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公开(公告)号：CN111427265B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010194359.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的重金属废水处理过程异常工况智能化监测方法、装置及存储介质基于迁移学习的重金属废水处理过程异常工况智能化监测，通过对不同来源的重金属废水处理过程数据融合，能够自动的实现不同来源的重金属废水处理过程异常工况智能识别；具体为利用来源固定的重金属废水处理过程的正常样本YSD、少量来源未知的重金属废水处理过程的正常样本YTD；首先通过对YSD进行学习得到其数据表示字典DSD，然后考虑到YSD和YTD分布不同，采用迁移学习的方法，将YTD的特征融入到字典学习过程，得到泛化能力更强的字典DTD。该方法无需过程先验知识，能自适应的适应废水处理系统中的不确定性因素，能够更加准确的检测过程中相关指标的变化，实现及时地检测与预警。
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公开(公告)号：CN109060681B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810630305.9
申请日：2018-06-19
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明涉及一种痕量金属离子浓度区间预测方法、装置及存储介质。该方法，包括步骤：S1、基于待测液的导数光谱获取所述待测液中痕量金属离子的最佳建模区间，并利用所述最佳建模区间结合主成分分析法提取痕量金属离子光谱信号特征；S2、基于支持向量机模型对所述痕量金属离子光谱信号特征进行处理，获得所述痕量金属离子的浓度区间预测结果。该方法能够准确获知痕量离子所属的浓度区间。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述方法的步骤。所述存储介质其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN111220571B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010065861.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明公开了一种基于幅值离散度的二次谐波信号拟合方法及系统，所述方法包括如下步骤：利用气体浓度在线检测系统进行持续测量以获取各浓度下大量的原始二次谐波样本；计算数据库中不同浓度下原始二次谐波样本在固定采样点的数据离散度，即谐波幅值离散度，作为数据先验；综合各浓度谐波幅值离散度作为高价值区域与权重指引；对于针对待测浓度的气体进行检测得到的原始二次谐波，依据最小加权欧氏距离找到与原始二次谐波相似度最高的理论二次谐波模型，实现二次谐波曲线的拟合。本发明可以拟合得到精确的二次谐波信号。
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公开(公告)号：CN110031413B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910351847.7
申请日：2019-04-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种溶液中多金属离子浓度检测方法，执行如下：计算待测溶液中每种离子在原始波长区间内每个波长对应的吸光度系数，并构建待测溶液的目标波长区间；获取待测溶液吸光度的比值光谱导数信息，将一种离子M的标准溶液作为除数因子对待测溶液的吸光光谱进行比值光谱导数处理得到吸光度的比值光谱导数信息；然后，在目标波长区间内采用卡尔曼滤波分光光度法计算出待测溶液中剩余离子的浓度，再基于剩余离子的浓度计算出作为除数因子的离子M的离子浓度。本发明具有速度快、使用简单、高灵敏度，不需要对离子进行预分离则可以同时检测多金属离子的浓度，易实现自动化，适合用于溶液中多金属离子同时检测。
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公开(公告)号：CN109115704B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201810994636.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种高锌背景下痕量多金属离子检测光谱微分预处理方法，包括：计算待测痕量金属离子在不同微分阶次下的覆盖度和失真度；基于待测痕量金属离子在不同微分阶次下的覆盖度和失真度分别拟合出待测痕量金属离子的覆盖度与微分阶次的函数关系以及失真度与微分阶次的函数关系；计算出每个待测痕量金属离子的非劣解集；从每个待测痕量金属离子的非劣解集中分别选择一个阶次作为待测痕量金属离子的最优微分阶次，并基于对应的最优微分阶次对每个待测痕量金属离子的光谱信号图进行微分导数滤波预处理。本发明通过所述方法实现不同待测痕量离子优化光谱信号微分阶次，减少离子光谱覆盖率，同时降低噪声干扰，实现高锌背景光谱信号预处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111427265A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010194359.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的重金属废水处理过程异常工况智能化监测方法、装置及存储介质基于迁移学习的重金属废水处理过程异常工况智能化监测，通过对不同来源的重金属废水处理过程数据融合，能够自动的实现不同来源的重金属废水处理过程异常工况智能识别；具体为利用来源固定的重金属废水处理过程的正常样本YSD、少量来源未知的重金属废水处理过程的正常样本YTD；首先通过对YSD进行学习得到其数据表示字典DSD，然后考虑到YSD和YTD分布不同，采用迁移学习的方法，将YTD的特征融入到字典学习过程，得到泛化能力更强的字典DTD。该方法无需过程先验知识，能自适应的适应废水处理系统中的不确定性因素，能够更加准确的检测过程中相关指标的变化，实现及时地检测与预警。
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公开(公告)号：CN109507181B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910041874.4
申请日：2019-01-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种快速定量检测锌冶炼溶液痕量钴镍铁离子浓度方法，本发明通过调节缓冲液pH，显色剂用量，掩蔽剂用量，检测体系的温度，显色反应时间等条件，得到实验体系优化系列方案；然后设计离子线性、稳定性、混合溶液的加和性实验；最后研究钴镍铁离子在该测试体系下的显色特性，并通过线性相关系数，稳定性相对误差，加和性相对误差，来评估测试体系优化效果。通过优化效果的评估，得到最优检测体系；并基于该最优检测体系实现锌冶炼溶液在线检测过程中的痕量钴，镍，铁离子的光谱准确测定。
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公开(公告)号：CN107657143B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710718176.4
申请日：2017-08-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种液体中氧气通入量的设置方法，所述方法包括：获取当前反应容器集中第一反应容器的条件参数；基于条件参数，将目标案例与案例库中的示范案例进行相似度匹配，获取匹配结果；根据匹配结果，设置当前反应容器集中每一反应容器的氧化还原电位，根据每一反应容器的氧化还原电位，设置对应反应容器的氧气通入量。本发明把目标案例与示范案例进行相似度匹配，根据匹配结果计算每个反应容器的氧化还原电位，进一步得到氧气通入量，保证了氧气输入量的可行性、合理性，降低了氧气的消耗量，提高了针铁矿的生成率，使得针铁矿沉铁过程中铁离子浓度在合适的工艺范围内，提高了沉铁后溶液的合格率和铁渣品味。
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公开(公告)号：CN110764545A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911019828.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05D21/02
Abstract: 本发明涉及一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，所述控制方法包括如下步骤：S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围。本发明通过数据样本和聚类算法得到酸添加量，算法给定的酸添加量比人工给定值更准确，再通过模糊规则对浸出槽出口pH值进行处理，并调整当前酸添加量得到合适的pH值。
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公开(公告)号：CN110672792A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910951691.6
申请日：2019-10-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种湿法炼锌中性浸出过程pH值软测量方法和系统，涉及pH值测量领域。包括以下步骤：获取反应槽数据；基于反应槽数据获取每种工况下的化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型；将所有工况下的化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型进行集成，得到中性浸出过程集成模型。本发明可以准确测量pH值。
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