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    1. 征求意見:“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南征求意見了
      發布時間:2020-05-12 來源:中國無機鹽工業協會     分享到:

      關于對國家重點研發計劃“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南征求意見的通知


      科學技術部根據《國務院關于改進加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》(國發〔201411號)、《國務院關于深化中央財政科技計劃(專項、基金等)管理改革方案的通知》(國發〔201464號)、《國家重點研發計劃管理暫行辦法》(國科發資〔2017152號)等文件要求,現將“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南公開征求意見。征求意見時間為2020511日至2020525日。
      國家重點研發計劃相關重點專項的凝練布局和任務部署已經戰略咨詢與綜合評審特邀委員會咨詢評議,國家科技計劃管理部際聯席會議研究審議,并報國務院批準實施。本次征求意見重點針對各專項指南方向提出的目標指標和相關內容的合理性、科學性、先進性等方面聽取各方意見。科技部將會同有關部門、專業機構和專家,根據征求意見情況,修改完善項目申報指南。征集到的意見將不再反饋和回復。
      相關意見建議請于52524點之前發至電子郵箱:jcs_zdxmc@most.cn
      附件:“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南(征求意見稿)科技部基礎研究司
      2020511
      “變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南(征求意見稿)
      “變革性技術關鍵科學問題”專項2020年第二批項目申報指南擬圍繞應用數學領域,支持15個項目,國撥經費總概算1.3億元。
      申報單位根據指南支持方向,面向解決重大科學問題和突破關鍵技術進行一體化設計。
      鼓勵圍繞一個重要科學問題組織研究。
      項目應整體申報,須覆蓋相應指南方向的全部考核指標。每個項目下設課題不超過4個,每個項目參與單位數不超過6家。
      1.三維地震成像的數學方法與超分辨反演高效算法
      研究內容:針對我國非常規油氣勘探關鍵需求,提出適用于我國黃土層厚、儲層縱向薄互層、橫向強非均質等特定地質結構的地震波傳播數學物理模型,研究其適定性理論、高效正演算法、反問題求解及與機器學習結合的新型高效超分辨反演方法。提出模型-數據雙驅動的三維地震成像數學方法。提出致密油氣儲層巖性、物性參數的人工智能超分辨反演方法。開發關鍵軟件模塊,支撐非常規油氣的勘探與開發。
      考核指標:建立適應中國特定地質結構的非常規油氣地震波方程,形成1套完備的數學理論和高效算法。建立新數學物理模型的適定性理論與精度可控高效正演算法;提出模型驅動和數據驅動相結合的三維地震成像數學方法;提出致密油氣/頁巖油氣儲層巖性、物性參數的人工智能超分辨反演方法。建立的數學物理模型與實際情況符合率在80%以上,新模型數值求解的效率提升40%以上;研制的人工智能超分辨反演方法的分辨能力(在鄂爾多斯盆地目標區)應達到1/10波長以下;處理解釋二維地震不少于30000公里,處理三維地震不少于2000平方公里,并驗證方法的有效性。
      2.油氣管網安全運維的大數據分析與算法
      研究內容:基于大數據與管網運維機理的耦合計算發展魯棒可解釋的油氣管網安全運維數學模型。結合統計學習、深度學習和強化學習發展油氣管網安全預警高效算法,進行缺陷和失效統計分析,狀態數據分析,多元數據耦合與挖掘,實現多種預警數據整合和挖掘利用。針對管網運維的多元復雜供需關系,研究降本增效型油氣戰略儲備布局,實現應急狀態下油氣安全穩定快速響應,建立油氣實時資源調度的大數據驅動的數學優化模型,結合機器學習發展混合整數規劃問題的高效算法。
      考核指標:建立管道安全全過程監控與診斷的數據采集與管理系統,實現管道工藝參數的實時監控。針對監測及故障診斷、陰極保護的監測、閥室與地表設施監測、關鍵部位腐蝕速率開發智能安全預警分析軟件,缺陷智能識別準確率75%以上,提升新氣管道管線安全高效運行能力。建立基于數據驅動的油氣管道管容利用效率、能源消耗、檢修狀態等指標體系;建立管道容量分配、運行狀況的油氣儲備布局與實時信息共享的油氣運輸管道優化調度的新型運籌學算法。
      3.航空發動機短艙問題的偏微分方程建模與計算
      研究內容:通過發展湍流理論建立航空發動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型及相應模擬算法。通過建立復雜介質中的多尺度模型來研究航空發動機復合材料結構的多尺度損傷行為。通過有界區域偏微分方程建模研究發動機短艙的不同結構對層流、湍流、多相流等的影響,并研究模型中逼近解的穩定性,發展高性能計算方法提高逼近解的精度。發展離散度量空間理論以及最優傳輸理論,提出新的高維數據降維方法。
      考核指標:自主開發虛擬計算平臺,計算航空發動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型的數值解,新算法比現有算法效率提高一個量級,計算速度比國際一流計算平臺快一倍。提高航空發動機復合材料結構中的多尺度模型中多尺度性的定量估計的準確性,數值近似解的逼近精度提高一個量級,與實驗數據誤差小于國際一流同類計算軟件誤差的50%。發展離散度量空間理論以及最優傳輸理論提出新的高維數據降維方法及算法,比現有降維方法效率提高一倍。
      4.智能導航及遙感數據高精度融合的數學方法
      研究內容:研究全球導航衛星系統(GNSS)實時高精度定位的超快收斂理論、高維快速運算方法及在實時精密單點定位(PPP)和載波相位差分技術(RTK)中的應用;GNSS中心化多源導航融合的整數矢量快速尋優模型及復雜環境下的智能可信導航應用;異源異構多維度遙感載荷大數據融合的幾何/輻射反演模型與優化及在微納衛星組網自主定標的應用;高分辨成像優化理論、三維信息重構模型算法及復雜區域重點目標重構應用。
      考核指標:復雜環境下GNSS模糊度固定率由70%~80%提高至90%以上;剔除單傳感器失效的漏警率小于0.001,在GNSS可見衛星個數不足時,隨距離增大,定位誤差累積不超過1%;開發1套異源異構遙感載荷數據融合軟件,反演模型精度優于5‰個像素,自主定標精度優于1.5個像素;典型噪聲測量條件下,重構圖像的峰值信噪比不低于28dB,典型目標重構相對誤差小于5%
      5.高端橡膠材料的可計算建模與智能化設計
      研究內容:針對航空輪胎用高端橡膠材料,發展刻畫高分子鏈非線性響應行為的數學理論,構建橡膠材料的非線性黏彈性本構方程,提出基于有限元方法的高效多尺度算法框架;實現橡膠材料力學性能、綜合熱傳輸與熱力耦合問題的多尺度精確高效模擬計算,提出復合材料鋪層結構高效組合優化設計方法,開發對航空輪胎綜合性能仿真結果即時輸出的具有自主知識產權的計算平臺。
      考核指標:基于本項目理論成果開發的計算平臺具備對多界面復合材料完備建模和自適應快速網格劃分能力;具備為航空輪胎不同部位智能化調用相應材料本構方程、參數與算法的能力;可實現航空輪胎應力-應變響應的快速數字化求解,靜態應力-應變的計算數值精度≥90%,動態應力-應變和溫升的計算數值精度≥85%,計算效率相對于常用商業軟件(如:ABAQUSAnsys)提高8倍以上;形成1套對航空輪胎材料研制和輪胎制造具有指導能力的高精度設計軟件并在企業應用。
      6.數理模型耦合驅動的自由曲面一體化數控加工理論與算法
      研究內容:面向先進制造中幾何與物理信息、算法特性、加工大數據高度融合的需求,構建數理模型驅動的自由曲面一體化數控加工基礎理論及算法體系。解決曲面設計模式和加工模式的數理融合問題、加工模式與物理特性的匹配問題;提出面向高速高精度加工的自由曲面設計與建模方法;建立幾何物理信息與加工大數據耦合意義下的多軸數控加工規劃框架;發展數理模型驅動的NURBS曲面直接插補方法。
      考核指標:提出面向加工度量的自由曲線曲面高速高精度建模方法,相比經典NURBS方法,算法效率(迭代次數)提升不低于10%;發展數學原理、物理信息與加工大數據耦合驅動的自由曲面高質量加工路徑規劃理論與算法,相比傳統CAM方法,算法編程效率提升大于10%,新加工模式帶來的曲面物理功能效率(如減阻、增壓等)提升不低于10%;研究基于自由曲面求交的加工殘留與精度分析方法,并產出分析報告;建立數理模型驅動的NURBS曲面直接插補算法,支持微米級輪廓誤差精度編程;開發1套融合新原理的CAD-CAM-CNC一體化原型系統,搭建樣機并在航空領域開展不少于5個場景的加工應用驗證,其中功能性曲面加工樣件不少于2個。
      7.基于最優化方法的大型城市復雜路網智能調度研究
      研究內容:針對交通路網環境的復雜性與交通需求的不確定性,研究大型城市局域路網魯棒協同控制的數學理論與優化方法;針對路網空間的復雜性,發展分布式與分層式路網控制數學理論與優化方法;針對路網高密度道路管控與調度的復雜性,發展基于多目標優化的交通路網智能調度數學理論與優化方法;開發交通路網智能控制軟硬件協同平臺,開展大型城市復雜路網交通管理典型示范。
      考核指標:對于大型城市路網目標模式超過8種路網形態,建立可實時運行的基于多目標優化的路網調度數學理論與優化方法;對于大型城市局域路網,建立面向環境復雜性與交通需求不確定性的路網魯棒協同控制數學理論與優化方法;對于超過500個路口的山地城市網絡,建立路網分布式與分層式控制數學理論與優化方法;建成超過36個山地城市路口的路網交通信號控制示范,其通過路口的平均延誤下降15%,路口通行效率提高20%
      8.基于多模態數據的復雜網絡拓撲分析與演化預測研究
      研究內容:面向社會安全風險的預測、防范和處置需求,研究關鍵數據的精準快速采集技術以及海量多模態數據處理技術。研究多模態時序關系復雜網絡的圖嵌入表示方法、網絡圖譜的相似度學習和拓撲分析,異構特征屬性之間內嵌的本征結構;復雜信息網絡顯性子圖的搜索空間優化方法、建模與演化預測方法,重要節點挖掘和鏈路預測方法。
      考核指標:構建面向社會安全風險感知的千萬級結點、億級邊、包含多模態數據的復雜網絡,支持不少于5類典型場景的分鐘級搜索響應和挖掘計算能力;搭建基于復雜網絡的社會安全風險建模預測演示驗證平臺,在2個以上的大中型城市開展應用驗證,實現對虛實空間中社情民意風險感知準確率大于85%,其中3D識別算法正確率不低于97%
      9.胰膽惡性腫瘤精準診療的數學理論和算法
      研究內容:針對復雜環境下浸潤性強目標小且模糊的胰膽惡性腫瘤,建立智能感知、增強和識別算法;研究影像中模糊目標特征提取、定量刻畫和模糊程度定量分類,構建基于幾何和PDE理論的模糊和部分缺失的胰膽惡性腫瘤、血管3D醫學影像的精準分割模型和算法;發展小樣本、弱監督、
      模態遷移和知識嵌入的強化學習方法,建立多模態多時間序列圖像、目標缺損圖像和多組學圖像3D/4D非剛性配準、融合及重建模型和高效非凸算法;探索基于影像的胰膽惡性腫瘤演化機理,構建腫瘤演化進程模型。
      考核指標:研發針對弱小目標的新一代高對比度的醫學成像技術和設備。建立胰膽惡性腫瘤、血管分割和非剛性配準算法,使得分割和配準精度達到95%或以上,比現有方法提高或超過15%,提出達到臨床要求的膽胰腫瘤精準診斷的新方法。構建多模態、多組學圖像融合和重建算法,模擬胰膽惡性腫瘤演化進程,用于胰膽精準診療臨床實踐。獲得胰膽惡性腫瘤精準診療中分割、配準和識別核心技術的授權自主知識產權,服務于胰膽惡性腫瘤的精準診療。
      10.大數據計算與分析的基礎算法
      研究內容:針對我國大數據技術發展的重大需求,聚焦大數據計算“7個巨人問題”中的“廣義多體,統計計算,線性代數計算”問題,研發在典型大數據環境下可運行、高效能求解的基礎算法與對應的大數據聚類分析、判別分析與降維分析核心算法;建立對應算法的計算復雜性、收斂性、誤差可控性等可用性與正確性數學理論;在1-2個典型行業大數據中取得突破應用。
      考核指標:對廣義多體,統計計算,線性代數計算等3個基本計算問題各研發一個對百億級大數據可用、理論證明
      正確的基礎算法,其計算效率比當前最好算法提升40%以上;針對3個典型大數據分析任務構建大數據分析算法,有效分析數據規模達到TB級,支持3種以上大數據環境有效執行;支撐TB級醫療影像數據處理(重建或分割),單個體三維影像處理時間低于0.05秒,誤差率比當前最優水平降低8%以上。
      11.太赫茲醫學影像及診斷系統中的關鍵數學問題及應用
      研究內容:探索牙齒、乳腺太赫茲影像檢測的系統集成;開發牙齒多層結構折射率不同的成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法;建立反常統計力學框架下的癌細胞超擴散演化方程;發展只依賴于曲面黎曼度量共形幾何內蘊方法,融合擬共形變換參數與分數階布朗運動Hurst指數兩者所包含的信息;為診斷乳腺癌及跟蹤癌病變發展進程提供算法支持。
      考核指標:完成牙齒、乳腺太赫茲影像檢測儀樣機;提交牙齒多層結構折射率不同的太赫茲成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法;給出擬共形變換參數與分數階布朗運動Hurst指數之間的關聯形式,計算擬共形變換不變量,提供齲齒及乳腺癌的AI識別診斷算法,誤識率小于5%,漏識率小于3%
      12.面向海量多源遙感數據處理的關鍵數學問題及其產業應用
      研究內容:針對海量多源遙感數據中含有的多類型噪音,構建多模態核函數,改進先驗信息提取方法,優化圖像超分重構算法。在遙感數據處理和反演中涉及病態方程,合理設計反演過程的信息變遷,將遙感數據特性和預處理算法相結合,實現高維病態方程的優化求解。“同物異譜”及“同譜異物”現象導致多光譜數據地物光譜特征呈非線性,基于隨機統計分析方法,對多光譜遙感圖像進行預處理,建立樣本圖-譜特征聯合模型,進行多光譜數據特征深層次表達,提升遙感影像監督分類精度。
      考核指標:針對星載遙感成像系統受到平臺振動、系統噪聲、氣候天氣等因素的影響,以及超過成像系統截止頻率的高頻細節信息丟失問題,實現超分辨率重構復原,影像分辨率提升1.5倍。經過遙感反演病態方程優化后地表反射率反演精度高于85%。通過多光譜遙感影像數據圖-譜特征模型建立,大區域分類準確率提高7%
      13.基于機器學習與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系
      研究內容:建立機器學習與確定性機理混合建模框架體系;構建可解釋和可信任的確定性及隨機算法;研究從交通路網到車道線級別道路的數學表達;發展將眾包數據和傳統測繪數據進行互補和融合的高精度地圖制作方法;研究自然
      語言處理技術在高精度地圖路標牌語義識別中的應用;建立從地圖的采集、制作和融合全流程的質量評估體系。
      考核指標:建立基于機器學習與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系的理論;實現包含眾包數據或測繪數據場景全覆蓋和要素全覆蓋的高精度地圖制作,生產自動化水平達到95%以上;在高速、主干道及數據源相對豐富的城區中地圖精度不低于5-10厘米;保證高精度地圖生產全流程的置信值不低于95%
      14.面向國產高性能自主可控計算機的基礎數學庫軟件與應用
      研究內容:基于高性能自主可控計算平臺的基礎數學算法、面向復雜應用問題的數學模型和高效并行求解器;基于自主處理器和異構并行計算機體系的數學庫軟件和評測工具,為各類計算問題提供編程接口和框架;支撐復雜工業仿真和高端芯片研發的新型數學模型和高效數值并行算法,以及基于自主處理器和基礎并行數學庫的仿真、設計軟件的開發與應用。
      考核指標:面向多種應用場景,適配3種以上國產自主處理器及百萬核異構計算架構,性能不低于國外主流同類基礎數學庫軟件;可支撐千萬級模型自由度計算、萬核并行效率不低于30%的自主工業仿真軟件系統1套,計算性能不低于國際主流同類軟件系統;高端芯片的設計軟件具備第一性
      原理預測能力,軟件算法時間復雜度O(nc)由同類主流軟件的c>1降為c1
      15.全壽命瀝青路面時空演化數學模型構建與結構優化智能算法設計
      研究內容:針對當前瀝青路面技術中實踐數據挖掘不充分、數學理論支撐不完善、相關設計模型可靠性低、設計壽命預估誤差大等基礎問題,研發全壽命周期條件下的瀝青路面結構與材料的時空演化數學模型,形成多層次、多框架下解析推斷系統,開發結構優化智能算法,挖掘多因素同步耦合狀態下的服役性能衰變機理,構建適應于長壽命使用需求的疲勞設計模型,實現給定指標需求下路面結構最優設計方案,完善瀝青路面安全、耐久的結構設計體系,為構建長壽命路面設計體系奠定基礎。
      考核指標:建立瀝青路面全周期服役性能指標的時空演化規律數學模型,與實測數據的預測精確度不低于85%;給出路面結構安全服役性能衰變的疲勞方程估計式,準確率不低于85%;開發路面結構設計推斷系統,生成的優化設計方案使得路面預估壽命不小于30年;設計結構優化智能算法,開發軟件著作權1套。


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