一种微生物诱导沉积方解石晶粒尺寸的调控方法

    公开(公告)号:CN110951816A

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201911201587.1

    申请日:2019-11-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种微生物诱导沉积方解石晶粒尺寸的调控方法,该方法包括以下步骤:1)分别将胶质芽孢杆菌、光合细菌或巴氏芽孢杆菌的芽孢接种至相应的培养基中培养,分别得到胶质芽孢杆菌、光合细菌或巴氏芽孢杆菌的浓缩菌液;2)将钙源和尿素加入步骤(1)所述的胶质芽孢杆菌、光合细菌或巴氏芽孢杆菌的浓缩菌液中静置;3)产生沉淀后,对沉淀物进行洗涤、过滤、烘干,烘干至恒重后进行晶粒尺寸分析,制得晶粒尺寸大小为20-60nm的方解石。本发明采用的微生物方法,具有高效、环保等特点,并且能够根据需要调节方解石晶粒尺寸,形成的方解石矿物性质稳定,过程中可有效捕获利用二氧化碳,减缓温室效应。

    一种基于Latch PUF的抗边信道攻击DES防护方法及电路

    公开(公告)号:CN107769910A

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201711127690.7

    申请日:2017-11-15

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Latch PUF的抗边信道攻击DES防护方法及电路,方法具体包括生成初始参数、二维辅助置换向量、一维辅助置换表、DES掩码准备、掩码S盒置换、掩码解除和掩码后操作。电路包括DES基本模块、基于Latch PUF的真随机数生成器(TRNG)、基于ROM(只读存储器)存储的二维辅助置换表P、基于ROM存储的 盒、基于RAM(随机存取存储器)存储的一维辅助置换表 、初始化模块、掩码S盒置换模块、循环计数器和掩码解除模块。本发明能够大幅减小DES加密过程中各种边信道泄露信息,使得攻击者很难正确获得DES加密时使用的密钥。

    一种冷热电联供系统优化运行的线性化方法

    公开(公告)号:CN105676646A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201610139612.8

    申请日:2016-03-11

    CPC classification number: G05B13/042

    Abstract: 本发明涉及一种冷热电联供系统优化运行的线性化方法,其技术特点在于包括以下步骤:步骤1、在冷热电联供系统中分别选取电源设备和辅助联供设备设置冷热电联供系统场景,并对场景中每个设备进行数学建模;步骤2、分析冷热电联供系统优化运行的优化目标,建立冷热电联供系统优化运行的多目标优化函数,并对其进行优化处理,将多个优化目标加权转化为单一优化目标;步骤3、确定冷热电联供系统优化运行的约束条件,并将约束条件进行线性优化后对冷热电联供系统进行运行优化。本发明从线性化的角度直接对冷热电联供系统的运行进行规划,便于快速、正确地获得冷热电联供系统优化运行的最优解。

    一种智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测系统及方法

    公开(公告)号:CN105069519A

    公开(公告)日:2015-11-18

    申请号:CN201510418161.7

    申请日:2015-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测系统及方法,首先对影响智能电网园区终端用户冷热电负荷需求的气象因素进行主成分分析;其次将相关变量转换成少数线性无关的随机变量;将天气因素和日类型进行量化,与历史负荷数据采用模糊聚类方法进行分析形成样本;然后将智能电网园区中多种类型的负荷、多种类型的分布式供能系统的负荷特性均体现在负荷曲线中;最后按照BP神经网络算法流程对模型进行求解,得到冷热电负荷预测结果;所述系统包括主成分分析模块、分析样本形成模块、负荷特性曲线模块、负荷预测模块。本发明降低了网络规模,提高了预测精度,充分发挥BP神经网络在大规模并行处理和自适应学习能力方面优势。

    一种工业现场设备能效评估方法

    公开(公告)号:CN103235563A

    公开(公告)日:2013-08-07

    申请号:CN201310087010.9

    申请日:2013-03-18

    CPC classification number: Y02P80/10 Y02P80/114 Y02P90/02

    Abstract: 本发明公开了一种工业现场设备能效评估方法,该方法基于工业现场的设备运行数据采集,考虑工业现场在线采集数据的限制,提出了适用于不同情况的4种设备能效在线计算方法,方法主要基于国标中的设备效率试验方法,通过人工神经网络对设备的物理模型进行辨识,运用数理统计理论对结果进行误差分析,实现工业现场设备能效的在线评估。与现有的方法相比,本方法考虑了工业现场数据采集的限制,方法更具有实际可操作性;相比较目前常用的经验方法及估算方法,本方法更具有科学性,保证了评估结果的精确性,从而有助于工业企业实时掌握设备的运行能效,发现节能降耗的关键环节,优化用电,降低企业的用电成本,促进国家节能减排政策的实施。

    一种基于带限幅度选择仿射函数模型的功放数字预失真装置及方法

    公开(公告)号:CN113612454B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202110923076.1

    申请日:2021-08-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于带限幅度选择仿射函数模型的功放数字预失真装置及方法,包括:基于带限幅度选择仿射函数模型的数字预失真器、数模转换器、上变频器、功率放大器、衰减耦合器、下变频器、低通滤波器、模数转换器和基于带限幅度选择仿射函数模型的数字预失真模型训练模块。本发明相对于现有技术,大幅减少了传统带限模型中乘法器的数量,降低了数字预失真信号处理时的内存资源消耗,数字预失真算法更快,且能实现更好的预失真效果。

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