城市系统所完成2023年创新培育项目综合绩效评价工作

2024年04月03日

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2024年3月28日、29日，北京市科学技术研究院城市系统工程研究所（以下简称“城市系统所”）组织专家对2023年立项的12项创新培育项目进行综合绩效评价。四组共计20名专家听取各个项目负责人的汇报、审阅项目资料并质询后，对每个项目分别从项目决策、项目过程、项目产出和项目效益四个维度进行了评分,并对研究内容及成果予以肯定。

2023年创新培育项目的成果包括，发表论文7篇，其中EI检索1篇，中文核心2篇；申请专利7项，授权专利1项，软著1项；参编北京市级标准2项；政策建议采纳3项；出版专著1部；申请竞争性课题3项；形成新方法3项；研究报告12篇。

在城市运行与城市生命线研究方面，《城市燃气系统工程韧性提升技术及实证研究》建立了三种典型场景下城市典型燃气基础设施韧性评价指标体系，分别为典型泄漏场景下城市燃气系统设施安全韧性、典型泄漏场景下管廊内燃气系统安全韧性、典型内涝场景下城市燃气系统设施安全韧性；利用系统动力学模型仿真，并对结果进行分析，为城市燃气系统工程韧性提升技术及实证研究提供技术支持。《基于水文通量分析的北京市水资源安全韧性评价》形成了基于长续降雨等数据的分区地表水资源量评价技术、北京市降雨-径流演变规律识别与水文通量分析技术和基于水网建设的北京市水资源安全韧性评价技术，并对北京市水资源安全保障体系建设提出了建议措施。《基于图神经网络的内涝灾害链构建与演化研究》提出应用图神经网络工具进行复杂网络分析关键子图提取的方法，该方法具有创新性，是人工智能进行灾害链大数据研究的必备基础技术之一。《基于数据融合与规则推演的城市综合管廊韧性提升技术研究》该项目构建了涵盖基础数据、管理数据、监测数据和环境数据的综合管廊数据采集体系，研究了基于数据融合和规则推演的故障诊断方法和综合管廊渗漏水诊断模型1套，能够支撑综合管廊数据资源体系构建和基于业务场景的深度应用，对于提升综合管廊风险防控能力和韧性度具有重要意义。

在能源系统研究方面，《氢燃料电池关键技术及产业链风险评估模型研发》面向应用场景的燃料电池多维度技术成熟度评价指标体系和方法。项目形成的燃料电池技术成熟度评价指标体系和方法，克服了以往评价指标单一、在婴儿期或者成长期这一专利数量上升阶段的技术发展和应用判断不准确的问题。该方法面向应用场景开展技术成熟度评价，能更好的分析氢燃料电池技术在氢能产业的发展进度和角色定位。基于多准则决策和模糊综合评价方法的氢燃料电池产业链风险评估模型。在风险识别、风险分析、风险评价的风险评估框架下，提出了基于多准则决策的风险因素权重赋值和半定量方法的风险可能性模糊综合评价方法，该方法能够评价全国或者区域范围内的氢燃料电池产业链风险等级。同时，绕开市场普查这一高难度高耗时的资料途径，创新性的提出基于自然语言处理和文本信息挖掘的方法，利用专利耦合企业数据绘制了氢燃料电池产业链图谱，并评估了京津冀地区的氢燃料电池产业链风险。《氢燃料电池汽车的全生命周期碳排放核算方法研究》调研了车用氢能制储运加用阶段的技术和发展现状，构建了燃料周期碳排放计算模型；调研和搜集了氢燃料电池汽车全生命周期过程的数据和资料，构建了车辆周期碳排放计算模型；通过车辆活动数据将燃料周期模型在与车辆周期模型进行耦合，得到氢燃料电池汽车全生命周期碳排放核算方法。项目的研究成果有利于摸清氢燃料电池汽车的碳排放清单，为交通管理部门的政策制定提供科学支撑，助力相关企业实施有针对性的减碳技术措施，促进交通领域碳减排。《燃气发电掺氢燃烧技术成熟度与温室气体减排方法学研究》针对北京本地燃气发电部门氢能利用开展掺氢燃烧技术成熟度研究，调研国内现有技术示范，提出了该技术的温室气体自愿减排量方法学，为燃气掺氢技术在促进北京氢能规模化利用、电力脱碳、可再生能源消纳及其经济性实现提供支撑。

在城市安全与社会基层治理研究方面，《面向应急决策的危化品储罐区事故知识图谱构建方法研究》在构建的情景-任务-知识的理论模型基础上，结合事故案例和标准、预案等材料，绘制完成了固体、气体、液体危化品事故的演化路径图，形成了危化品储罐区应急领域词典，提出了危化品储罐区事故应急知识图谱的构建方法，可作为AI应用于应急辅助决策前的路径探索工作。《基于巨灾情景构建的北京市应急预案有效性度量》全面分析了北京市某基层社区的风险特征，以暴雨为巨灾情景进行了情景构建，提出了情景-任务-预案的评价方法，建立了应急预案评估指标，并对基层社区预案情况进行案例分析，对北京市应急预案体系优化具有指导意义。《基于贝叶斯网络的城市暴雨内涝灾害链风险评估及防范路径研究》基于贝叶斯网络，结合耦合度模型分析致灾因素之间的耦合关系，开展城市暴雨内涝灾害链风险评估及防范路径研究，为北京市洪涝风险评估和管控提供技术支撑和策略参考。《重大公共卫生事件背景下的社区韧性评价工具和韧性提升技术研究》基于贝叶斯神经网络算法，采用BS网络架构，开发了重大公共卫生事件下社区韧性评价软件，并在社区开展了试评价，提高了社区韧性评价工作的科学性和便捷性，为北京市建设韧性社区提供技术支撑。《北京数字化社区风险治理关键脆弱点辨识技术研究》基于事件驱动的北京数字化社区风险治理关键脆弱点辨识模型和可视化主题共现图谱，进而挖掘重要主题信息，对社区安全风险防范于公共服务提升提供针对性决策支持。

通过这次评审，城市系统所对2023年创新培育项目相关成果进行的有效的梳理凝练，未来将立足已有研究基础，做好进一步的智慧城市研究提升和韧性城市技术成果转化应用，为北京市国际科技创新中心和国际一流和谐宜居之都建设做出自己的贡献。