較大的力度并使患者及時得到醫治。圖9（b）擬合直線方程為y = 1.6737x + 0.8007，x為各地區確診人員中有接觸史的人數，y為各地區當前確診人數，皮爾遜相關系數為0.9099，二者呈現較高相關性。結果表明有接觸史的人更容易患病，官方報告的病例中確診患者多傾向于其他已確診患者的朋友、親屬等與其有密切接觸的人，與統計結果相一致。因此，分析結果表明：人群聚集、與他人接觸會增加患病的風險，居家隔離可以降低風險。4 確診人員場所聚集性及家族聚集性網絡分析截至2月20日，遼寧省已成立沈陽、大連、錦州三個省集中救治中心，分別依托于沈陽市第六人民醫院、大連市第六人民醫院和錦州市傳染病院，其中，沈陽救治中心覆蓋沈陽、鞍山、撫順、本溪、阜新、遼陽、鐵嶺、盤錦等8市；大連救治中心覆蓋大連、丹東、營口等3市；錦州救治中心覆蓋錦州、朝陽、葫蘆島等3市。分析已確診患者之間的親屬或朋友關系、患者在醫院的就診情況以及患者在醫院間的轉院情況得到如下圖10所示的網絡圖。圖10中節點分別表示患者（紅色）和醫院（藍色）。醫院間的連接關系表示患者的轉院情況，患者與醫院間的指向關系表示患者的就診情況，患者之間的連接關系表示親屬或朋友關系。圖中節點大小與醫院接診人數或與確診患者有親屬（朋友）關系的人數成正比。醫院治療患者人數（度）=醫院接診人數+轉至此醫院的患者人數，患者的度=與該患者有關的確診人數（親屬或朋友）+就診醫院數目。醫院間可能存在多個患者轉院，兩醫院間邊的粗細與轉院的患者數目成正比，根據轉移的患者數量將權重設定為相應的數值，其余權重默認為1。在患者轉院關系中，依據國家提出的“四集中”工作原則，患者在本地確診后多轉院至省集中救治中心治療。依據官方公布的數據可以明確知道患者在地區內部的轉院情況以及各地區轉移至省集中救治中心的患者數目，但是無法建立具體病例及其就診醫院與省集中救治中心的轉院關系。因此，圖10建立的聚集性網絡時對各地區醫院向省集中救治中心轉移患者的情況不做分析。圖10聚集性網絡分析結果表明：在本地的確診患者救治中，鞍山市“臺安縣恩良醫院”和“鞍山市傳染病醫院”間患者轉院次數最多，對應圖中邊最粗；由圖中確診患者間連接關系可以看出此次傳染病存在明顯的聚集特點，多地區確診患者之間多存在親屬或朋友關系，其中，鞍山市和盤錦市的確診患者具有親屬關系，出現跨地區感染的情況，具體為鞍山市病例2、病例3為夫妻關系，盤錦市病例9、病例10為夫妻關系且為鞍山市病例2、3的兒子兒媳，盤錦市病例10為病例9、10的兒子。除上述在遼寧省內跨地區感染的情況外，其余均為地區內部感染，說明政府在患者確診后其密切接觸人員及時隔離和交通管控等方面取得了很好的效果。從圖10中分別抽取出沈陽市、大連市的數據，得到圖11沈陽市、大連市確診患者聚集性網絡分析圖。其中，大連市確診病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息顯示收治于“某定點醫院”。根據“四集中”工作原則，省集中救治大連中心覆蓋范圍的患者轉院至大連市第六醫院集中救治，因此，數據分析時將大連市收治于“某定點醫院”的患者確定為大連市第六人民醫院就診患者。沈陽市和大連市是遼寧省規模較大的地區，確診患者人數居于全省第一、二名。圖11分析結果顯示，沈陽市沈陽第六人民醫院首次收治患者數目最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院，患者就診后共發生三次轉院；確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例6、7、8，確診病例18、19、20，確診病例4、5、9，確診病例16、17，確診病例24、15。大連市第六人民醫院收治患者數目最多，其次為大連醫科大學附屬第一醫院，確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例3、5、8，確診病例6、9、10、12，確診病例7、11，確診病例17、18、19。沈陽市和大連市新冠肺炎的傳播均表現出家族聚集性的特點，印證了其有人傳人的特性，這提示我們疫情期間減少聚集，一旦家庭成員或所接觸人員發生病情，自身應及時隔離，提高防范意識。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去轉院至省集中救治中心的患者，我們分析各地區醫院接診患者人數，得到圖12所示結果。圖12分析結果表明沈陽市第六人民醫院、盤錦市傳染病醫院和大連市第六人民醫院收治患者人數最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院、葫蘆島市中心醫院和大連醫科大學附屬第一醫院，沈陽市和大連市收治患者數量整體較多。在資源調配上，除了將資源分配至省集中救治中心外，還需關注各地區患者確診及其初步治療的醫院，做到資源有效配置。 5 確診病例潛伏期分布病毒潛伏期是指從病原體侵入人體到最初出現臨床癥狀的一段時期。根據國家公布的信息顯示，新型冠狀病毒的潛伏期為14天。隨著新型冠狀病毒有潛伏期感染、無癥狀感染等情況，我們難以準確得到新型冠狀病毒的潛伏期。本文假定將患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間均定義為“病原體侵入人體的時間”，取三者最早者，應用該時間多存在誤差；將患者發病時間確定為出現臨床癥狀的時間，二者之間的時間間隔定為病毒潛伏期。同時去除潛伏期大于14天及無相關信息披露的患者，得到86例患者數據，分析結果如表1和圖13、圖14所示。 遼寧省有數據可查的86例確診患者中，病毒潛伏期均值為7.767天，潛伏期大于等于8天的患者人數為48人，占比55.8%。患者出臨床反映的時間是確定的，但是感染病毒的時間是不確定的，用患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間定義為感染時間會使統計的潛伏期大于實際潛伏期，使得分析結果偏大。 圖14為患者1月9日至2月20日期間轉入轉出人數分布，轉入對應患者出現臨床癥狀，轉出對應于暴露，即患者到達武漢、與有武漢旅行史人員接觸或與確診患者首次接觸的時間。圖14數據表明在1月25日前有臨床癥狀患者占比低于暴露患者，之后這些潛伏期人員逐漸出現臨床癥狀，疾病爆發，確診人員數目逐漸增加。若及時采取有效的手段控制疫情傳播，則1月27日之后幾乎不再有人員處于潛伏期，這時前期潛伏期患者逐漸發病，這批確診患者若同時采取有效的醫療手段得到治療，則疫情傳播會逐漸被控制。 圖15為截至2月20日確診患者由暴露到患病人數轉移網絡分析圖，圖中節點為日期，節點大小與當日暴露和有臨床癥狀的患者之和成正比，節點間指向關系為患者由暴露轉移到患病的時間間隔，圖15結果顯示1月19日至1月24日期間人數最多，暴露和患病人數之和隨時間呈現先增加后減少的趨勢。遼寧省新型冠狀病毒肺炎自2月17日以來，已連續四天無新增確診患者，疫情形勢出現積極變化，防控工作取得積極成效。自疫情爆發以來，全省社會經濟活動停滯，連續四天無新增確診患者的態勢為盡快恢復遼寧省社會經濟秩序提供了支持。只想著為抗“疫”阻擊戰貢獻力量，郭崇慧教授說，這是關于遼寧省疫情的最新數據描述性分析結果，希冀會對相關部門決策起支持作用！我們后續預測性分析和指導性分析還會持續研究！

本發明提供了一種材料強度分布獲取方法，通過材料的強度試驗獲得若干個材料強度樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇６０＇　ｈｅ＝＇５９＇／）確定基于試驗數據的強度隨機變量樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇　ｈｅ＝＇１２８＇／）將強度隨機變量η采用混沌多項式展開，根據高斯采樣計算得到各階混沌多項式基函數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１３．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１５６＇　ｈｅ＝＇６６＇／）采用馬爾科夫鏈?蒙特卡洛算法獲得各階混沌多項式系數γ的后驗分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１４．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇７７＇　ｈｅ＝＇６０＇／）根據重構的混沌多項式系數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１５．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇４７＇　ｈｅ＝＇５５＇／）和混沌多項式基函數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１６．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１２６＇　ｈｅ＝＇６３＇／）確定強度隨機變量的后驗分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１７．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３６４＇　ｈｅ＝＇１２０＇／）根據強度隨機變量的后驗分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３３＇　ｈｅ＝＇５３＇／）計算強度的后驗分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１９．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇２４７＇　ｈｅ＝＇６２＇／）最終采用區間統計的方法獲得材料的強度分布。本發明方法僅需完成少量強度試驗即可獲得材料的強度分布，且不需要假設材料的強度分布類型，節約了大量的試驗時間和經費，同時，也避免了因材料強度分布模型的錯誤選取而引入的誤差。

目前，訓練機器學習模型依賴于海量的數據，當以集中方式訓練時，會帶來很大的計算成本。因此，現在普遍的共識是，未來的機器學習應該以分布式方式實施。通常，分布式學習是以server-worker模式中進行的，其中server利用從workers收集的信息更新學習參數，然后將這些參數廣播給workers。 但是，隨著worker數量的增加，通信開銷也會大幅

團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 銳鋒智鋰（陜西）科技有限公司 企業法人 張志杰 注冊時間 2022.5.16 注冊所在省市 陜西省西安市 組織機構代碼 91610113MABLKTJR6C 經營范圍 技術服務、技術開發、技術咨詢、轉讓及推廣 企業地址 陜西省西安市雁塔區雁翔路99號博源科技廣場C座1401 獲投資情況 海沃能量盒子1000萬投資意向 三、負責人及成員 姓名 學院 入學時間 張志杰 能源與動力工程學院 2021 陳博 能源與動力工程學院 2019 董梓竣 管理學院 2019 宋自遠 電氣學院 2019 陳昊煊 能源與動力工程學院 2019 黃嘉慧 人文社會科學學院 2019 羅寒非 化學學院 2019 陳楷林 能源與動力工程學院 2019 師鳴遙 生命科學與技術學院 2019 四、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 丁書江 化學學院 教授/院長 電化學儲能 楊國銳 化學學院 副教授 鋰電回收 延衛 能源與動力工程學院 教授 污染控制 五、項目簡介 隨著新能源汽車產銷量逐年爆發時增長，大量退役動力鋰電池涌入報廢市場。一方面，鎳鈷鋰元素作為電池極粉生產的關鍵性材料，而我國長期以來嚴重依賴進口，面臨巨大的材料供給缺口；另一方面，退役電池因含有余能，在堆積、運輸及拆解過程易發生起火爆炸（相當于1/8同質量TNT的爆炸威力），危害操作人員安全，同時造成不可逆的鎳鈷鋰產物損失。 因此，預放電步驟是傳統工藝中的必經之路，而在預放電過程中又存在嚴重的環境污染問題，致使傳統拆解企業難以進駐工業園區，大大壓縮了行業的發展空間。針對上述痛點，本團隊研發的項目： （1）首創性實現了對退役動力鋰電池的帶電拆解，避免了傳統拆解高濃鹽水預放電工藝，降低拆解成本，單條產線可年減少20萬噸高濃鹽水的排放； （2）通過自研高效吸附劑與先進的廢水處理工藝，實現生產線三廢零排放，年減少超百萬元的治污成本，獲得準入工業園區的資格； （3）內置余熱回收系統回收電池殘余電能，年減少超1萬噸標準煤燃燒，減少超4萬噸的CO2排放。 經過學生團隊技術攻關和基礎實驗研究，我司已獲得了成套的動力鋰電池破解分選技術，已申技術專利20余項。其中負責人已獲5項核心授權專利，實審專利11項，對技術、產品形成全方位保護。經過多次技術升級，已成功調試安裝了退役動力鋰電池破解分選成套設備生產線，該生產線完全達到工業生產要求，鋰電池年處理量提升到5000噸，處理能力里超同行10%，產品回收率超同行20%，產品價值率領跑同行30%，并可入駐工業園區。 此外，團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。公司已獲得海沃能量盒子1000萬投資意向，并與多家智能化設備供應商達成代工生產合作，研發的生產線已在云南云天化集團、陜西全通集團完成中試驗收，即將投入大規模生產使用。 

光纖分布式聲波檢測技術（DAS）在油氣勘探領域的地面地震波檢測、井中地震波檢測、井中分布式垂直地震剖面（VSP）數據獲取、水力壓裂的安全監測與改善，長距離油氣管道的安全與泄漏監測，周界安防與偵聽、大型結構健康監測等領域有著廣泛的應用前景。 （1）在石油開采監測的應用方面。光纖分布式聲波檢測技術在超高密度地面/井中地震波數據采集領域是一項革命性的新技術。在實現高效采集的同時，可大大降低生產成本；光纖分布式聲波檢測技術將部分替代常規地震波檢測技術；應用于地面的分布式高密度地震波采集、井下VSP數據采集和改善水力壓裂的監測。 （2）在長距離管線安全監測的應用方面。光纖分布式聲波傳感（DAS）系統可用于長距離石油管道、市政地下綜合管線、地埋輸電線纜等的入侵監測。該系統可以檢測，定位并區分第三方入侵事件，提供長距離、無源、實時、在線、智能的管線監測技術。 （3）在油氣管線泄漏監測的應用方面。光纖分布式聲波檢測技術可用于石油、天然氣等管道泄漏檢測。結合光纖分布式測溫技術可以對泄露事件進行快速檢測和定位。通過檢測滲漏口湍流產生的聲波信號，該信號會產生在管道內長距離相對低損耗的連續負壓力波。光纖DAS系統可以沿整個管道探測到負壓波，并對泄漏事故的進行準確定位（10米范圍內）。 （4）在礦井人員定位監測的應用方面。礦井下易發生爆炸、透水、冒頂等重大事故，保證井下人員的安全極其重要。礦井人員定位系統對下井人員的自動跟蹤定位、災后急救、日常管理等有著非常重要的意義。光纖DAS系統可以有效克服現有井下無線人員定位系統的不足，并大大簡化現有井下綜合管理系統的復雜性，實現日常和應急狀態下的井下無盲區的人員、車輛等定位，為井下作業綜合管理提供有力支撐，同時探測光纜本征無源，特別適用于井下易燃易爆和強電磁干擾環境。 （5）在偵聽和周界安防領域的應用方面。光纖DAS技術具有遠程（>10KM）監聽和還原振動和聲波信號的功能，可以用于對監獄、使館等重要區域的遠程偵聽，以及對機場、國境線、軍用通信光纜、軍事基地等大型重要設施的長距離周界埋地防護。 （6）在鐵路安全監測的應用方面。光纖DAS技術可能取代現有的許多軌道傳感器,實現列車準確的月臺公告，車輪滾壓和其他車輪/鐵路故障判斷，鐵軌盜竊、破壞和恐怖攻擊，周圍巖石和樹木墜入以及實時列車跟蹤等問題，從而保障鐵路網絡的安全運行和大大降低鐵路網的維護成本。 （7）在大型結構健康監測的應用方面。光纖分布式聲波檢測技術可實現從次聲波到超聲頻率范圍內的彈性振動波測量，同時可以實現對探測光纜布設區域內的高密度采樣，由于光纖材料質量輕、耐腐蝕，抗電磁干擾，因此可以直接埋設于復合材料內部，實現對飛機、火箭、空間站等大型裝備的載荷、健康狀態、結構疲勞以及材料壽命的領域的監測。 （8）在海洋水聽監測的應用方面。由光纖DAS構成的新型光纖水聽系統，可實現真正全分布式的水下聲波監測，有望取代現有的全光纖水聽器拖曳陣列，形成全光纖輕型潛艇和水面 艦船共形分布式水聽系統，有望實現對關鍵海峽和水域的快速布防。 目前，已經完成對地埋石油管道、油井勘探和列車運行監測等多項實際工程的成功測試。 光纖分布式聲波檢測系統（DAS）主要三部分：光纖分布式聲波信號分析硬件終端設備，光纖分布式聲波信號分析軟件，聲波傳感光纜。光纖分布式聲波信號分析硬件終端通過光纖接線器與傳感光纜進行單端連接。光纖聲波信號硬件終端向光纖發射光脈沖，同時對傳感光纜接收到的聲波信號進行光電探測和采集，最后形成數字傳感信號，通過光纖傳感分析軟件進行聲源定位與聲源分析。如下圖所示： 主要技術參數： 1、信號解調設備主要技術指標： 測量距離： 0~50公里 響應時間： <2s 定位精度： ±2~±20米 響應頻率： 0~500KHz 檢測參數： 各種機械振動波、聲波、超聲波、地震波 通信/聯網接口： 100M以太網 工作溫度： -10℃～+50℃ 電源輸出： AC 100~240V,50~60Hz 二次開發接口： 提供動態鏈接庫方便二次開發和應用集成 2、軟件功能和顯示模塊主要包括： 聲波（地震波）信號的時域二維和三維強度分析模塊 聲波（地震波）信號的二維頻率譜檢測和分析模塊