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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898812A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210111573.6
申请日：2022-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建二局生态环保科技有限公司
Abstract: 一种基于改进等标污染负荷的流域污染热点识别方法，属于环境工程、环境影响评价、环境规划与管理领域。本发明解决了现有流域污染热点识别采用忽略污染物背景值及其不确定性对稀释作用的影响的方式，存在污染负荷计算误差大的问题。本发明获取流域污染数据，根据流域污染类型计算流域污染负荷；利用流域污染负荷，构建考虑污染物背景值的等标污染负荷；利用考虑污染物背景值的等标污染负荷，将背景值看为随机变量，构建改进等标污染负荷；利用改进的等标污染负荷，对污染热点进行判定。本发明适用于流域热点判定。
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公开(公告)号：CN117541433A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311642481.1
申请日：2023-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 面向污水厂服务区的城镇污水管网收集效能动态核算方法，涉及环境工程与计算机结合技术领域。本发明是为了解决采用系数公式法对城镇污水管网收集效能核算误差大的问题。本发明通过人口热力图感知提取人口热力数据，结合ArcGIS统计工具计算污水厂服务区小时人口；基于第二次中国污染源普查数据区分不同区域人均产污，参考月人均产污与温度的函数关系、小时人均产污的24h变化规律，计算污水厂服务区小时人均产污；依据动态小时人口、小时人均产污及污水厂进水监测数据等计算污水厂服务区不同污染物的收集率，通过加权实现污水厂服务区城镇污水管网收集效能的动态核算，进而指导污水管网提质增效策略。
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公开(公告)号：CN115728463B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202211533758.2
申请日：2022-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于半嵌入式特征选择的可解释性水质预测方法，属于环境工程技术领域。本发明解决了现有水质预测方法无法定量准确地解释各流域特征对河流水质变化的影响的问题。本发明根据机器学习回归算法选择对应的解释器，基于SHAP包输出的SHAP值对模型进行解释，比较各流域特征对河流水质的贡献大小，识别核心水质驱动因素，分析各核心驱动因素对河流水质的作用机制。本发明适用河流水质预测。
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公开(公告)号：CN114898812B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210111573.6
申请日：2022-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中建中环生态环保科技有限公司
IPC: G16C10/00 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 一种基于改进等标污染负荷的流域污染热点识别方法，属于环境工程、环境影响评价、环境规划与管理领域。本发明解决了现有流域污染热点识别采用忽略污染物背景值及其不确定性对稀释作用的影响的方式，存在污染负荷计算误差大的问题。本发明获取流域污染数据，根据流域污染类型计算流域污染负荷；利用流域污染负荷，构建考虑污染物背景值的等标污染负荷；利用考虑污染物背景值的等标污染负荷，将背景值看为随机变量，构建改进等标污染负荷；利用改进的等标污染负荷，对污染热点进行判定。本发明适用于流域热点判定。
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公开(公告)号：CN115728463A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211533758.2
申请日：2022-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于半嵌入式特征选择的可解释性水质预测方法，属于环境工程技术领域。本发明解决了现有水质预测方法无法定量准确地解释各流域特征对河流水质变化的影响的问题。本发明根据机器学习回归算法选择对应的解释器，基于SHAP包输出的SHAP值对模型进行解释，比较各流域特征对河流水质的贡献大小，识别核心水质驱动因素，分析各核心驱动因素对河流水质的作用机制。本发明适用河流水质预测。
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