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公开(公告)号：CN115608321B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211329027.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种高效治理环境中六价铬污染的复合材料及其制备方法与应用，属于环境重金属污染治理技术领域。所述制备方法为：在氮气保护下，在硫酸亚铁溶液中依次加入抗坏血酸溶液、稻壳生物炭以及硫化钠溶液，通过化学共沉淀反应获得生物炭负载的改性纳米硫化亚铁悬浮液，将所得固相进行真空冷冻干燥，得到生物炭负载的改性纳米硫化亚铁复合材料。本发明利用稻壳生物炭作为负载材料，抗坏血酸作为抗氧化剂改性纳米硫化亚铁，可有效改善纳米材料易团聚、易氧化的问题，使得复合材料稳定性能好，便于保存，且被证明能够高效还原吸附六价铬。
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公开(公告)号：CN117960122A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410295593.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 广东工业大学
IPC: B01J20/20 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20 , C02F101/10
Abstract: 本发明公开了一种高效去除镉砷的吸附剂及其制备方法与应用。本发明将交换性钙含量高的生物质原料热解产物用K2FeO4溶液浸渍，并加热搅拌至稳定后烘干，将稳定产物臭氧活化即得高效去除镉砷的吸附剂。本发明的高效去除镉砷的吸附剂灰分含量高，碱度大，表面活性位点多，用于重金属污染水体可有效吸附固定重金属。其能够同时有效吸附水体中的Cd(II)和As(III)。在复合污染水体中，对Cd(II)和As(III)的吸附量分别可达426.93mg/g和78.55mg/g，能同时有效治理多种重金属污染水体，在重金属污染治理中具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN117487688A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311155749.9
申请日：2023-09-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: C12N1/20 , C02F3/34 , B09C1/10 , C12R1/085 , C02F101/20 , C02F101/22 , C02F103/16
Abstract: 本发明公开了一株蜡样芽胞杆菌及其在重金属污染治理中的应用。本发明提供的菌株Ba cillus cereus RCr可通过还原Cr(VI)来去除铬污染。该菌在高盐高碱高铬的条件下仍有95％以上的还原率，同时确定了四个最敏感因素及它们对还原的影响程度为pH>葡萄糖浓度>温度>接种量。通过加入FeCl3进一步提升还原效率，形成最佳还原体系。97.6mg/LCr(VI)的场地污水加入最适FeCl3等构建最佳还原体系可在21h内还原100％的Cr(VI)，其好氧条件还原量161.4mg/g，厌氧条件还原量324.7mg/g。该方法操作简单、成本低、无二次污染，能够高效修复水体及土壤的铬污染。
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公开(公告)号：CN116958643A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310663606.2
申请日：2023-06-06
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及植物智能识别技术领域，尤其涉及一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法。该方法包括以下步骤：在城市街道中采集气传花粉致敏植物的视频数据，构建气传花粉致敏植物图像数据集；使用LabelImg软件将所述气传花粉致敏植物图像数据集内图像中气传花粉致敏植物的类别进行标注并自动生成.xml文件；对YOLOv8模型进行训练并优化，将训练后的最佳权重文件保存并得到YOLO气传花粉致敏植物智慧识别模型；输入待测视频数据或者待测图片，对视频数据进行检测并输出相应的目标检测结果。本发明的方法用于识别城市街道的花粉致敏植物，为城市社区布局、绿化树种选择和群落配置提供参考，具有识别精度高的特点。
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公开(公告)号：CN115634662A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211238678.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 广东工业大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: B01J20/20 , B01J20/02 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20
Abstract: 本发明公开了一种同步除镉砷高效吸附剂及其制备方法与应用。本发明取水稻秸秆粉末进行限氧热解和好氧热解；好氧热解产物与九水合硝酸铁在碱性条件下混匀进行搅拌反应，经过陈化透析干燥研磨过筛即得吸附剂。本发明的吸附剂在初始Cd(II)或As(Ⅲ)浓度为20mg/L条件下，吸附剂最大去除率均达到几乎100％；Cd(II)As(Ⅲ)即使在初始Cd(II)和As(Ⅲ)浓度高达250mg/L时，吸附量仍然分别可达55.64mg/g和97.47mg/g，Langmuir吸附量分别高达77.43mg/g和149.63mg/g。本发明制作简单、高效快速、成本低，提供水稻秸秆资源化利用的新途径，在重金属污染水体治理中具有广阔应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105069777A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510411204.9
申请日：2015-07-02
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30036
Abstract: 本发明公开了一种预备体网格模型的颈缘线自动提取方法，包括：S1、计算预备体网格模型顶点的平均曲率；S2、采用基于K-means聚类的方法处理所得曲率值，得到特征点集F；S3、采用一种改进的折线生长技术，得到折线点集合Fz，进而生成特征线；S4、优化特征线；S5、以优化后的特征线上的点作为控制点，拟合成颈缘线。本发明具有提取精度高、鲁棒性好且自动化程度高的优点，可广泛应用于口腔修复领域。
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公开(公告)号：CN115634662B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211238678.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 广东工业大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: B01J20/20 , B01J20/02 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20
Abstract: 本发明公开了一种同步除镉砷高效吸附剂及其制备方法与应用。本发明取水稻秸秆粉末进行限氧热解和好氧热解；好氧热解产物与九水合硝酸铁在碱性条件下混匀进行搅拌反应，经过陈化透析干燥研磨过筛即得吸附剂。本发明的吸附剂在初始Cd(II)或As(Ⅲ)浓度为20mg/L条件下，吸附剂最大去除率均达到几乎100％；Cd(II)As(Ⅲ)即使在初始Cd(II)和As(Ⅲ)浓度高达250mg/L时，吸附量仍然分别可达55.64mg/g和97.47mg/g，Langmuir吸附量分别高达77.43mg/g和149.63mg/g。本发明制作简单、高效快速、成本低，提供水稻秸秆资源化利用的新途径，在重金属污染水体治理中具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN115598204A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211173949.2
申请日：2022-09-26
Applicant: 广东工业大学(CN)
Abstract: 本发明涉及数据分析领域，提供了一种基于PMF和地理探测器模型的重金属源解析方法，所述方法包括以下步骤：S1、对解析目标区域进行土壤采样，获取样品土壤；S2、对所述样品图像进行测定，获取所述样品土壤的重金属浓度数据；S3、对所述重金属浓度数据进行空间分布特征解析，得到空间分布特征；S4、根据所述重金属浓度数据和所述空间分布特征，利用PMF和地理探测器模型进行来源解析，得到重金属源解析结果。本发明通过整合PMF和地理探测器模型计算得到的参数指标实现了重金属源解析，对多种重金属污染源的贡献权重有更好的定义，进而实现了土壤污染信息的全面化和完整化，更有利于后期的环境治理。
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公开(公告)号：CN117363514A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311162953.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一株粘质沙雷氏菌及其在重金属污染检测和/或治理中的应用。本发明提供的菌株Serratia marcescens RC对不同浓度的铜、锌、镉、铅呈现不同的菌落颜色，对高浓度的重金属污染具有指示作用，并且该菌株对上述重金属具有良好的去除能力，其吸附能力Pb2+＞Zn2+＞Cd2+＞Cu2+，在pH为6.0，温度为30℃，转速150r/min，接种量为2％时，对100mg/L的铜、锌、镉、铅有最大吸附量，分别为40.95mg/g、69.70mg/g、43.04mg/g和87.71mg/g。
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公开(公告)号：CN116385784A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310352284.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法及系统，方法包括下述步骤：采集不同镉浓度下不同品种不同生育期下水稻叶片的光谱图像并测量叶绿素含量；提取水稻叶片光谱图像的光谱反射率；进行预处理；按照不同品种和不同生育期分别进行光谱特征波段筛选；按比例划分为训练集和测试集；建立叶绿素含量预测模型；在训练集上分别对预测模型进行训练，训练后使用测试集分别对预测模型进行测试；训练与测试过程中进行性能验证，得到最终预测模型；将待测水稻叶片的光谱图像输入最终预测模型中进行叶绿素含量预测。本发明基于高光谱技术及机器学习对Cd胁迫下水稻叶绿素含量进行定量测算，实现Cd胁迫下叶绿素含量的无损、快速、准确的在线估算。
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