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本項目解決了重大突涌水災害治理的注漿材料及其配套工藝與裝備等一系 175 列關鍵技術難題。研發了高早強型膏狀加固堵水注漿材料、強滲透型納米級硅 膠注漿材料與高膨脹型充填堵水注漿材料，提出了配套工藝并研制了工程化系 列設備與裝置。提出全壽命周期多類型突涌水治理設計方法，建立了富水斷層 破碎帶、節理裂隙、巖溶管道及孔隙微裂隙型突涌水治理的關鍵技術，實現了 隧道與地下工程重大突涌水災害的有效治理。

成果簡介：高聚物速凝注漿技術是用于土木、水利、交通、 建筑等領域的一種快速加固、養護維修技術。其主要功能包括： 對路面裂縫、脫空、結構松散、翻漿進行非開挖基層、面層一 體修復；對路基沉降及橋頭跳車、機場道面破損進行補強抬升、 修復裂縫等；對隧道、堤壩、礦山裂縫滲漏水、圍巖松散進行 快速黏結、補強、防滲。該技術需要將動力系統、壓力系統、 發泡系統組合成一個整體，開發出方便、耐用的高聚物

本發明公開了一種施工及運營期隧道滲流場模型試驗系統及其試驗方法，包括滲流模型箱的箱體和數據采集裝置，箱體的頂部設有壓力表，側壁底部設有溢流孔，側壁頂端和底端分別設有模型箱上進水孔和模型箱下進水孔；相對的兩側壁上開有隧道孔；固定鋼筋籠的兩端固定于隧道孔孔緣內壁上，其外包裹隔土層；法蘭盤的外圈螺栓固定于隧道孔孔緣外壁上，內、外鋼筋籠分別均通過法蘭盤固定于隧道兩隧道孔之間；法蘭盤的內孔設有蓋板；在內外鋼筋籠之間螺紋連接施工期隔土板；在內鋼筋籠內螺紋固定掌子面擋水板；且二者位于同一垂向截面上。該系統可方便、準確、真實地測試滲流場作用下隧道施工、運營期的滲流場情況。

本新技術成果來自省部級科技計劃，獲得省部（學會）三等以上科技獎勵，并獲得國家發明專利授權。該成果成功解決了大斷面黃土隧道的施開挖方法，能夠經濟、安全和快速地實現大斷面黃土隧道的建造。

交通隧道與城市地下工程是我國長期的熱點研究領域，我校主要開展隧道與城市地鐵工程有限元計算軟件研發、城市地鐵工程沉降控制技術、復雜地質環境山嶺隧道施工監控技術研發、在役隧道病害治理技術研發、隧道與城市地鐵工程事故分析與處理技術、山嶺隧道與城市地鐵工程次生災害及防治技術研發。曾獲得省部級獎勵10余項，獲得專利30余項，出版專著教材8部，取得了在國內、國際有學科影響力成果，聚集了一大批該領域的技術專家，在山嶺隧道與城市地鐵工程設計方法、施工監控技術、事故分析與處理方案設計、次生災害及防治技術等方面處于國

本發明公開了一種基于交替電流及全斷面隧道掘進機的地質超 前探測方法，其包括以下步驟:(1)提供一個地質超前探測系統，所述 地質超前探測系統包括位于隧道內的隧道掘進機、恒流源、程控繼電 器及光纖電流傳感器，所述隧道掘進機包括護盾、刀盤及連接所述護 盾及所述刀盤的主驅動軸承;(2)以預定周期切換所述恒流源的電流施 加位置，以使所述恒流源交替供電給所述護盾及所述刀盤，同時測量 對應的電壓(3)根據基爾霍夫電流定律及電壓與電流的關系計算出所述 隧道掘進機的側向地質體及前方地質體的視電阻率，進而分別分析所 述

本發明提供了一種用于隧道結構試驗的模擬水壓加載裝置及其加載方法。本發明對非圓形斷面隧道結構水壓試驗提供方便且精確的研究并解決結構受水壓作用下的力學特征問題。整體結構呈T型布置，上部為左、中、右三個框體，下部為下框體，左、右框體的空間內布置力傳感器，力傳感器上方設置微調螺桿。環箍鋼絞線經橫軸上導向滑輪和左/右框體翼板的定位孔與力傳感器連結；下框體的底板開有底板凹槽，下框體內品字形布置加載中軸、向上導向側軸和向下導向側軸，加載中軸設置在中框體翼板凹槽和下框體底板凹槽的滑動槽中，各軸上均設有定位導向滑輪其位置可以前后調節。主要用于隧道結構試驗。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現如今已發現有幾十種重要的神經遞質。而神經系統在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態變化及其功能提出了極大的挑戰。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現對特定神經遞質動態變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯受體（GPCR）與循環重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。