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公开(公告)号：CN104990613B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201510427103.0
申请日：2015-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01F23/292
Abstract: 本发明公开了一种投放式江河水深测试器及其使用方法，由无人机把投放式江河水深测试器投放于江河指定的水面，该测试器的筒锚沉入水底，以及浮子天线漂浮于水面，浮子天线与筒锚之间有电缆绳相连，届时筒锚内的水深传感器a测试出19m～1cm量程的水深，由控制器按该水深测试值操控平衡压力器，对水深传感器b施加平衡压力后，水深传感器b测试出1cm～0.1mm量程的水深，上述水深测试值通过控制器的叠加处理和无线信号发射，岸边基地的投放式江河水深测试仪显示出实时的江河水深，为江河洪水灾害的风险评估提供数据。
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公开(公告)号：CN112697203A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011590246.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种悬挂式多功能水环境监测装置，该传感装置机壳为上大下小的圆筒形状，机壳顶面有浊度目测板，机壳侧面外壁上有四条等距的竖向导流槽，导流槽均为上宽下窄的流线型，导流槽内的下部分别安置有透明度传感器、电导率传感器、溶解氧传感、酸碱度传感器和温度传感器。在机壳内有水深传感器，在水深传感器的弹性圆管套内有存气块，在机壳底部有拦网，在机壳的外围和底部有栏栅，在不同水深所有水质传感器同步进行水质常规五项的检测，具有安全可靠、集成度高、使用简便等特点，是一种先进的水环境保护装置。
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公开(公告)号：CN108508142B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810165889.7
申请日：2018-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种城市二氧化碳排放量监测系统及其运作方法，在整个城市设置一个监测总站，把整个城市划分为若干个监测区域，在每个监测区域内设置一个监测分站，在每个监测区域内选择数个高层建筑作为监测点，在每个监测点的高层建筑外侧面上竖向等距安装数只挂壁式二氧化碳传感装置；监测总站与各个监测分站、监测分站与其管辖的监测点、监测点与其管辖的挂壁式二氧化碳传感装置分别通讯连接。本发明运用互联网、计算机技术和数理统计方法，寻求出城市空气中二氧化碳排放规律，推算出环比同比、基环比、基同比的城市二氧化碳排放量和预测城市二氧化碳排放趋势。
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公开(公告)号：CN104990613A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510427103.0
申请日：2015-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01F23/292
Abstract: 本发明公开了一种投放式江河水深测试器及其使用方法，由无人机把投放式江河水深测试器投放于江河指定的水面，该测试器的筒锚沉入水底，以及浮子天线漂浮于水面，浮子天线与筒锚之间有电缆绳相连，届时筒锚内的水深传感器a测试出19m～1cm量程的水深，由控制器按该水深测试值操控平衡压力器，对水深传感器b施加平衡压力后，水深传感器b测试出1cm～0.1mm量程的水深，上述水深测试值通过控制器的叠加处理和无线信号发射，岸边基地的投放式江河水深测试仪显示出实时的江河水深，为江河洪水灾害的风险评估提供数据。
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公开(公告)号：CN119149950A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411299836.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/25 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了一种CCUS碳减排核算多源融合数据质量控制方法及系统，涉及碳减排数据质量控制领域，该方法包括：对每一目标碳集合执行第一规则，计算第一系数，执行第二规则，计算第二系数，根据所有目标碳集合的第一系数、第二系数和目标数据源的数量计算第一规则权重和第二规则权重，根据第一规则权重、目标碳集合的第一系数、第二规则权重和目标碳集合的第二系数计算每一目标碳集合的综合权重，根据所有目标碳集合的综合权重和所有目标碳集合中元素的均值，计算核算数据的Z值的融合值，通过根据所有目标碳集合的综合可靠系数、核算数据的Z值的融合值的综合可靠系数以及目标数据源的数量完成质量控制，减少数据偏差并提升数据可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470938A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410780798.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于分形维数的工业烟气碳监测预警方法及系统，涉及环境保护领域，包括：基于连续的碳监测数据，采用盒覆盖算法分别得到t时刻和t‑1时刻的第一分形维数，采用球覆盖算法分别得到t时刻和t‑1时刻的第二分形维数；基于t时刻和t‑1时刻的第一分形维数计算第一分形维数变化率；基于t时刻和t‑1时刻的第二分形维数计算第二分形维数变化率；确定第一分形维数变化率和第二分形维数变化率的变化率相关系数；基于第一分形维数变化率、第二分形维数变化率和变化率相关系数计算分形维数综合变化率；当分形维数综合变化率的绝对值大于等于预警临界值时，生成工业烟气碳排放异常报警信号。本发明实现了工业烟气碳排放的有效监测。
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公开(公告)号：CN117371590A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311317844.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06Q50/02 , G06Q50/04 , G06Q50/10 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种微单元多产业协同减排的碳管理优化方法及系统。本发明建立了农业作业区、服务业作业区和工业作业区的多产业协同减排中，各产业之间存在的能量和碳排放的交互关系，构建了多产业的产业经济收益和碳交易收益的多目标优化的方案，通过对碳资产管理的优化作业，有效提高多产业协同减排的综合收益。
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公开(公告)号：CN116167659B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310172198.0
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种碳市场碳排放数据质量评价方法，涉及碳排放数据监测评价技术领域。该方法包括：接收多个评价对象的评价请求，选取多个评价指标用于评价评价对象的碳排放数据质量；利用本德福定律，测度各个评价对象的各个评价指标的指标值；根据各个评价对象的各个评价指标的指标值，采用线性加权和法、TOPSIS逼近理想解法和VIKOR折中妥协法计算各个评价对象的碳排放数据质量的评价指标的集成值；对各个碳排放地点进行灰色统计评估分级，得到各个碳排放地点的碳排放数据质量的质量等级。该实施方式能够快速、高效、准确地对碳排放数据的质量等级进行评估，降低碳排放数据监管的主观性，为碳排放数据的精细化管理提供(56)对比文件冯涛.基于Benford法则的房地产企业财务指标数据质量评价《.财会通讯》.2017,(第29期),56-60.Jiao Xu 等.Research and Analysis ofcarbon Trading Information Disclosurequality on Equity financing cost‐‐ takingNew Energy Industry as an example《.20213rd International Conference on MachineLearning, Big Data and BusinessIntelligence (MLBDBI)》.2022,648-653.徐军 等.面向移动商务的多维异质推荐信任评估模型《.运筹与管理》.2017,第26卷(第06期),155-162.
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公开(公告)号：CN115775071A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211427613.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于风光电力消纳的社区需求响应动态定价及调度方法，应用于电力系统技术领域，本发明设计了基于电力公司与智能住宅双向信息交互的协调大规模智能住宅需求响应行为的分布式需求响应调度算法，基于分布式需求响应调度算法确定最优的动态电力价格和最优的智能住宅负荷运行状态。本发明设计的方法可以克服现有住宅需求响应动态电价方案难以激励住宅用户根据风光电力的输出波动进行需求响应的不足，能够在增加风光电力消纳量的同时实现更为平坦的净电网需求曲线并缓解可能出现的需求响应反弹高峰。
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公开(公告)号：CN108120661B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711374275.1
申请日：2017-12-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明公开了一种城市空气中颗粒物含量时空分布测定方法，测定多个样本的目标变量：测定城市空气中颗粒物浓度，测定对应样本的预测因子：建立建筑物样本的极径、建筑物样本的极角、测定的时刻、监测点高度、二氧化碳浓度、温度、湿度、光照度、大气压强、风速等，构建目标变量和预测因子之间的数学模型，通过机器学习确定定量参数，测定任意时空位置的预测因子信息，利用数学模型推算出相应颗粒物浓度，即可获得城市空气中颗粒物含量时空分布。具有快速高效、简单实用、智能精准的特点，为城市空气质量监管提供了新技术。
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