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公开(公告)号：CN109815963B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910078595.5
申请日：2019-01-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/46
Abstract: 本发明提供一种基于滑窗技术的浮选尾矿泡沫图像目标区域自动获取方法，涉及浮选尾矿泡沫图像处理技术领域。本发明步骤如下：步骤1：获取浮选尾矿泡沫图像；步骤2：设定目标区域的滑窗大小和滑动步长；步骤3：从浮选尾矿泡沫图像左上开始向右滑动，记录每个窗体中亮点及暗点个数；步骤4：滑动结束，共获得i个窗体，窗体滑动至图像右下时，统计所有窗体亮点及暗点个数的中位数，中位数所对应的窗体位置作为目标区域，输出满足输出条件的目标区域。本发明通过滑窗技术，计算每个窗体的亮点个数，最终通过亮点个数自动选取目标区域。
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公开(公告)号：CN112502955B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011370841.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种三缸单作用隔膜泵安全启动方法，属于隔膜泵启动控制技术领域；包括：收集尾矿输送过程中隔膜泵相关数据，对数据进行分析处理；处理后的数据建立样本库；通过最小二乘法拟合出隔膜泵速度设定值与隔膜泵出口管道压力之间的函数关系；建立隔膜泵启动压力曲线模型；获取隔膜泵启动目标管道压力值、启动时间，得到隔膜泵启动速度设定值曲线；根据得到的隔膜泵启动速度设定值曲线，计算启动过程中每次更改设定值所需要的时间间隔；建立隔膜泵速度设定值与报警阈值的关系式并制定报警规则。本发明方法实现了隔膜泵的安全平稳启动，能够为操作人员调整隔膜泵速度设定值提供参考，减少了仅依靠人工经验带来的弊端。
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公开(公告)号：CN112502955A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011370841.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种三缸单作用隔膜泵安全启动方法，属于隔膜泵启动控制技术领域；包括：收集尾矿输送过程中隔膜泵相关数据，对数据进行分析处理；处理后的数据建立样本库；通过最小二乘法拟合出隔膜泵速度设定值与隔膜泵出口管道压力之间的函数关系；建立隔膜泵启动压力曲线模型；获取隔膜泵启动目标管道压力值、启动时间，得到隔膜泵启动速度设定值曲线；根据得到的隔膜泵启动速度设定值曲线，计算启动过程中每次更改设定值所需要的时间间隔；建立隔膜泵速度设定值与报警阈值的关系式并制定报警规则。本发明方法实现了隔膜泵的安全平稳启动，能够为操作人员调整隔膜泵速度设定值提供参考，减少了仅依靠人工经验带来的弊端。
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公开(公告)号：CN108549791A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810398668.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于模型参数自适应的烧结矿预测方法，收集混合矿理化指标和对应烧结矿性质历史数据；通过RBF神经网络算法拟合出混合矿理化指标与烧结矿性质之间的关系并保存为函数；输入混合矿理化指标预测出烧结矿性质；并建立烧结配矿数据库，实现模型的自适应功能。本发明基于数据建模，快速准确的预测出烧结矿性质，并实现模型参数的自动更新，为配矿策略的制定提供依据。同时改变了现行的依赖人工经验判断的预测方法，提高了企业的工作效率。
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公开(公告)号：CN119623103A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411827046.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的高炉碳排放异常预测方法，涉及高炉碳排放技术领域，本发明提出了一种基于深度学习和机制融合的高炉顶异常碳排放检测方法。首先，收集高炉生产过程中碳迹的关键特征，并通过传感器收集高炉顶端的气体成分和外围生产数据。一些传感器无法实时获取的特征数据通过纳维‑斯托克斯NS方程进行迭代求解。然后，进行互相关分析以发现生产中碳迹的滞后关系，并建立碳排放滞后关系模型。异常运行状况由残差神经网络检测到。最后，使用实际生产数据对模型的性能进行了测试和评估。结果表明，所提出的方法能够准确检测到高炉顶端的异常碳排放，并能及时发出预警，有效减少了异常碳排放造成的环境污染和能源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118351963A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410511295.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 东北大学
IPC: G16C20/10 , G16C20/30 , G06F30/17 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种基于流体力学的高炉风口回旋区速度场计算方法，涉及高炉炼铁生产技术领域。该方法首先确定高炉形状模型，并进行网格划分；再建立高炉风口回旋区速度场模型，并设定初始条件及边界条件；建立高炉风口回旋区速度场计算模型，将高炉风口回旋区内整个焦炭颗粒组成的层视为流体；采用改进的纳维‑斯托克斯方程对流体流动和扩散进行分析，基于流体的动量守恒和质量守恒定律对高炉风口回旋区速度场模型内部的流体流动情况进行计算；最后迭代计算求解高炉风口回旋区速度场计算模型，获得风口回旋区的速度场分布情况结果。该方法能够得到合理的风口回旋区速度场分布结果；考虑焦炭堆积对内环境压力的影响，使结果更贴近实际情况。
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公开(公告)号：CN118015254A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410161292.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开一种垃圾分类图像感兴趣区域自适应获取方法，涉及基于图像的垃圾分类方法研究中的垃圾图像处理领域。通过引入根据对比度和饱和度的自适应的计算图像的分割阈值，能够根据图像本身的特性，智能地调整分割阈值，从而更好地捕捉到垃圾图像中的感兴趣区域，通过这种自适应获取感兴趣区域的方法，可以提高垃圾分类系统对复杂场景和变化条件的适应能力，进一步优化垃圾分类的效果，本发明针对传统垃圾分类图像处理方法的不足之处，通过引入自适应分割阈值的计算，提高了图像处理的灵活性和准确性，为垃圾分类技术的进一步发展和实际应用提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN110490879A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910743950.6
申请日：2019-08-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，属于浮选尾矿泡沫图像处理技术领域，该方法首先获取浮选尾矿泡沫图像并截取图片中泡沫最密集的矩形区域为目标图像，然后对目标图像进行二值化处理，获取图像亮点位置，计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，得到泡沫尺寸，根据尺寸值将目标图像中的泡沫分为大中小三个等级。该方法解决了现有的泡沫大小判定方法对泡沫图像质量要求较高，而浮选现场条件较差无法准确判定泡沫尺寸的问题，具有更广泛的应用性。
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公开(公告)号：CN109772593A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910071569.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: B03D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于浮选泡沫动态特征的矿浆液位预测方法，涉及浮选过程生产检测领域。包括：建立浮选参数历史数据库、历史图像数据库、矿浆液位预测历史数据库；对图像序列相邻的两帧进行处理并从中提取运动区域；绘制帧图像的宏块轮廓，搜索出计算泡沫流动速度的最佳位置；通过对相关的两帧连续图像进行傅里叶变换，计算泡沫的运动速度；建立历史数据样本库并进行拟合，得到速度与矿浆液位函数并保存；对浮选机相应时刻的矿浆液位进行预测并输出。本方法以图像运动特征以及泡沫动态特征参数为输入，基于SVR支持向量回归算法进行建模，实现浮选槽矿浆液位过程的检测，解决了现有技术依赖人工专家经验而不能对预测矿浆液位进行实时监测的问题。
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公开(公告)号：CN107133723A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710252309.3
申请日：2017-04-18
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06Q50/02
Abstract: 本发明是一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，结合现场情况和专家经验确定能够影响选矿产品综合指标的配矿产品性质；收集配矿产品性质和选矿综合指标的历史数据，通过BP神经网络算法拟合出配矿产品性质和选矿综合指标之间的关系并保存成函数；输入配矿产品的各项性质得到选矿综合性质的预测值。本发明基于数据建模，将优化算法与专家经验相结合，快速准确的预测出选矿综合性质，为选矿策略的制定提供依据。同时改变了现行的依赖人工经验判断的预测方法，提高了企业的工作效率。
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