检测液态奶中是否含有复原奶的方法

    公开(公告)号:CN100476402C

    公开(公告)日:2009-04-08

    申请号:CN200710067820.2

    申请日:2007-04-03

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了检测液态奶中是否含有复原奶的方法,包括以下步骤:1)将待检的液态奶样品置于容量瓶中,再加入浓度为25%的氨水;再用蒸馏水定容进行水浴处理;2)水浴处理结束后,静置冷却至室温得试样;3)将上述试样置于比色皿中,对试样进行光谱扫描;4)当A325nm与A425nm的差值≤0、或者当A282nm与A267nm的差值≥0时;说明液态奶样品中不含有复原奶。采用本发明的方法来检测液态奶中是否含有复原奶,具有使用简单、成本低廉、准确性高等优点。

    检测液态奶中是否含有复原奶的方法

    公开(公告)号:CN101034057A

    公开(公告)日:2007-09-12

    申请号:CN200710067820.2

    申请日:2007-04-03

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了检测液态奶中是否含有复原奶的方法,包括以下步骤:1)将待检的液态奶样品置于容量瓶中,再加入浓度为25%的氨水;再用蒸馏水定容进行水浴处理;2)水浴处理结束后,静置冷却至室温得试样;3)将上述试样置于比色皿中,对试样进行光谱扫描;4)当A325nm与A425nm的差值≤0、或者当A282nm与A267nm的差值≥0时;说明液态奶样品中不含有复原奶。采用本发明的方法来检测液态奶中是否含有复原奶,具有使用简单、成本低廉、准确性高等优点。

    一种多模态分析的图像鉴别系统及方法

    公开(公告)号:CN119832570A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411900396.5

    申请日:2024-12-20

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种多模态分析的图像鉴别系统及方法,包括构建多模态特征指标模型、使用基于深度学习的图像分割技术、设计基于深度学习的多模态匹配机制、开发可视化分析模块,将鉴别过程和结果以可视化形式展示,增强系统的透明性和设计人机交互模块。该多模态分析的图像鉴别系统及方法,通过结合深度学习、多模态数据匹配和可视化技术,系统能够对绘画中的题款、印章、画面特征等多种元素进行自动化分割和匹配,同时提供关联信息的可视化展示,辅助专家在鉴别过程中作出更加全面、客观的判断,此外解决了现有系统在多样化数据处理、鉴别过程的透明性和人机协作方面的不足,显著提高了鉴别工作的科学性和效率。

    一种基于模型的集中供热系统按需精准调控方法

    公开(公告)号:CN111473407B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202010280391.2

    申请日:2020-04-10

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模型的集中供热系统按需精准调控方法,包括如下步骤:S1,根据热力站的历史运行数据和天气数据建立热力站负荷预测模型;S2,在给定天气条件下预测热力站次日短期热负荷;S3,根据所需热负荷,确定所需的二次侧供温和流量;S4,建立热力站换热器的板换模型;S5,根据所需热负荷和二次供热温度,通过板换模型计算出所需一次侧阀门开度并据此执行相关控制操作;S6,建立各楼宇的室温、回水温度和天气参数之间关系的数据驱动模型;S7,根据模型计算出各楼口回水温度的设定值,使楼口的调节阀追踪该值。采用本发明方法可有效避免热力站超供的情况,并能减少热能损失,提升热力站对能源的利用效率。

    一种数据驱动的城市集中供热系统精准调控方法

    公开(公告)号:CN111578371A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010441480.0

    申请日:2020-05-22

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的城市集中供热系统精准调控方法,该方法包括如下步骤:步骤S1,建立各楼宇热负荷需求指标和相应的预测模型;步骤S2,根据预测模型计算出满足各楼宇在一定天气条件下达到目标室温的热负荷及相应的楼口流量与二次供温组合关系;步骤S3,计算出在二次侧总流量一定的约束条件下使各楼宇达到目标室温的二次供温和流量分配方案;步骤S4,根据流量分配方案调节各楼宇的楼口流量;步骤S5,建立热力站运行的板换模型;步骤S6,采用板换模型计算出一次侧阀门开度,并据此执行控制操作。本发明方法通过在二次侧楼宇入口安装普通的电控阀,由控制系统计算出阀门的开度并将电信号发送到电控阀,节省了各楼宇处的控制成本。

    一种基于模型的集中供热系统按需精准调控方法

    公开(公告)号:CN111473407A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010280391.2

    申请日:2020-04-10

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模型的集中供热系统按需精准调控方法,包括如下步骤:S1,根据热力站的历史运行数据和天气数据建立热力站负荷预测模型;S2,在给定天气条件下预测热力站次日短期热负荷;S3,根据所需热负荷,确定所需的二次侧供温和流量;S4,建立热力站换热器的板换模型;S5,根据所需热负荷和二次供热温度,通过板换模型计算出所需一次侧阀门开度并据此执行相关控制操作;S6,建立各楼宇的室温、回水温度和天气参数之间关系的数据驱动模型;S7,根据模型计算出各楼口回水温度的设定值,使楼口的调节阀追踪该值。采用本发明方法可有效避免热力站超供的情况,并能减少热能损失,提升热力站对能源的利用效率。

    压缩机与制冷机冷头耦合用T型声学匹配组件及制冷机

    公开(公告)号:CN106766572B

    公开(公告)日:2019-01-29

    申请号:CN201611030446.4

    申请日:2016-11-16

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种压缩机与制冷机冷头耦合用T型声学匹配组件,包括呈T型连接的三个纯声抗元件;根据T型声学匹配组件中并联支路所连接声容或声感类型的不同,其可分为两种结构。本发明还公开了一种包含T型声学匹配组件的制冷机,包括线性压缩机、以及与压缩机出口依次连接的T型声学匹配组件、低温制冷机冷头。本发明通过引入由纯声抗组成的无功耗T型声学匹配网络,可以实现低温制冷机中压缩机和制冷机冷头同时获得高效的目的,在保证制冷机高可靠性的同时,可大大提高整机制冷效率。

    一种利用修正广义阻抗法分析并网逆变器系统稳定性的方法

    公开(公告)号:CN106786776B

    公开(公告)日:2018-02-27

    申请号:CN201710082311.0

    申请日:2017-02-15

    Abstract: 本发明涉及一种利用修正广义阻抗分析并网逆变器系统稳定性的方法,针对逆变器并网系统,通过在极坐标下建立逆变器的小信号模型,进而建立逆变器的广义导纳接口模型以及电网的广义导纳接口模型;使用广义导纳接口模型可以得到逆变器和电网的修正广义阻抗;由逆变器的修正广义阻抗和电网的修正广义阻抗之比可得修正广义阻抗判据,进而用于系统的稳定性分析。本发明可用于考虑电压前馈滤波的逆变器在并网后的稳定性分析,相比于一般阻抗法更好地处理了耦合问题,可用于准确分析大规模并网问题的稳定性分析。

    一种基于空气源热泵的热风热水联供装置

    公开(公告)号:CN107131644A

    公开(公告)日:2017-09-05

    申请号:CN201710348457.5

    申请日:2017-05-17

    Applicant: 浙江大学

    CPC classification number: F24H6/00 F24H9/2014 F24H9/2071

    Abstract: 本发明公开了一种基于空气源热泵的热风热水联供装置,属于循环换热领域,包括储水箱及与储水箱内的水进行换热的热泵系统,热泵系统的回路包括通过管路依次连通的蒸发器、压缩机、冷凝器及节流阀,管路内通有制冷剂,冷凝器设置在储水箱内,还包括与储水箱内的水进行换热的风路系统;风路系统包括风道、设置在风道上游的风机及设置在风道中部的第一微通道换热器,风道的下游设有出风口;第一微通道换热器的入口和出口连通储水箱,入口处设有将热水压入第一微通道换热器内的压力泵,出口设有将第一微通道换热器内的水抽出的抽水机。该装置可同时供应热水和暖风,大幅提升水风换热效率,在低能耗的同时,大大降低了装置的成本。

    一种基于智能巡检机器人的仪表位置检测方法

    公开(公告)号:CN106709452A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201611208019.0

    申请日:2016-12-23

    Applicant: 浙江大学

    CPC classification number: G06K9/00671 G06K9/6269 G06K2209/21

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能巡检机器人的仪表位置检测方法。该方法通过智能巡检机器人的云台摄像头,获得仪表图像,统一图像的亮度和大小后,遍历图像获得样本集,并提取每个样本的视觉特征,放入SVM分类器中计算分数,获得仪表的粗略位置。在粗略位置处对图像进行缩放搜索获得样本集,进一步获得仪表的精确位置。本发明采集背景区域(即非仪表区域)作为负样本训练,有效地利用了背景信息,减弱背景中与目标相似的物体对算法的影响。进一步采取先遍历搜索,再尺度搜索的方式,优化了算法的性能,有效地提高了分类器的检测准确率。

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