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公开(公告)号：CN118718701A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410722810.1
申请日：2024-06-05
IPC: B01D53/78 , B01D53/62 , B01D53/86 , B01D53/50 , B01D53/00 , B01D53/96 , B01D53/90 , B01D53/34 , C01D7/00
Abstract: 本发明涉及一种混合气体中SO2与CO2协同脱除和资源化利用系统及其灵活调控方法，含有SO2和CO2的混合气体与含有还原性的粗气在还原反应器充分接触后，SO2与还原气反应，并放出大量热；经冷凝器冷凝后，生成的粗硫于气液分离器中分离，脱硫后的混合气在吸收塔中富集CO2得到富液，富液在还原反应塔内吸收热量预热升温，输运至解吸塔后经再沸器加热后解吸出CO2，分流少量CO2于鼓泡塔反应生成硫化氢和碳酸氢钠溶液，硫化氢混合气输至还原反应器脱硫，碳酸氢钠溶液经过浓缩结晶后获得副产物。本发明在协同脱除过程中，建立物质和能量的联系，提高能量利用效率和生产高净值副产品，提了脱除效率和降低热耗成本。
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公开(公告)号：CN118589459A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410351238.2
申请日：2024-03-26
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了基于多目标约束的多能耦合低碳供能系统的配置方法，基于多目标约束的多能耦合低碳供能系统包括风力发电设备、光伏发电设备、燃煤发电设备、电储能设备、电解水制氢设备、氢储能设备和甲醇合成设备，包括：建立多能互补发电系统各设备对应的出力模型，出力模型包括风电出力模型、光伏出力模型、燃煤电厂出力模型、电储能模型、电解水制氢模型、氢储能模型、氢气与二氧化碳合成甲醇工艺模型；基于各设备对应的价格区间，构建对应的物理、经济参数数据库，并确定多能互补发电系统对应的约束条件；建立多能互补发电系统对应的优化模型，并以预设优化目标求解优化模型，以得到对应的配置优化方案。
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公开(公告)号：CN118486394A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410550853.6
申请日：2024-05-07
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的高灵敏度气体传感材料筛选方法，涉及气敏材料开发的技术领域。该方法包括以下步骤：根据已知传感材料的结构与性能数据构建气敏传感材料数据库；分析变量之间的相关性，并筛选描述符；对初始数据进行预处理；构建初始模型，将数据集数据划分为训练模型参数的训练集和评估模型性能的测试集；进行描述符贡献度评估，并在模型性能达到要求前不断重复修正描述符的选取；构建化学结构虚拟空间，并运用模型对传感性能做出预测，筛选得到性能较好的配方。本发明可用于对未知材料的气敏性能预测，相比于传统的实验‑表征开发手段极大提高了效率，能够缩短研发周期、降低开发成本，为传感材料的开发提供了一个新的研究范式。
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公开(公告)号：CN117759411B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311707344.1
申请日：2023-12-13
Abstract: 本发明公开了适应复杂航域受限空间的CO2解吸系统及灵活调控方法，涉及能源与环境技术领域，包括废气锅炉、紧凑型CO2吸收塔、紧凑型CO2贫富液换热器、紧凑型CO2解吸塔、紧凑型CO2富液预热装置、紧凑型CO2富液再沸预解吸装置和智能调控平台。进一步通过基于适应不同航段运行工况的知识与数据驱动CO2富液预热装置热源尾气抽取流量精准预测模型，及CO2富液再沸预解吸装置上段热源蒸汽抽取流量精准预测模型，建立适应复杂航域受限空间CO2解吸系统全局优化调控方法，实现不同发动机运行工况下解吸系统运行参数灵活调控，解决了复杂航行环境下不同发动机船舶碳解吸系统高能耗难题。
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公开(公告)号：CN114924889B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210706048.9
申请日：2022-06-21
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端协同的超低排放智能调控系统及方法，利用云计算、边缘计算、先进控制、人工智能以及大数据技术，克服当前超低排放系统运行优化面临的多源异构数据处理能力挑战与网络通讯能力挑战；本发明利用云计算层充分的计算和存储资源满足先进控制模型训练需要的多源异构数据资源需求与算力需求，并在边缘计算层应用模型计算控制指令从而降低通讯延迟，建立网络通信架构在保障电力网络安全的同时实现了低延迟的数据采集与指令执行；本发明能有效降低超低排放系统的通讯延迟，为气态污染物浓度预测与先进控制方法等提供应用基础，从而提升系统运行经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116013436A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211700380.0
申请日：2022-12-28
IPC: G16C60/00 , G06F16/9035 , G06F17/18 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种能够提高开发效率的低熔点高稳定熔盐储热材料智能筛选方法，包括以下步骤：收集已知的熔盐储热材料信息作为数据建立数据库；对数据进行初筛和归一化，将数据库内数据按比例划分为训练集和测试集；采用训练集构建机器学习预测模型，采用交叉验证评估机器学习预测模型的泛化能力；采用测试集测试机器学习预测模型的精度并以评价指标进行评价；采用机器学习预测模型对熔盐储热材料的熔点和分解温度进行预测。本发明可以用于对未知熔盐储热材料的高通量筛选，与传统的实验‑表征开发手段相比，极大的节约了成本，加快了开发速度，可广泛应用于各种储热/储能材料的设计与开发。
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公开(公告)号：CN115171801A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210785866.2
申请日：2022-07-04
IPC: G16C20/10 , G06F30/28 , F23G7/07 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种一体化挥发性有机物高效催化脱除装置的优化设计方法，所述方法基于计算流体力学技术的数值模拟方法，首先完成装置模型构建，使用软件对初始装置内部流场进行数值模拟，阐明装置内中心区域气体超温现象的成因及贴壁流对边缘区域气体充分受热的不利影响；在此基础上，依次增置气流分布板、导流板和聚气环优化装置内部结构，探究关键构件设计优化对其内部流场均匀性的具体提升效果。本发明有助于消除催化燃烧反应器内气体超温现象及贴壁流现象，提高装置内部流体速度场、温度场分布均匀性，进而有助于缓解局域超温现象导致的催化剂失活，在延长催化剂使用寿命的同时，提高挥发性有机物催化脱除效率，降低污染物治理所需能耗。
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公开(公告)号：CN115111601A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210785624.3
申请日：2022-07-04
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明涉及一种多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法，所述算法融合为随机森林算法与遗传算法融合构建多目标锅炉燃烧优化控制方法；多目标锅炉燃烧优化控制包括锅炉、风烟系统、DCS控制系统、在线监测系统、算法融合软件和模型预测控制器硬件；在锅炉燃烧优化控制寻优过程中实现减污提效。本发明基于算法融合，实现数据算法优势互补，使预测模型的精确度和稳定性更好，控制系统优化指令的可靠性更好；本发明可以实现锅炉燃烧出口NOx浓度以及热效率的精准预测，为高效低耗燃烧优化调节提供了预报信息；基于算法融合开展多目标锅炉燃烧优化，实现炉膛出口NOX浓度降低15％以上，同时锅炉热效率提高0.2％～0.6％。
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公开(公告)号：CN119885103A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955943.X
申请日：2024-12-28
Applicant: 浙江大学 , 东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司 , 东方电气股份有限公司
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于地基云图的多特征提取的直接辐照度混合预测模型，结合了基于知识的云检测与改进的深度卷积神经网络，提取得到的全局特征与局部特征作为特征融合与辐照度预测模块的输入，与太阳高度角共同作为输入数据，经过多层全连接网络对特征进行综合处理，从而学习特征之间的复杂关系；最终，通过回归输出层给出直接辐照度的预测值。本发明充分考虑并应对复杂气象条件下的太阳直接辐射预测问题，通过全局与局部特征的联合提取，模型能够更加全面地描述云层特征，从而实现高精度的辐照度预测；实验结果验证了本发明的有效性和优越性，尤其在复杂、多变的天气条件下表现出较高的预测精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118286838A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410384942.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 浙江浩普智能科技有限公司 , 浙江大学
IPC: B01D53/34 , G06N3/0442 , G06N3/006 , B01D53/75 , B03C3/017 , B01D53/50 , B01D53/56 , B01D53/90 , B01D53/86 , B01D53/64 , F23J15/02 , F23J15/04 , F23J15/00
Abstract: 本发明公开了燃烧‑污染物治理全流程智能调控减污降碳方法及系统，控制方法包括：基于煤电/热电机组锅炉燃烧系统的各个被控变量的精准预测模型，提前获得被控变量的预测值，结合预测值制定锅炉燃烧系统的控制策略，提前进行燃烧系统关键设备调节，缩短调节滞后时间，降低单位蒸汽煤耗和多种污染物排放浓度，实现源头减污降碳；基于污染物脱除系统目标被控变量的精准预测模型，提前预测锅炉出口多种污染物浓度变化，结合锅炉燃烧‑烟气治理过程全流程多装置关键参数梯级智能精准调控，实现多变负荷/燃料下污染物排放浓度的超高精度卡边控制，全流程降低污染物脱除装置物耗能耗，并协同实现CO2排放的有效下降。
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