公开(公告)号：CN110484259A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910860527.4

申请日：2019-09-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 朱益民 ,  赵娇 ,  白小丹 ,  吕琦玮 ,  杨雁 ,  于航 ,  贾柔娜 ,  孟凡超 ,  刘晓楠

IPC: C09K17/08

Abstract: 本发明涉及一种含油土壤修复剂的制备方法，属于土壤修复领域。本发明所述制备方法包括如下步骤：将镁系矿物烧制；将粘土矿物烧制；将烧制后的镁系矿物和烧制后的粘土矿物混匀，得到含油土壤修复剂。本发明制备的含油土壤修复剂环境友好、资源丰富、廉价易得，制备方法简单，可快速高效降低含油土壤中的矿物油含量，达到土壤环境质量标准。

公开(公告)号：CN110437840A

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201910860523.6

申请日：2019-09-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 赵娇 ,  朱益民 ,  白小丹 ,  吕琦玮 ,  杨雁 ,  于航 ,  贾柔娜 ,  孟凡超 ,  刘晓楠

IPC: C09K17/08 ,  B09C1/08

Abstract: 本发明涉及一种含油土壤修复剂，属于土壤修复领域。本发明所述含油土壤修复剂包括烧制后的镁系矿物和烧制后的粘土矿物。本发明所述的含油土壤修复剂环境友好、资源丰富、廉价易得，可快速高效降低含油土壤中的矿物油含量，达到土壤环境质量标准。

公开(公告)号：CN103186815B

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201310115642.1

申请日：2013-04-03

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  董诺 ,  刘刚健 ,  孟凡超 ,  孙树蕾 ,  汪旭明

IPC: G06N3/02

Abstract: 本发明提出了一种基于在线快速自组织模糊神经网络的船舶领域模型的辨识方法，具有如下步骤：选定船舶安全区域模型，确定该模型的函数、输入变量和期望输出值；建立包含输入层、隶属函数层、T-范数层和输出层的动态模糊神经网络；使用包含所述模型的输入变量和输出值的训练数据集，对所述动态模糊神经网络进行训练直至达到精度要求；将两艘对应船舶的航行参数，作为输入变量输入训练完毕后的船舶安全区域模型，得到两艘船舶的船舶安全区域。由于采用了上述技术方案，相对与传统的船舶领域模型，经过本发明修正的安全模型，具有更好的精度，安全性也更高。

公开(公告)号：CN113413901A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110694976.3

申请日：2021-06-22

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 于航 ,  朱益民 ,  孟凡超 ,  阮玲玉 ,  孙甜甜 ,  曹雨徽

IPC: B01J27/24 ,  C02F11/06

Abstract: 本发明公开了一种可回收型可见光催化剂的制备方法及其在剩余污泥中的应用，将尿素升温加热，然后将产物取出，通过研磨得到纳米类石墨相氮化碳可见光催化剂；将制备得到的可见光催化剂置于超纯水中，超声使其成为均匀悬浊液；选取泡沫镍作为基底，将得到的悬浊液均匀涂于泡沫镍，期间每涂一层后，放于烘箱中烘干，该操作记为负载一次，共负载三次；将制备得到的涂抹悬浊液的泡沫镍用蒸馏水反复冲洗其未负载上的催化剂，然后烘干得到可回收型光催化剂。将可回收型光催化剂处理污泥后，剩余污泥的总化学需氧量降解率达到27.5％，污泥粒径由50.53μm降低到38.19μm，乳酸脱氢酶对比初始值增加300％。

公开(公告)号：CN103207937B

公开(公告)日：2016-01-13

申请号：CN201310130091.6

申请日：2013-04-15

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  董诺 ,  刘刚健 ,  孟凡超 ,  孙树蕾 ,  汪旭明

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种四元船舶安全领域模型系统，其特征在于：该模型由参数Q和k决定。参数Q由四个方向半径决定，方向半径分别为：Rfore、Raft、Rstarb和Rport；其中，Rfore、Raft分别为四元船舶领域纵向半径(Rlon)的前、后半径；Rport、Rstarb分别为四元船舶领域横向半径(Rlat)的左、右半径；所述四元船舶安全领域模型系统的边界为上述四个方向半径的所确定的闭合曲线组合而成，由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种四元船舶安全领域模型系统和船舶避碰方法，形成了一个统一的安全领域框架，可以直观得到一个确定的船舶安全区域，结合避碰几何模型，可以有效提前警示相关船舶展开避碰动作，有效的保证了海上航行的安全性。

公开(公告)号：CN103204223A

公开(公告)日：2013-07-17

申请号：CN201310130071.9

申请日：2013-04-15

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  刘刚健 ,  董诺 ,  汪旭明 ,  孟凡超 ,  孙树蕾

IPC: B63B9/00 ,  G08G3/02

Abstract: 本发明公开了一种模糊四元船舶安全领域模型，其特征在于：该模型由参数Q和k决定，参数Q由四个方向半径决定，方向半径分为：Rfore(r),Raft(r),Rstarb(r),Rport(r)；其中，Rfore(r),Raft(r)分别为四元船舶领域纵向半径（Rlon）的前、后半径；Rstarb(r),Rport(r)分别为四元船舶领域横向半径（Rlat）的左、右半径；r为模糊化实际距离的参数，随着r值的不同，模糊四元船舶安全领域模型的边界为多个由这四个方向半径所围成的封闭曲线组合而成，由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种模糊四元船舶安全领域模型和船舶避碰方法，形成了一个统一的安全领域框架，可以直观得到一个确定的船舶安全区域，结合避碰几何模型，可以有效提前警示相关船舶展开避碰动作，有效的保证了海上航行的安全性。

公开(公告)号：CN103198720A

公开(公告)日：2013-07-10

申请号：CN201310116651.2

申请日：2013-04-03

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  刘刚健 ,  董诺 ,  孟凡超 ,  孙树蕾 ,  汪旭明

IPC: G08G3/02

Abstract: 本发明提出了一种基于广义在线自组织神经网络的船舶领域模型的辨识方法，具有如下步骤：选定船舶安全区域模型，确定该模型的函数、输入变量和期望输出值；建立包含输入层、隶属函数层、T-范数层和输出层的动态模糊神经网络；使用包含所述模型的输入变量和输出值的训练数据集，对所述动态模糊神经网络进行训练直至达到精度要求；将两艘对应船舶的航行参数，作为输入变量输入训练完毕后的船舶安全区域模型，得到两艘船舶的船舶安全区域。由于采用了上述技术方案，相对与传统的船舶领域模型，经过本发明修正的安全模型，具有更好的精度，安全性也更高。