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公开(公告)号：CN119361014B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411897648.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16C20/40 , G16C60/00 , G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种再生水灌溉多目标优化策略的生成方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建再生水水量水质数据集；模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险；计算利用再生水灌溉时作物额外需要的传统合成化肥用量；估算再生水灌溉利用的氧化亚氮排放；构建基于多目标协同优化的再生水定向灌溉策略；调用远程控制器自动实施再生水定向灌溉策略。本发明聚焦再生水灌溉利用末端的作物吸收过程，提出以多目标协同优化为原则的再生水定向灌溉策略，可以有效阻控再生水中新污染物积累产生的健康风险，减少再生水灌溉利用过程中的温室气体排放，同时提升再生水中氮磷资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN119339834A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411870161.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种再生水利用过程中新污染物健康风险模拟方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建城市污水中新污染物浓度数据集，模拟再生水中新污染物浓度，模拟土壤‑作物组织中新污染物浓度，模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险。本发明在于构建新污染物从污水再生处理、作物吸收积累到人体暴露的全过程跨介质物质流模拟方法，并考虑作物所积累新污染物通过饮食摄入暴露到人体这一途径，耦合了基于终点损害的健康风险模拟方法，实现了对再生水灌溉利用健康风险的全面系统模拟，可大幅减少人力物力的投入，极大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN117851655B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410247921.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/909 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多算法耦合的船舶航迹缺失数据补全方法及系统，所述方法包括：获取待处理船只的航行点位数据和地图上的所有陆地面要素，并根据航行点位数据得到多段船舶轨迹子段，并得到多段异常轨迹子段；获取每段异常轨迹子段对应的端点信息，并根据预先构建的典型航道网络图获取与每段异常轨迹子段的端点信息对应的网络节点信息；配置A星算法，并根据A星算法对每个网络节点信息进行路径规划操作，得到每段异常轨迹子段的最优路径，根据所有最优路径对待处理船只的船舶航迹进行补全。本发明可以快速高效地找到最优路径，提高了数据补全的效率，通过构建典型航道网络图也提高了数据补全的准确性。
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公开(公告)号：CN119359325B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411897640.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种再生水用于农业水肥一体化的生命周期减碳效益评估方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建城市污水再生处理系统数据集；计算再生水水量，以表征水资源回收潜力；计算从再生水中回收作物营养元素的潜力；评估再生水灌溉利用回收水肥资源的全生命周期减碳效益。本发明融合城市污水水量水质数据、再生工艺过程的水耗数据和氮、磷处理效能数据，以及作物吸收再生水中氮、磷营养的效率数据，利用物质流模拟的方法估算再生水灌溉利用的水肥资源回收量及可替代的传统合成化肥用量，全面模拟再生水灌溉利用的水肥资源回收潜力，评估再生水灌溉利用的减碳效益，为促进水和农业系统协同的绿色低碳发展提供关键方法和重要依据。
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公开(公告)号：CN119943145A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411787192.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种空间转录组基因表达预测方法、系统及终端，所述方法包括：对基因表达预测模型进行训练，得到目标基因表达预测模型；获取待预测的目标组织学图像，对目标组织学图像进行预处理，得到预处理后图像，按照捕获位点的坐标将所述预处理后图像分割成多个子图像块，将多个子图像块分别输入到目标基因表达预测模型中进行特征提取，得到每个子图像块各自对应的目标图像特征，根据多个目标图像特征进行基因表达预测，得到目标基因表达结果。本发明将预测任务看作是不同模态数据之间的相互学习：建立模型学习两种特征之间潜在关联，最后使用预测模块通过一种特征预测出另一种模态的特征，能够高精度的完成基因表达预测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119339834B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411870161.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种再生水利用过程中新污染物健康风险模拟方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建城市污水中新污染物浓度数据集，模拟再生水中新污染物浓度，模拟土壤‑作物组织中新污染物浓度，模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险。本发明在于构建新污染物从污水再生处理、作物吸收积累到人体暴露的全过程跨介质物质流模拟方法，并考虑作物所积累新污染物通过饮食摄入暴露到人体这一途径，耦合了基于终点损害的健康风险模拟方法，实现了对再生水灌溉利用健康风险的全面系统模拟，可大幅减少人力物力的投入，极大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN119361014A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411897648.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16C20/40 , G16C60/00 , G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种再生水灌溉多目标优化策略的生成方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建再生水水量水质数据集；模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险；计算利用再生水灌溉时作物额外需要的传统合成化肥用量；估算再生水灌溉利用的氧化亚氮排放；构建基于多目标协同优化的再生水定向灌溉策略；调用远程控制器自动实施再生水定向灌溉策略。本发明聚焦再生水灌溉利用末端的作物吸收过程，提出以多目标协同优化为原则的再生水定向灌溉策略，可以有效阻控再生水中新污染物积累产生的健康风险，减少再生水灌溉利用过程中的温室气体排放，同时提升再生水中氮磷资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN118333402B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410749106.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统，所述方法包括：获取水处理系统在运行阶段的前景数据和背景数据；采用终点水平健康损伤效应评估方法根据所述前景数据与所述背景数据表征所述水处理系统的次生健康风险；根据所述次生健康风险解析并输出所述水处理系统的次生健康风险结果及其主要来源。本发明通过基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法可帮助水厂将在线的水务运行数据实时转化为该水处理技术的生命周期次生健康风险，以辅助用户对于水处理系统衍生的次生健康风险进行实时监控，从而更好的做出决策。
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公开(公告)号：CN117830059A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410226328.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q50/26 , G06N20/00 , G06Q10/0637 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于模型的污水处理厂氧化亚氮减排策略生成方法及系统，所述方法包括：获取待处理污水厂的历史运营数据，若历史运营数据符合预设建模需求，则对历史运营数据进行划分，得到模型训练集和模型测试集；根据模型训练集对预设机器学习模型进行训练，得到初步预测模型，并根据模型测试集对初步预测模型进行评估处理，得到最终预测模型；获取待处理污水厂的实时监测数据，并将实时监测数据输入最终预测模型，根据实时监测数据进行参数搜索处理，生成最优参数组合，并根据最优参数组合生成氧化亚氮减排策略。本发明可以自动分析数据并进行操作参数优选，降低了模型构建的人力和资源成本，也提高了生成减排策略的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117828307A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238512.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法，所述方法包括：获取给水厂的历史进出水水量水质监测数据和运行参数，对历史进出水水量水质监测数据和运行参数进行预处理，得到全生命周期能耗历史数据集，并将所述全生命周期能耗历史数据集划分为全生命周期能耗历史训练集和全生命周期能耗历史验证集；获取多个候选模型，根据所述全生命周期能耗历史训练集对多个所述候选模型进行训练和筛选，得到最佳全生命周期能耗预测模型；获取当前进出水水量水质监测数据，并输入至所述最佳全生命周期能耗预测模型，输出全生命周期能耗的预测结果。本发明通过构建最佳全生命周期能耗预测模型大大提升了给水厂全生命周期能耗的预测效率。
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