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公开(公告)号：CN118229485A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410414835.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMA模型的地下水健康风险预警方法和系统，属于地下水健康风险预警领域，其中方法包括以下步骤：S1，收集原始的地下水监测点采样数据；S2，将采样数据按不同监测点和污染物，构建时间序列数据集；S3，对时间序列数据集进行进行相关性分析，选取模型结构，确立模型参数；S4，进行残差分析，检验模型结果；S5，选定地下水环境健康风险值计算模型，计算监测点人体健康风险值；S6，进行插值计算区域人体健康风险；S7，根据预先设定的阈值，对不同的监测点进行健康风险预警。本发明提高了地下水人体健康风险预测精度，有利于工业园区对人体健康的保护，大大提高了防控效率。其次及时的预警防控降低了健康事故发生风险。
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公开(公告)号：CN118096968A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410074321.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 南京大学 , 苏州地智环保科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于点数据的自适应地下水污染羽三维体渲染方法，属于地下水环境监测技术领域，包括以下步骤：S1、基于自适应体范围生成方法对点数据进行预处理，生成均匀分布在一定三维空间内部的呈正方体形式排列的顶点；S2、基于预处理获得的正方体顶点群，对每个正方体内部的顶点阈值进行判定，结合生成三维体素；S3、基于生成的体素模型，通过三维滤波与线性拉伸消除不合理的空间棱角且增加模型的三维空间感。本发明采用上述的一种基于点数据的自适应地下水污染羽三维体渲染方法，不仅解决了地下水浓度数据点固定、难以直接总览全局的问题，而且解决了地下水浓度数据普遍以点位显示为主、可视性差的问题。
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公开(公告)号：CN116522566B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310814859.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/28 , G16C10/00 , G16C20/20 , G06F17/13 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于物理信息驱动深度学习模型的地下水监测网优化方法，步骤如下：第一步，基于物理信息驱动神经网络求解地下水流偏微分方程来预测地下水流场和污染物浓度场；第二步，建立地下水环境监测网多优化模型，求解多目标优化模型，优化监测的监测效率。本发明采用上述步骤的基于物理信息驱动深度学习模型的地下水监测网优化方法，一方面，克服了传统以数据驱动的神经网络受数据噪声影响大，泛化能力和可解释性差的缺点；另一方面，克服了传统地下水模型简化水文过程，边界条件和参数多，复杂计算能力差的缺点；提供解决高维问题求解准确度更高、能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的地下水监测网优化方法。
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公开(公告)号：CN111353720B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010175053.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 南京大学 , 江苏省环科院环境科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种区域土壤环境中高风险污染物的识别方法，包括以下步骤：步骤一、根据区域内企业生产活动，汇总潜在土壤污染物清单；步骤二、布点采样，对照潜在土壤污染物清单检测分析；步骤三、统计检出污染物的检出率和超标率，进行归一化处理；步骤四、按公式R1＝X1×a+X2×b计算R1；由高到低排序取前10形成备选污染物清单；步骤五、建立综合评分系统，包括污染物的致癌性、非致癌健康毒性、生态毒性、生物降解性、迁移性和挥发性，选择各评分因素的表征指标并分级赋值，综合污染物的各评分因素赋值，取前5污染严重的污染物形成高风险污染物清单；步骤六、针对高风险污染物清单进行定期监测和管控。本发明具有效率高、衡量指标全面等优点。
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公开(公告)号：CN112070417A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010984925.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统，属于风险评估技术领域。针对现有技术中存在关于自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法不成熟，风险空间分布格局不清晰，风险评估准确性不高等问题，本发明提供一种风险评估方法和系统，基于风险来源、自然灾害致灾因子、控制机制水平和受体脆弱性四类一级指标，拓展到对应二级指标，按照层次分析法获得的权重计算得分，完成指标计算，构建风险评估体系，计算风险指数。本发明评估方法通用性强，可以为Natech风险的进一步评估和风险管理提供基础，对Natech高风险级别的区域进行优先级确定和关键点评估，还可以用作区域、流域或国家范围内评估和分析Natech风险的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144759A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911374680.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种基于综合环境风险场的产业调整方法。分析区域环境质量、综合环境风险和产业结构与空间布局三者的关系，建立了综合环境风险场，并基于此提出区域的产业调整方案。本发明综合考虑区域环境质量、综合环境风险和产业结构与空间布局三者的关系，建立了综合环境风险场，并基于建立的综合环境风险场提出研究区域的产业调整方案，信息数据丰富，评估方式综合考量了各个风险因素，使得评估结果具有较高的可参考性差，从而对产业结构调整判断具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN110991878A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911215962.8
申请日：2019-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是基于李克特量表进行人群环境风险感知标准化测量的评估方法，该种方法采用李克特五分量表，设计出风险感知基础问卷，通过多个问题从五个维度获取人群对于风险感知的基础数据，通过对问卷进行信效度检验、利用最大似然法因子分析，进行因子旋转，对问卷中涉及的所有风险感知问题进行降维处理，得到各指标间的路径系数并给出拟合参数；进一步的对初步得到的模型进行修正，得到修正后的模型拟合参数和路径系数；最终对各风险感知因子进行回归分析，给出风险接受度的感知因子优化后的基础模型。该种评估方法针对不同类型的风险的感知维度，设计出针对性的人群风险感知的测量模板，形成一套标准化的评估工具。
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公开(公告)号：CN101713774A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910232672.4
申请日：2009-12-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了水体中农药的生态风险识别方法，其属于生态风险识别领域。其步骤为：确定水体存在的农药种类；筛选水生态系统代表性生物种；获得识别区域内水体中农药的毒性数据；利用概率风险评价方法计算保护生态系统中95％物种的浓度值HC5；进行各农药风险商值的计算，并进行风险排序；将毒性数据应用于概率风险评价方法，计算识别区域内农药生态风险总体水平；根据结果进行识别。本发明融合了现有的风险商值法和概率风险评价方法，通过筛选水生态系统代表性物种，并利用相对较少的毒性数据，实现了水体中农药的生态风险总体水平的量化，为水生态系统的保护提供决策依据。
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公开(公告)号：CN219656926U
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202320500984.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本实用新型公开了一种多适应型水气声环境监测箱，包括显示器外壳，显示器外壳内部安装有漏电保护器，漏电保护器一侧电性连接有熔断器，熔断器一侧电性连接有避雷器，避雷器一侧电性连接有稳压变压器，稳压变压器电性连接有多参数采集器和无线云盒，多参数采集器一侧设有土壤收集组件，土壤收集组件一侧设有地下水监测装置，本实用新型对现有技术做出了改进，在实际使用中，采用了一体化的集成装备运用物联网技术对土壤和地下水污染进行在线监测、自动化控制以及数据的远程传输，实现对土壤和地下水污染状况的远程实时监测，节省了大量人力成本，且操作简便。
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公开(公告)号：CN215118117U
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202121323586.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本实用新型属于展示装置技术领域，尤其为一种稀土场地修复障碍因素评估展示装置，包括安装板，所述安装板的上端面左右两侧均固定连接有安装柱，两个所述安装柱之间的上方固定连接有基板，所述基板的前端面嵌入设置有显示屏，可以将电子报告通过USB接口传导至显示屏的内部，通过显示屏便可对电子报告进行展示分析，便于进行分析工作，而需要展示纸质报告时，将纸质报告通过支架固定在展示板前端，能够适应不同大小的纸质报告，且可以调整展示板的高度，以便调整为最佳展示位置，调节方便，解决了现有技术中针对专门的稀土场地修复障碍因素评估展示装置较少，一般采用固定结构，不方便调节，展示方式单一，实用性差，影响分析进度的问题。
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