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公开(公告)号：CN114263492A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111598882.2
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微生物‑阻化剂综合作用的硫化矿石阻燃方法，包括以下步骤：一、将嗜酸性喜温硫杆菌进行培养；二、将硫化矿石和培养后菌液混合后再加入助浸剂，然后放入密封容器后在摇床中进行脱硫处理；三、将发泡剂、稳泡剂和阻化剂进行混合，得到泡沫阻化剂；四、将脱硫后的硫化矿石与泡沫阻化剂进行混合，对硫化矿石进行阻燃。本发明通过微生物作用降低了硫化矿石表面硫含量，减少硫化矿石表面氧化以及氧化放热导致的热量聚集，从而降低硫化矿石自燃倾向性，使用泡沫阻化剂对硫化矿石的覆盖，产生的泡沫紧密地覆盖在硫化矿石表面，隔绝氧气中断自燃进程，降低硫化矿石的自燃倾向性，实现内外因素综合作用的硫化矿自燃防治目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630279A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211368421.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/10 , G06Q10/0639 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种硫化矿石诱导自燃过程温度特征信号提取方法，该方法包括以下步骤：一、硫化矿石诱导自燃中温度信号的采集；二、温度增量序列的小波分解与重构；三、获取温度增量序列与低频重构序列的统计特征值；四、各个低频重构序列相对原始序列的标准化指标的获取；五、采用模糊综合评价法获取各个测点最优小波函数；六、根据各个测点最优小波函数对各个测点进行温度高频重构，获取各个测点的温度高频重构序列。本发明方法简单、设计合理，通过最优小波函数获取温度特征信号，消除诱导自燃过程中试验箱梯度升温的影响，从而为后续硫化矿石非稳态自燃特性及自燃早期预警研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114263492B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111598882.2
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微生物‑阻化剂综合作用的硫化矿石阻燃方法，包括以下步骤：一、将嗜酸性喜温硫杆菌进行培养；二、将硫化矿石和培养后菌液混合后再加入助浸剂，然后放入密封容器后在摇床中进行脱硫处理；三、将发泡剂、稳泡剂和阻化剂进行混合，得到泡沫阻化剂；四、将脱硫后的硫化矿石与泡沫阻化剂进行混合，对硫化矿石进行阻燃。本发明通过微生物作用降低了硫化矿石表面硫含量，减少硫化矿石表面氧化以及氧化放热导致的热量聚集，从而降低硫化矿石自燃倾向性，使用泡沫阻化剂对硫化矿石的覆盖，产生的泡沫紧密地覆盖在硫化矿石表面，隔绝氧气中断自燃进程，降低硫化矿石的自燃倾向性，实现内外因素综合作用的硫化矿自燃防治目的。
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公开(公告)号：CN118673385A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410879663.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 中南大学 , 湖南省特种设备检验检测研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供了一种焊缝缺陷识别方法及存储介质，该方法包括：通过超声相控阵扫描预设的碳钢焊缝，获得所述碳钢焊缝的缺陷扫描信号数据；分别采用线性分析方法和非线性动力学方法对所述碳钢焊缝的缺陷扫描信号数据进行特征提取，得到线性方法特征和非线性动力学特征；采用主成分分析法对所述线性方法特征和非线性动力学特征进行降维处理，得到组合特征向量；将所述组合特征向量输入至预先设定的的深度学习模型中进行缺陷识别，得到所述碳钢焊缝的缺陷识别结果。本发明引入非线性动力学特征提取的方法，丰富了有利于缺陷信号分类的信息，同时利用主成分分析法进行降维处理，利用组合降维后的特征值作为组合特征向量输入模型后得出的识别率更高。
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公开(公告)号：CN114278359A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111601292.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种超声波‑微波协同作用的硫化矿石阻燃方法，包括以下步骤：一、将硫化矿石和去离子水混合并调节pH值；二、将矿浆依次进行超声波处理和微波处理；三、将嗜酸性喜温硫杆菌进行培养；四、将预处理硫化矿石和培养后菌液混合后再加入助浸剂进行阻燃处理，得到阻燃硫化矿石。本发明通过依次进行超声波处理和微波处理，经过超声波处理过的矿样表面出现了孔隙，改变了矿样表面结构，使得微生物更容易附着在矿石表面进行反应，通过微波处理为化学反应提供能量，使矿样表面破坏越充分，有利于微生物与矿样的接触，利于微生物对硫元素的溶解，提高了阻燃的效果，实现了超声波处理和微波处理与微生物联合脱硫方面，实现了硫化矿石自燃防治。
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公开(公告)号：CN119089108A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410879980.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 湖南省特种设备检验检测研究院 , 中南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明提供了一种焊缝缺陷信号去噪方法及存储介质，该方法包括：通过超声相控阵扫描预设的碳钢焊缝，获得所述碳钢焊缝的焊缝扫描原始信号数据；所述焊缝扫描原始信号数据包括噪声信号数据；以包络熵作为适应度函数，并应用SSA寻优算法得到分解模态数K以及惩罚因子α；根据优化所得的参数分解模态数K以及惩罚因子α对所述焊缝扫描信号数据进行VMD分解处理，得到各模态分量的相关系数以及方差贡献率，并对含噪模态分量进行筛选，得到含噪模态分量和未含噪模态分量；利用指标T进行最优小波基函数及分解层数的确定，对含噪模态分量进行小波包分解及重构，得到降噪后的模态分量；结合未含噪模态分量进行重构处理，即可得到降噪后信号。
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