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公开(公告)号：CN108444772A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810270375.8
申请日：2018-03-29
IPC: G01N1/22
CPC classification number: G01N1/2205
Abstract: 本发明公开了一种大气采样微型切割头，其包括防风罩、切割器外罩、切割器等，防风罩位于切割器外罩的上面，切割器外罩位于切割器的上面，切割器位于撞击板的上面，撞击板位于凡士林吸收板的上面，凡士林吸收板位于橡胶密封圈的上面，橡胶密封圈位于滤膜遮挡环的上面，滤膜遮挡环位于滤膜的上面，滤膜位于切割器安装底座的上面，切割器安装底座位于消音室的上面，消音室位于一体化机壳的里面，一体化机壳位于传感器的外面，传感器位于旋片泵的上面，旋片泵位于进气口的上面，进气口位于一体化机壳的下面。本发明结构紧凑，性能稳定，便于携带，体积小，噪音低，能够定点采样，或者随身佩带流动采样。
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公开(公告)号：CN107928645A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711085223.2
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国环境科学研究院
IPC: A61B5/0205 , A61M16/00
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/02416 , A61B5/087 , A61B5/72 , A61M16/00 , A61M2016/0033
Abstract: 本发明公开了一种受试者呼吸量实时感测与智能调控系统及其实现方法，包括：通气阀，在进气口处设有用于监测进气口流量的流量传感器；脉搏传感器用于监测心率；转换器，用于将进气口气体流速和心率监测结果数据进行转换，并通过计算存储器进行适配传输至模拟运算系统；模拟运算系统，用于通过预设的心率-呼吸量控制模型，对心率数据与呼吸量数据进行拟合运算，并将相关关系赋值到控制芯片；控制芯片，用于根据实时传输的心率值计算得到呼吸量，将呼吸量和实测呼吸量作对比，然后向控制阀发出控制指令。采用本发明，能够建立人群行为模式的精准估算与自动控制系统和为准确地获得受试人群空气暴露行为模式监测的重要参数提供科学依据。
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公开(公告)号：CN107928645B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201711085223.2
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国环境科学研究院
IPC: A61B5/0205 , A61M16/00
Abstract: 本发明公开了一种受试者呼吸量实时感测与智能调控系统及其实现方法，包括：通气阀，在进气口处设有用于监测进气口流量的流量传感器；脉搏传感器用于监测心率；转换器，用于将进气口气体流速和心率监测结果数据进行转换，并通过计算存储器进行适配传输至模拟运算系统；模拟运算系统，用于通过预设的心率‑呼吸量控制模型，对心率数据与呼吸量数据进行拟合运算，并将相关关系赋值到控制芯片；控制芯片，用于根据实时传输的心率值计算得到呼吸量，将呼吸量和实测呼吸量作对比，然后向控制阀发出控制指令。采用本发明，能够建立人群行为模式的精准估算与自动控制系统和为准确地获得受试人群空气暴露行为模式监测的重要参数提供科学依据。
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公开(公告)号：CN207964389U
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201820436563.9
申请日：2018-03-29
IPC: G01N1/22
Abstract: 本实用新型公开了一种大气采样微型切割头，其包括防风罩、切割器外罩、切割器等，防风罩位于切割器外罩的上面，切割器外罩位于切割器的上面，切割器位于撞击板的上面，撞击板位于凡士林吸收板的上面，凡士林吸收板位于橡胶密封圈的上面，橡胶密封圈位于滤膜遮挡环的上面，滤膜遮挡环位于滤膜的上面，滤膜位于切割器安装底座的上面，切割器安装底座位于消音室的上面，消音室位于一体化机壳的里面，一体化机壳位于传感器的外面，传感器位于旋片泵的上面，旋片泵位于进气口的上面，进气口位于一体化机壳的下面。本实用新型结构紧凑，性能稳定，便于携带，体积小，噪音低，能够定点采样，或者随身佩带流动采样。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN120011953A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510486989.X
申请日：2025-04-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/243 , G01N33/00 , G06N3/088 , G06F18/211 , G06F18/22 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及大气环境监测技术领域，具体涉及一种基于区域与因子异质性的臭氧浓度估算方法、介质及设备。本发明利用极端随机树建立臭氧浓度的全局极端随机树模型，并利用网格搜索最优超参数组合，基于全局模型的特征重要性矩阵划分区域；针对每个区域不断迭代筛选核心气象影响因子获得最优区域极端随机树模型；通过加权融合区域极端随机树模型和全局模型的浓度模拟结果，生成了大跨度范围的臭氧浓度数据集。能够在兼顾区域特异性和全局一致性的同时显著提高浓度模拟精度，快速高效地获取高时空分辨率的臭氧浓度数据，构建的数据集不仅能够精准反映大跨度范围内臭氧浓度的时空变化规律，还为实时监测、空气质量评估及污染控制提供了可靠的数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110717682B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910976579.8
申请日：2019-10-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间位置的个体空气污染风险源解析方法，首先，基于微小污染场景的PM2.5采样、组分化验解析数据和个体移动监测数据，进行个体轨迹点与微环境的时空匹配，得到个体所在位置的组分浓度；然后，结合个体行为模式监测数据，计算个人所受PM2.5各组分的空气污染风险指数；最后，依据个体空气污染风险指数，解析个体在何时、何地、受到何种PM2.5组分的健康影响程度最大；同时，解析个体所受PM2.5污染的来源类型及其贡献率，实现时间分辨率≤1h的个体空气污染风险源解析方法构建。本发明是一种针对个体的全面准确的空气污染风险源解析方法，具有能够为个体规避空气污染提供更全面的数据支持的有益效果。
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公开(公告)号：CN108320805A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810207295.8
申请日：2018-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种公众空气污染暴露风险测量指数计算方法，首先构建空气污染暴露风险分指数级别及对应污染物项目暴露剂量限值查找表；其次，根据个体实际活动地点污染物浓度、个体体重、活动时间以及活动期间呼吸速率计算个体实时空气污染暴露剂量，并按照暴露风险分指数计算方法计算各污染物项目暴露风险分指数；最后，选择各污染物项目最大暴露风险分指数作为该时间范围该个体所受空气污染暴露风险。这是当前空气质量指数无法反映个体空气污染暴露水平，单一暴露剂量无法综合评价暴露风险情况下，发明的一种综合性高、可参考性强的公众空气污染暴露风险测量指数，以此为公众有效规避空气污染暴露风险提供参考建议。
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公开(公告)号：CN105701483A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610113115.0
申请日：2016-02-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/36 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06K9/6268 , G06K9/6288 , G06T3/40 , G06T3/4007 , G06T2207/10032 , G06T2207/20004 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种融合多光谱遥感数据和夜间灯光遥感数据的城市边界提取方法，通过联合使用不透水面指数和夜间灯光遥感数据中提取的灯光指数可以更为精确地定位城区边界，降低误提取现象。同时，通过融合较夜间灯光遥感数据空间分辨率更高的多光谱遥感数据，将两者数据特征同时作为城市区域和非城市区域的区别特征，保证了提取的城区边界较单独使用夜间灯光遥感数据更为精细。大量实验结果表明，本发明城市边界正确提取率达到了90％以上，较现有技术提高了近10％，误提取率低至10％以下，解决了现有技术存在的问题，适用于土地规划、地理国情监测、城市扩张分析等城市遥感应用。
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公开(公告)号：CN103234883A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310156337.7
申请日：2013-04-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明公开了一种基于道路交通流量实时估算中心城区PM2.5浓度的方法，首先利用中心城区的道路交通流量实时监控数据，将交通道路污染源离散为固定间隔点污染源；然后以本发明所提出的源特征地理加权邻近受体空气污染暴露评估模型为基础，评估中心城区PM2.5污染暴露相对风险值；最后再将中心城区PM2.5监测站位置的PM2.5污染暴露相对风险值与观测浓度值进行回归建模；并利用所构建的回归模型估算中心城区的任意空间位置点的实时PM2.5浓度。这是当前在中心城区开展PM2.5高密度布点观测难以实施条件下，发明的一种可准确、高效估算中心城区任意空间位置点实时PM2.5浓度的方法。
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公开(公告)号：CN118395098A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410475962.6
申请日：2024-04-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/15 , G01N15/075 , G01B11/06 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及大气环境监测技术领域，具体涉及一种顾及空间补缺和降尺度的卫星遥感AOD数据重构方法，该方法包括：收集卫星遥感AOD数据、辅助因子和地基验证数据；进行数据预处理获得原始空间分辨率数据集和目标空间分辨率数据集；结合原始空间分辨率数据集和随机森林算法构建AOD空间补缺降尺度初始模型，并获得最优辅助因子；基于最优辅助因子优化初始模型，得到AOD空间补缺降尺度最优模型；将目标空间分辨率数据集中的最优辅助因子以及时间变量输入最优模型中进行AOD数据重构得到空间补缺且降尺度的卫星遥感AOD数据。该方法能够在数据补缺的同时实现空间降尺度，快速高效地获取无数据缺失的目标空间分辨率AOD数据。
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