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公开(公告)号：CN117101683A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311112739.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 常州大学
IPC: B01J27/043 , C01B3/04 , B01J35/00 , B01J37/10 , B01J37/08
Abstract: 本发明属于光催化制氢技术领域，具体涉及一种ZnCo2S4/NiO复合光催化剂及其制备方法和应用。本发明通过煅烧‑水热法，让ZnCo2S4纳米颗粒在光生均匀地沉积或生长在NiO纳米片表面，以改善ZnCo2S4纳米颗粒的聚集，进一步增大催化剂比表面积，同时提供更多的反应位点，同时ZnCo2S4和NiO纳米片形成Z型异质结构，降低ZnCo2S4的光生电荷的重组，形成内置电场，加快光生电荷的转移，抑制光生电子空穴的复合速率，提高光催化剂的析氢效率。本发明的复合催化剂具有良好的光催化产氢性能。
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公开(公告)号：CN109838696A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910018366.4
申请日：2019-01-09
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的管道故障诊断方法，该方法对待测的管道施加外力，在管道的测试点收集测量激励响应信号；将收集到的测量信号做消噪后提取管道故障特征信号并进行标准处理；再将故障信号分为训练集和测试集输入基于卷积神经网络的管道故障诊断模型进行故障识别分类。提高了故障的识别诊断能力，这种管道故障诊断模型方法通过卷积神经网络的学习和识别能力，能够快速、准确地识别出管道所处的故障状态，对管道泄漏准确的监测和预警有着重大意义。
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公开(公告)号：CN107884475A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710967776.4
申请日：2017-10-18
Applicant: 常州大学
CPC classification number: G01N29/045 , G01N29/4445 , G01N29/4481 , G01N2291/0289 , G01N2291/262
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习神经网络的城市燃气管道故障诊断方法，建立了由稀疏自动编码器SAE和SOFTMAX构成的深度学习神经网络分类模型，并结合管道故障类型构建管道故障诊断模型来实现燃气管道的故障分类。通过深度学习中无监督的自动学习特征参数，再进行有监督的微调网络，有效地解决了管道故障诊断特征参数选取经验化和诊断准确率低的问题，使城市燃气管道在运行过程中进行故障诊断更加快速，也提高了故障诊断的稳定性、精确性、可靠性。
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公开(公告)号：CN103416482A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310352292.0
申请日：2013-08-13
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及水果保鲜加工技术领域，尤其涉及一种水果保鲜加工的流水线装置及方法，该装置依次包括通过传送带相互连接的分拣台、圆筒式清洗装置、沥水装置、辊筒式自动分级机、人工装箱台和自动封箱机，保鲜加工方法采用氯化物和臭氧杀菌相结合，大大延长了水果的保鲜时间。本发明采用旋转式圆筒，使得水果得到全方位清洗，整体分段式圆筒设置可以根据需要采用不同的清洗液，对水果进行杀菌保鲜处理，进一步延长保鲜时间。
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公开(公告)号：CN103268109A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310195072.1
申请日：2013-05-24
Applicant: 常州大学
IPC: G05B19/418 , H04L29/06 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS的化工园区风险管理信息系统，属于化工安全事故监控预警技术领域。本发明包括设置在化工园区现场的现场系统和设置在安监部门和消防部门的上位系统，现场系统与上位系统之间通过因特网或专用网连接。本发明能够为化工园区企业的安全监控、事故预警与应急管理提供完整的解决方案，为各级安监部门、消防部门等政府部门对化工园区企业的分级监管和事故应急救援提供及时、准确的信息和数据支持，从而预防和消除化工园区重特大恶性事故，保障人民的生命、财产安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111077224B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201910989991.3
申请日：2019-10-17
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及的是一种在役管道腐蚀声发射信号发生器，这种在役管道腐蚀声发射信号发生器包括模拟管道、腐蚀介质储槽、腐蚀试片、腐蚀介质原料箱、输送泵，腐蚀介质储槽的底部无底板，直接扣置于模拟管道外，腐蚀介质储槽与模拟管道相交处设置密封，腐蚀介质储槽上部设置端盖，腐蚀介质原料箱、输送泵、腐蚀介质储槽通过腐蚀介质输送管道连接成闭合环路，模拟管道的两端分别安装声发射传感器。本发明可模拟不同腐蚀介质时，在用管道被腐蚀产生的不同类型的腐蚀声发射信号。
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公开(公告)号：CN106845437A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710075285.9
申请日：2017-02-13
Applicant: 常州大学
CPC classification number: G06K9/00516 , G06K9/6269 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于支持向量机回归的城市燃气管道泄漏定位方法，根据声发射信号选择自变量和因变量；根据样本数据的提取，进行预处理，构造训练集；采用改进的网格搜索法寻找最优参数组合；根据燃气管道泄漏定位的基本原理，构建基于支持向量机回归的城市燃气管道泄漏定位模型；通过数据集里已有的泄漏数据对待测管道进行泄漏定位。本发明提供的一种基于支持向量机回归的城市燃气管道泄漏定位方法，采用了基于改进的网格搜索法的支持向量机回归(SVR)的原理，通过构建泄漏定位模型来实现燃气管道的泄漏定位，使城市燃气管道在运行过程中进行泄漏定位更加快速，也提高了泄漏定位的稳定性、精确性、可靠性。
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公开(公告)号：CN120089767A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510224559.0
申请日：2025-02-27
Applicant: 常州大学
IPC: H01M8/0612 , H01M8/0656 , H01M8/0662 , C10L3/10 , C07C7/152 , C07C9/04 , C25B1/04 , C25B9/00 , C25B15/08 , C01B3/38
Abstract: 本发明涉及燃料电池技术领域，具体提供了一种水合物法分离甲烷催化重整制氢燃料电池系统。这种电池系统包含甲烷水合物反应模块、甲烷催化重整模块、燃料电池模块和尾气收集模块。煤矿开采过程中由于技术原因限制，大多数低浓度煤矿瓦斯都会直接排空，造成资源浪费与环境破坏；近年来，水合物技术用于分离与储存瓦斯得到了广泛关注，这种方法较为安全，能够有效降低瓦斯爆炸风险。本发明根据低浓度瓦斯中不同组分形成水合物条件的温度压力差异，对低浓度瓦斯进行分离提纯，高浓度的CH4作为燃料进入燃料电池模块，将化学能转化为电能，为煤矿生产与生活场所提供电能，扩大了低浓度瓦斯的利用场景并提高其利用效率。
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公开(公告)号：CN116713009B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202310661785.6
申请日：2023-06-06
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明属于催化剂制备技术领域，具体涉及一种ZnCdS/NiO复合光催化剂的制备方法及其应用。所述制备方法包括以下步骤：(1)将锌源、镉源和硫源溶于去离子水中，在碱性环境中充分搅拌后进行水热反应，对反应产物进行离心、清洗和干燥，制得ZnCdS；(2)将ZnCdS与去离子水混合制成ZnCdS悬浮液，向ZnCdS悬浮液中加入镍源，搅拌后进行水热反应，随后离心、清洗、干燥，最后煅烧，制得ZnCdS/NiO复合光催化剂。本发明通过将ZnCdS和NiO半导体材料构建异质结减少团聚并且抑制光生电子空穴的复合速率，制备得到的复合光催化剂具有良好的光催化产氢性能。
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公开(公告)号：CN119004378A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411104927.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/25 , F17D5/02 , G01D21/02 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及阀门内漏检测技术领域，尤其涉及基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，包括采集管道关键位置的压力数据、流量数据和声学数据，构建原始运行数据集；对原始运行数据集进行预处理得到特征数据集；将标注的特征数据集输入包括输入层、多模态特征融合层、动态时空特征提取层、自适应注意力机制层、全连接层和输出层的深度学习模型进行训练。本发明解决现有基于单一传感器的数据检测，存在准确性低、耗时长、漏检和误检率高的问题。
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