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公开(公告)号：CN119204740A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411301376.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06F18/24 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和指标筛选的交通事故损失预测方法，属于交通事故预测技术领域；本发明基于极度随机树(Extra‑Trees)构建交通事故损失预测模型，通过模型构建和数据训练，针对交通事故损失值进行预测；运用创新的指标筛选方式显著提高了预测精度；通过多次预测验证找到了事故损失的预测精度区间，保证了预测结果的稳定性，在现有预测研究的基础上进一步地提高了预测性能；本发明运用指标降维方法进行两种方式的指标筛选，在降维的过程中提高预测精度。通过对比不同的筛选方式的结果，以预测精度为标准逐步确定多影响指标；建立指标重要性评价体系，从多角度量化计算得出交通运输事故中的重要指标；提出针对性的措施及建议，为行业安全发展提供参考。
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公开(公告)号：CN119101775A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411264072.7
申请日：2024-09-10
Applicant: 山西焦煤集团有限责任公司炼焦煤清洁利用实验室分公司 , 山西焦煤集团低碳技术开发有限责任公司 , 北京科技大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明公开了一种高炉混合喷吹煤粉及配煤方法，属于高炉喷吹煤粉技术领域；本发明创新性地混合褐煤、长焰煤和无烟煤，提出了一种新型高炉混合喷吹煤粉，通过精确的煤种配比，充分利用了褐煤的高挥发分和长焰煤的高热值，同时结合无烟煤的低挥发分特性，实现了混合煤粉在高炉喷吹过程中的充分燃烧；同时无烟煤的低挥发分特性有助于稳定煤粉的燃烧过程，从而确保了炼铁过程的安全性；此外本发明还进一步提出该混合煤粉的配煤方法，该方法不仅显著提升了煤粉的燃烧效率，还增强了炼铁过程的安全性和经济性，为高炉喷吹煤粉的高效、安全、经济和环保提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN119205010A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411256147.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/04 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06F16/9032
Abstract: 本发明公开了一种基于时序网络分析的化工隐患管理方法与系统，涉及隐患管理技术领域。本发明与之前的隐患排查方法相比，解决了传统隐患排查方法依赖人工，现有静态知识图谱及系统存在诸多不足，如无法反映动态特性、缺时序分析等，难以精准判断隐患和提供动态查询服务的问题；对化工企业数据进行建模，并以此构建时序知识图谱，能够记录和分析实体及其关系随时间变化的动态过程，反映数据的动态特性；还根据时序分析及风险点随时间的变化，精确判断可能存在的隐患；还利用复杂网络分析技术对时序知识图谱进行深入分析，并结合动态自动提醒机制，帮助管理者更好地管理和预防安全问题；进一步集成智能问答系统，帮助管理者进行智能化集中管理。
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公开(公告)号：CN114707312A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210284209.X
申请日：2022-03-22
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的区域关系态势推演方法及装置，涉及应用信息技术领域。包括：获取待推演情景；根据待推演情景以及区域安全分级情景要素集，得到多个基本情景要素作为节点变量；根据节点变量以及解释结构模型ISM，构建节点变量间的层次结构模型，得到节点变量间的层次关系；根据节点变量、专家知识以及节点变量间的层次关系，构建贝叶斯情景网络，得到节点变量的条件概率；根据节点变量的条件概率，以仿真方式搭建区域关系演化的贝叶斯情景网络，得到跨领域区域关系态势推演结果。本发明有效解决了区域关系态势推演的不确定性和跨领域问题，可以量化不同情景下产生的不同结果，实现区域关系的态势感知与跨领域演化的动态推演。
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公开(公告)号：CN119005449A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411464877.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F17/13 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了多元变量集成的事故动态预警预测方法，涉及事故预测技术领域。本发明与之前的事故预测方法相比，解决了如何有效地优化变量选择，提高多变量灰色预测模型的预测精度的问题；通过全排列算法对不同变量组合进行分析，优化变量选择，确保选取的变量组合具有较高的预测精度。引入滚动预测的思路，通过动态更新数据和模型参数，使预测模型能够适应数据的变化，提高了多变量灰色预测模型的精度和适应性；综合考虑多个变量的相互作用，使得预测模型能够更准确地反映复杂系统的变化，提高了事故预测能力，具有较高的实用价值和广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119204740B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411301376.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06F18/24 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和指标筛选的交通事故损失预测方法，属于交通事故预测技术领域；本发明基于极度随机树(Extra‑Trees)构建交通事故损失预测模型，通过模型构建和数据训练，针对交通事故损失值进行预测；运用创新的指标筛选方式显著提高了预测精度；通过多次预测验证找到了事故损失的预测精度区间，保证了预测结果的稳定性，在现有预测研究的基础上进一步地提高了预测性能；本发明运用指标降维方法进行两种方式的指标筛选，在降维的过程中提高预测精度。通过对比不同的筛选方式的结果，以预测精度为标准逐步确定多影响指标；建立指标重要性评价体系，从多角度量化计算得出交通运输事故中的重要指标；提出针对性的措施及建议，为行业安全发展提供参考。
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公开(公告)号：CN119050424A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411159973.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: H01M8/0662 , H01M8/04492 , H01M8/04828 , H01M8/04119 , H01M8/0432 , H01M8/0444 , H01M8/04746 , A62C3/16 , B01D46/10 , B01D46/69 , B01D46/76 , B01D53/047 , C10L3/10
Abstract: 本发明公开了一种矿用含湿全范围瓦斯浓度富集发电系统的控制方法，使用自由水含量检测仪器监测瓦斯原料气的含自由水量；当检测到瓦斯气体含有水分时，将其通入干燥塔进行干燥处理；将干燥后的瓦斯气体根据其甲烷浓度进行分级处理；针对3％‑30％的瓦斯气体，将混合气体进入变压耦合变电吸附塔进行一次吸附处理；在缓冲罐中分别设置甲烷浓度检测装置和二氧化碳浓度检测装置；在固体氧化物燃料电池中，产生的电流用于加热吸附剂，多余的电能储存在锂电池中备用；系统中安装传感器，实时监测甲烷浓度、氧气浓度和湿度；爆炸风险和气体泄露风险通过监控传感器数据进行实时评估；当检测到爆炸风险，系统自动关闭控制阀并通入二氧化碳以降低爆炸风险。
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公开(公告)号：CN118682247A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410920009.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能保护的本质安全类焊接装置，涉及金属焊接设备技术领域，本方案通过精确控制电弧的稳定性和保护气体的流量，实现了高温合金的高效焊接，利用边缘供电器和断电响应器的设计，自动调节焊接过程中的通断电状态，提高了焊接的安全性。通过光电传感器和气体传感器的联动系统，确保在适宜的条件下启动焊接，并在检测到可燃气体时迅速断电，防止意外发生。焊接过程中，设备能够在垂直和倾斜焊接情况下有效控制焊渣的飞溅，防护套件的灵活设计保证了焊接操作的稳定性和安全性。同时，磁力吸附和橡胶套板的配合增加了设备的适配性，适用于不同形状工件的焊接，进一步提高了使用安全和操作效率。
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公开(公告)号：CN118281257B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410704740.7
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: H01M8/04089 , H01M8/04082 , H01M8/0612 , H01M8/0668 , H01M8/1246
Abstract: 本发明公开了一种低浓度瓦斯富集固体氧化物燃料电池发电系统，涉及发电技术领域。本发明与之前的矿井下低浓度瓦斯的高效富集和发电的一体化系统相比，解决了现有的科学技术研究相对较少，难以系统地解决低浓度瓦斯的利用问题，大部分的研究都需要与其他系统相结合才能同时发挥富集和发电两种作用的问题；通过将变压吸附技术的低能耗，无污染，回收率高的优势与变电吸附技术进行高效结合，并采用固体氧化物燃料电池技术，提高能源的转化效率，实现了低浓度瓦斯的高效富集和全面利用，提高了发电效率，延长了吸附剂的使用寿命，实现了二氧化碳的回收利用，具有较高的实用价值和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118428745A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410891873.X
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06N3/042 , G06N5/025 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统，涉及风险预测技术领域。本发明与之前的隐患排查方法相比，解决了现有的隐患排查方法依赖单一数据源和静态数据分析，忽视了风险因素的动态特性，难以全面捕捉潜在隐患和风险；无法及时识别和应对潜在的安全隐患；且依赖人工检查，效率较低的问题；通过构建化工企业的隐患时序知识图谱，整合多源数据，全面记录和分析隐患、风险点和潜在事故之间的动态关系，实现对多源数据的综合利用；同时结合图神经网络技术以及基于数据驱动的概率分数阈值设定方法，进行深度学习和分析，能够显著提高对隐患和风险进行动态预测和评估的准确性；还通过自动化系统减少对人工检查的依赖，提高效率。
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