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公开(公告)号：CN117662899A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311750743.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 福州大学
IPC: F16L55/045 , F16L55/053
Abstract: 本发明公开了水锤消除装置领域的一种耗能式海底输流管道水锤效应消除装置，包括固定法兰和与固定法兰固定连接的外壳，外壳内壁滑动连接有第一隔板和第二隔板，外壳内设置有使滑动后的第一隔板和第二隔板复位的复位组件，第一隔板和第二隔板将外壳内部分隔为储水腔室、储气腔室和缓冲腔室，储水腔室、储气腔室和缓冲腔室依次相邻布置且缓冲腔室位于靠近固定法兰一端；缓冲腔室底部固定连接有进水板，缓冲腔室内侧壁固定连接有调节板，储气腔室与驱动腔室之间连通的泄压管，泄压管上设置有双向泄压阀。本发明装置能线性稳定的对水锤效应进行消除，使得整个水锤消除更加稳定，同时整个消除过程几乎不会对装置造成损耗，还能提升消除装置的寿命。
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公开(公告)号：CN117515308A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311729445.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 福州大学
IPC: F16L55/045 , F16L55/055 , F17D5/00
Abstract: 本发明公开了管道阀门技术领域的一种海底输流管道防水锤的压力传感装置，包括两端均与海底输流管道连通的连接管，连接管和位于连接管之间的海底输流管道中任意一管道上连通有减压管，另一管道上固定连接有第一电磁阀，减压管包括外管，外管一端固定连接有第二电磁阀，外管另一端的内侧壁上固定连接有底板，底板靠近第二电磁阀的一侧壁上固定连接有导流杆，导流杆上套设有第一弹簧，海底输流管道内侧壁固定连通有压力传感器，用以在一定程度上解决现有技术中存在的设置的消除器本体，在实际使用过程中与管道连通，在使用时管道内液体未出现水锤时，也容易进入消除器本体内，容易对管道内液体流量等造成影响的问题。
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公开(公告)号：CN117454711A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311506594.9
申请日：2023-11-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种研究内外流耦合激励下海底倾斜管道非线性涡激振动模型的数值计算方法，采用GFDM引入求解内外流激励下的海底管道涡激振动高阶非线性微分方程组。因GFDM仅应用于最高阶为二阶的非线性偏微分方程，而内外流激励下海底管道振动高阶非线性偏微分方程，在空间坐标上最高具有四阶偏导项，本发明将广义有限差分法（GFDM）和牛顿‑拉夫逊法相结合（NR‑GFDM），应用于求解内外流激励下的海底管道涡激振动高阶非线性微分方程组；并结合Houbolt法对内外流激励下海底管道涡激振动方程组中的时间偏导项进行离散化。
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公开(公告)号：CN116975513A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310829658.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开一种河道洪水预报方法，包括以下步骤：建立用于描述洪水演进的偏微分方程组(PDE)，将其作为物理信息神经网络(PINNs)模型的损失函数；采用分离系数矩阵法(SCM)将偏微分方程组中的系数矩阵按照特征值的正负分开，得到分离系数形式的偏微分方程组；采用泰勒级数获取匹配对应系数矩阵的空间导数，求出SCM‑PINNs框架下的偏微分方程组；构建并训练SCM‑PINNs河道洪水预报模型，得到优化后的模型参数；对优化后的模型进行评价；将评价通过的模型应用于溃坝洪水预报案例，得到全过程全方位的溃坝洪水预报结果。本发明有益效果是：提高了洪水预报的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119607706A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411713522.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 福建省农村饮水安全中心 , 福州大学
Abstract: 本发明涉及水处理领域，尤其涉及一种农村高浊度原水净化系统。现有装置难以对原水中的杂质进行分层过滤和分离，并且现有装置难以对过滤架内部进行清理，进而使得原水净化效果不够好。一种农村高浊度原水净化系统，包括有沉淀池、壳体、输送泵、浊度检测仪等；沉淀池的顶部固定连接有壳体，壳体的一侧开有进水孔，壳体的进水孔上固定连接有输送泵，壳体的进水孔上固定连接有浊度检测仪。滤网先将原水中的大杂质过滤分离，然后搅动架通过转动使得絮凝物与原水进行分层，最后通过过滤架对残留的杂质进行过滤，通过原水多层过滤和分离，进而使得原水的净化效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577299A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411621580.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 华电宁德电力开发有限公司 , 福州大学
IPC: G06F17/11 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于水文学集合法的高山峡谷型溪流生态流量阈值计算方法，包括获取流域30年以上月平均流量数据，并确定流域周期性变化时段的分界节点，采用8种水文学方法分别计算不同时段的生态流量阈值；利用水文学集合百分比方法和分位数方法对划分分界节点后的阈值集合进行计算和分段表达；利用几何平均法建立生态流量阈值的综合量化指数评价体系。本发明的有益效果是：通过水文学集合百分比和分位数计算方式，对流域周期性变化进行细致划分和分段表达，提升了高山峡谷型溪流季节性变化下生态流量阈值的计算精度，显著增强了对生态流量阈值周期内的动态变化特征的识别和描述能力。
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公开(公告)号：CN117272570B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311474020.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于傅里叶特征化PINN的输流管道振动分析方法，包括构建物理信息神经网络（PINN），根据输流管道模型确定初始条件与边界条件，并得到其对应的损失函数；以“软”约束将第二类边界条件和管道初始激励表述到PINN损失函数中，以“硬”约束将第一类边界条件及初始振幅编码到DNN体系结构中，同时在网络中加入观测锚点，在网络模型训练过程中出现峰值不足时用以矫正；构建傅里叶特征映射函数，对网络的神经正切核进行调整，将两种映射结果分别通过设置好的网络进行训练，并最后在网络中通过点乘法将空间和时间的隐藏层联系起来，建立FFNN网络；经过训练学习，最后通过线性层连接输出预测结果。
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公开(公告)号：CN117272570A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311474020.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于傅里叶特征化PINN的输流管道振动分析方法，包括构建物理信息神经网络（PINN），根据输流管道模型确定初始条件与边界条件，并得到其对应的损失函数；以“软”约束将第二类边界条件和管道初始激励表述到PINN损失函数中，以“硬”约束将第一类边界条件及初始振幅编码到DNN体系结构中，同时在网络中加入观测锚点，在网络模型训练过程中出现峰值不足时用以矫正；构建傅里叶特征映射函数，对网络的神经正切核进行调整，将两种映射结果分别通过设置好的网络进行训练，并最后在网络中通过点乘法将空间和时间的隐藏层联系起来，建立FFNN网络；经过训练学习，最后通过线性层连接输出预测结果。
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公开(公告)号：CN117077337A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311015517.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种海底管道防水锤设计方法，包括以下步骤：S1.根据输送管道中油、气和水的混合比例计算出平均密度；S2.计算出需要安装缓冲装置处输送管道内的压强和流体接受站处输送管道内的压强，并测量出缓冲装置至接受站的输送距离；S3.根据步骤S2中的各压强、缓冲装置处的海水压强、输送管道中的流体流量及步骤S2中的输送距离计算出缓冲仓的体积；S4.根据步骤S3中缓冲仓的体积、流体惯性力以及气体析出速率计算出输送管道至缓冲仓的缓冲口直径；S5.根据步骤S2中缓冲装置处输送管道内的压强计算出缓冲仓顶部空气减压阀的启阀压力。本发明主要探究缓冲装置在海底管道防水锤的应用，为海底管道中设计缓冲装置提供参考。
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公开(公告)号：CN115828722A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211192847.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法，包括：根据各雨量站点控制区域的前期降雨序列，计算对应雨量站点控制区域的净雨量序列；将各雨量站点控制区域的净雨量序列在时间维度上进行分配，计算其对流域出口的径流贡献量；将各雨量站点控制区域对流域出口的径流贡献量乘以控制区域的面积，并加上基流，得到最终的预报径流量。本发明基于产汇流过程，提出了全新的降雨驱动的深度学习产汇流框架，建立了具有物理机理的卷积权重洪水预报模型方法。对模型的有效性进行了验证，结果表明建立的卷积权重模型具有很好的洪水预报性能且其参数具有实际的物理意义，模型确定的产流系数和汇流系数能够很好地反映流域产流和汇流特征。
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