一种基于机器学习的呼出气体检测方法和系统

    公开(公告)号:CN111540463B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN201911311102.4

    申请日:2019-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的呼出气体检测方法和系统,涉及气体分析技术领域。该基于机器学习的呼出气体检测方法包括以下步骤:获取多组传感器阵列中各组传感器阵列对人体呼出气体中含氮气体的电信号,其中,含氮气体包括氨气、正丙胺、二乙胺和三乙胺;使用气体检测模型对电信号进行分析,确定人体呼出气体中含氮气体的浓度,其中,气体检测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的,多组数据中的每组数据均包括电信号和电信号所对应的气体参数标签;根据含氮气体的浓度,作出肾脏疾病诊断结果。本发明能够快速、高效地获得呼出气体中含氮气体的浓度值,对于人体肾脏疾病检测具有重要的意义,同时在呼出气体检测中具有重要的应用价值。

    一种9,10-蒽醌的合成方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111018687A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911175323.3

    申请日:2019-11-26

    Abstract: 本申请公开了一种9,10-蒽醌的合成方法,包括:在反应容器中加入有机溶剂、水、9-蒽硼酸以及碱,并搅拌1~2h;其中,9-蒽硼酸与碱的摩尔比为1:1~1:15;待反应溶液的颜色及荧光全部消失后,进行过滤,得到固体9,10-蒽醌;将滤液经过饱和食盐水洗涤、无水硫酸镁干燥、过滤以及减压蒸馏除去溶剂,得到滤液中的9,10-蒽醌。本申请的9,10-蒽醌的合成方法操作简单,不需要使用硝酸作为反应原料,避免了硝酸较强腐蚀能力对设备耐腐蚀能力要求的提高,减少了设备维护成本,不需要采用高温加热,降低了反应能耗,减少了反应中间环节、反应时间和生产成本;且反应可以完全进行,可以大大提高产率。

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