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公开(公告)号：CN119642937A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411541236.6
申请日：2024-10-31
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开一种基于改进PE方程的体积修正仪误差分析方法及系统，旨在提高燃气和沼气计量的准确性。该设备通过集成模糊逻辑算法，能够在不同温度（20°C至40°C）和压力（101.3kPa至104.0kPa）条件下进行性能测试，平均修正误差仅为0.22%。利用高精度传感器和数据处理单元，实时监测并校准气体体积，补偿温度和压力变化的影响。模糊逻辑控制器根据实时数据调整燃气表读数，确保计量结果的精确性，聚焦于算法优化和智能设备集成，以提升能源管理效率。体积修正仪对于现代能源计量系统以及优化能源效率与成本提供帮助。
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公开(公告)号：CN118094314B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410141365.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时空模型的化工过程故障诊断方法及系统，所述方法包括获取田纳西‑伊斯曼过程中的操作变量和过程变量作为历史数据；根据故障种类的不同，添加故障种类标签，构建原始数据集；对原始数据集进行数据增强处理；建立基于改进时空模型GCGRU的化工过程故障诊断模型，并利用贝叶斯优化算法BOA优化基于改进时空模型的化工过程故障诊断模型的关键参数；对基于GCGRU的化工过程故障诊断模型进行训练，求出GCGRU网络的最优参数；利用训练优化后的化工过程故障诊断模型对TE过程数据进行诊断，得到诊断结果，展示故障类型，提醒工厂与工人及时处理。本发明提高对故障信息的利用，有效提高化工过程故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN118820879B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410782909.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/211 , G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量相关性分析的化工过程故障诊断方法，包括构建样本数据集，通过ReliefF算法从样本数据集中筛选出与故障相关性强的变量，构成关键特征集；采用HVD分解算法，对关键特征集进行分解得到若干IMF分量，利用斯皮尔曼相关系数提取与关键特征集关联性强的IMF分量，构造信号分解后的能量变化率特征向量作为样本集；构建TimesNet和OSRELM融合的故障诊断模型，利用改进的NRBO算法进行模型参数优化，利用样本集对模型进行训练；利用经训练的模型进行故障诊断。本发明的化工过程故障诊断准确率高、可靠性高。
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公开(公告)号：CN119633569A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411664171.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种智能减碳废气处理系统及其处理方法，包括空气流通管、储气罐、中央调控系统、参数检测系统、过滤装置，高温加热装置，气压控制装置，氧化钙释放装置。通过中央调控系统收集二氧化碳浓度、气体流速、气体温度并配合绘图系统和优化算法控制器，以二氧化碳的最高分解速率为目标，对整个流程作出调控，并通过绘图系统收集参数检测系统的数据，做出相对应的图表，最后经过对温度和流通空气中的二氧化碳浓度综合，得出净化程度最高的条件。与现有技术相比，本发明控制空气的流速、温度等参数来有效提高分解率，保证在降低二氧化碳的同时，制造出有价值的碳酸钙，进而缓解全球气候变暖等危害环境的现象。
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公开(公告)号：CN118881434A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914718.5
申请日：2024-07-09
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F01K17/02 , B01D53/04 , F01K23/10 , F01D15/10 , F02C6/00 , F01K11/02 , F24D18/00 , F22G1/00 , F24D101/10
Abstract: 本发明公开了一种可回收余热的燃气‑蒸汽联合循环发电脱碳集成系统，包括燃气‑蒸汽联合循环发电系统、脱碳系统以及采暖系统三个部分。所述燃气‑蒸汽联合循环发电系统排放的烟气进入脱碳系统实现烟气CO2减排并获得高纯度CO2；燃气‑蒸汽联合循环发电系统中的蒸汽发电单元抽取蒸汽为脱碳系统提供热源用于吸附剂的再生；采暖系统的热源来自于蒸汽发电单元抽取额外的抽汽以及脱碳系统释放的余热。本发明牺牲部分发电实现烟气CO2减排的同时，通过采暖供热获取更高的经济利益，且对原燃气‑蒸汽联合循环发电系统的诸多运行参数不产生任何影响，方便发电系统在脱碳工况与非脱碳工况运行的切换，具有良好的创新性和实践性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117445790A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311622860.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种冷链运输车，包括车厢，车厢内包括控制区和用于放置物品的物料区，物料区内布置若干个用于测量温度的温度传感器，控制区内设置若干个用于储存液态二氧化碳的液碳储存装置，液碳储存装置的输出端设置液碳输出管，液碳输出管的出口伸入物料区；液碳储存装置的输出端设置输出控制阀，物料区内设置控制模块，控制模块的控制线与输出控制阀相连，控制模块内置基于Lambert‑Beer理论的控制算法。本发明的目的是提供一种成本较低、对环境更为友好的冷链运输车。
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公开(公告)号：CN119829996A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411858942.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/2135 , G01R31/367 , G01R31/378 , H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04313 , G06N5/01 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于长期运行数据的燃料电池剩余使用寿命预测方法和系统，方法包括：采集燃料电池的历史运行数据，并进行预处理；通过逆非线性主成分分析INLPCA对预处理后的数据进行特征选择，获取最佳输入数据集；引入单纯形法SM和精英反向学习策略EOBL进行改进，得到改进的混合单纯形闪电搜索算法LSA‑SM；建立基于ITransformer模型的燃料电池剩余使用寿命预测模型；利用改进的混合单纯形闪电搜索算法LSA‑SM算法对燃料电池剩余使用寿命预测模型的超参数进行优化，获得最优超参数，得到优化后的LSA‑SM‑ITransformer模型；利用优化后的LSA‑SM‑ITransformer模型对电池寿命进行预测；本发明能够提高能源效率、降低维护成本，有效延长电池寿命，减少能源浪费。
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公开(公告)号：CN118070105B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410407558.5
申请日：2024-04-03
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06Q10/20 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种路面智能自适应检测与维护方法及系统，多个传感器实时监测交通和道路状况，获取路面振动的幅值和频率数据；以检测的路面信息状态数据为输入，利用AVOA算法以上述目标函数为优化VMD分解模块的参数，利用优化后的VMD分解模块对道路路面状态进行分解处理，根据分解的高频信号得到路面检测结果，进一步确定路面质量维护方案。与现有技术相比，本发明通过利用AVOA算法优化VMD算法中的参数，可以更好地适应路面振动信号的特征，提高检测的准确性和稳定性，利用VMD分解模块分解信号，通过分析高频信号进一步分析路面的质量情况，可根据需要针对性得采取措施，进行修缮加固。
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公开(公告)号：CN118469179A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410501459.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种农作物套作种植规划调节系统，包括数据采集单元、适合种植植物筛选设计单元、云平台、种植方式预测优化单元、调节单元；适合种植植物筛选设计单元基于数据采集单元采集的数据，根据云平台中预先保存的植物对应需要的参数标准值，构建适合种植植物筛选模型，利用GJO算法进行农作物种类的筛选寻优；种植方式预测优化单元基于数据采集单元采集的数据以及筛选出的最佳种植植物，利用GJO算法进行寻优后确定最终的施肥、农药种植方案，并通过调节单元根据最终种植方案进行调节种植。本发明通过精确的数据分析和调控，降低化肥和农药的过量使用，减少对土壤和水体的污染，实现了环境可持续、增产增效和经济效益的提升。
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公开(公告)号：CN118094314A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410141365.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时空模型的化工过程故障诊断方法及系统，所述方法包括获取田纳西‑伊斯曼过程中的操作变量和过程变量作为历史数据；根据故障种类的不同，添加故障种类标签，构建原始数据集；对原始数据集进行数据增强处理；建立基于改进时空模型GCGRU的化工过程故障诊断模型，并利用贝叶斯优化算法BOA优化基于改进时空模型的化工过程故障诊断模型的关键参数；对基于GCGRU的化工过程故障诊断模型进行训练，求出GCGRU网络的最优参数；利用训练优化后的化工过程故障诊断模型对TE过程数据进行诊断，得到诊断结果，展示故障类型，提醒工厂与工人及时处理。本发明提高对故障信息的利用，有效提高化工过程故障诊断效率。
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