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公开(公告)号：CN119060343A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410010535.0
申请日：2024-01-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种具有核‑卫星结构的MIL‑68@MIL‑101金属有机框架及制备方法与应用，属于晶态材料的技术领域。将金属有机框架MIL‑101分散到有机溶剂中得到分散均匀的悬浊液，随后加入硝酸铟水合物和对苯二甲酸，继续搅拌、超声，最后将混合物转移到有特氟龙衬里的热液高压釜中，在70‑130℃中反应5‑9h，冷却后，离心，洗涤，干燥，即可。本发明公开的具有核‑卫星结构的MIL‑68@MIL‑101金属有机框架合成方法简单，所需原料成本低，具有更好的CO2吸附容量，适用于CO2/N2气体分离，具有较强的普适性；而且制备方法简单，操作快捷，可使用价值高，具有广泛的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN113128105A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110349618.9
申请日：2021-03-31
Abstract: 本发明提供一种突发性流域水污染事故监测方法及装置，该方法包括：获取监测区域的水文数据；将基础流域数据，输入预设的水质分析模型，输出预测时间段的水质数据；预设的水质分析模型，基于3DCNNs构建并以水流数值模拟模型的输出数据作为标签，对应的基础流域数据作为样本训练得到。该方法解决了MIKE 21等模拟模型计算时间太长的问题，对流域水质环境实现快速预测，有效分析未来变化趋势，减少时间损耗，从而可提高当地环境部门响应速度，最终对流域水污染事故做出快速有效精准的治理。此外，该方法利用3DCNNs的时间序列属性，能够分析水质数据在时间上的变化,同时加入残差网络单元，分析水质数据在空间特征上的变化。
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公开(公告)号：CN110841622B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201911136414.6
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于MOF模板可控制备In2O3@ZnO纳米异质节光催化材料的方法，属于催化剂研发和制备技术领域。以In‑MOF@Zn‑ZIF为模板，通过高温热解构筑了具有优异光催化还原二氧化碳性能的镂空棒状结构，In2O3@ZnO异质节光催化剂。制备的衍生物催化剂保持了前驱体In‑MOF原有的骨架结构特征，呈六棱柱棒状结构，氧化铟表面负载有叶子状锌氧化物，且存在空腔，有丰富的孔道，有利于反应底物与产物的扩散，用于催化还原二氧化碳生成碳燃料。
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公开(公告)号：CN109821526A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910127054.7
申请日：2019-02-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于异核MOFs模板构筑金属掺杂氧化铟光催化剂的制备方法，属于催化剂研发和制备技术领域。以铟基异核MOFs为模板构筑具有优异光催化还原二氧化碳性能的镂空棒状结构金属掺杂氧化铟异质节材料In2O3/MOx，M＝Fe、Cu、Zn、Ni等金属。制备的衍生物催化剂保持了前驱体MOFs原有的骨架结构特征，呈六棱柱棒状结构，且存在空腔，有丰富的孔道，有利于反应底物与产物的扩散，双金属氧化物的协同效应及构成的异质结，活性位点充分暴露，提高了太阳光的利用率，加速了光生电荷与空穴的分离，因此具有优异的光催化活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128385B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110378839.9
申请日：2021-04-08
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08 , H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种有毒藻类监测预警方法及系统，该方法包括：获取待监测的藻类图像数据；将所述待监测的藻类图像数据输入到训练好的藻类识别分类模型中，获取所述待监测的藻类图像数据的多个藻类细胞识别结果，其中，所述训练好的藻类识别分类模型包括多个训练好的藻类识别分类子模型，每个训练好的藻类识别分类子模型是由标记有藻类种类标签的藻类图像样本数据对卷积神经网络训练得到；根据所述多个藻类细胞识别结果，对所述待监测的藻类图像数据中的藻类细胞进行毒性判别，生成有毒藻种细胞预警结果。本发明实现了对水域内有毒藻类的监测预警，节省了人力资源，提高了藻类识别效率。
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公开(公告)号：CN110841622A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911136414.6
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于MOF模板可控制备In2O3@ZnO纳米异质节光催化材料的方法，属于催化剂研发和制备技术领域。以In-MOF@Zn-ZIF为模板，通过高温热解构筑了具有优异光催化还原二氧化碳性能的镂空棒状结构，In2O3@ZnO异质节光催化剂。制备的衍生物催化剂保持了前驱体In-MOF原有的骨架结构特征，呈六棱柱棒状结构，氧化铟表面负载有叶子状锌氧化物，且存在空腔，有丰富的孔道，有利于反应底物与产物的扩散，用于催化还原二氧化碳生成碳燃料。
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公开(公告)号：CN113128105B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110349618.9
申请日：2021-03-31
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种突发性流域水污染事故监测方法及装置，该方法包括：获取监测区域的水文数据；将基础流域数据，输入预设的水质分析模型，输出预测时间段的水质数据；预设的水质分析模型，基于3DCNNs构建并以水流数值模拟模型的输出数据作为标签，对应的基础流域数据作为样本训练得到。该方法解决了MIKE 21等模拟模型计算时间太长的问题，对流域水质环境实现快速预测，有效分析未来变化趋势，减少时间损耗，从而可提高当地环境部门响应速度，最终对流域水污染事故做出快速有效精准的治理。此外，该方法利用3DCNNs的时间序列属性，能够分析水质数据在时间上的变化,同时加入残差网络单元，分析水质数据在空间特征上的变化。
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公开(公告)号：CN113128385A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110378839.9
申请日：2021-04-08
Abstract: 本发明提供一种有毒藻类监测预警方法及系统，该方法包括：获取待监测的藻类图像数据；将所述待监测的藻类图像数据输入到训练好的藻类识别分类模型中，获取所述待监测的藻类图像数据的多个藻类细胞识别结果，其中，所述训练好的藻类识别分类模型包括多个训练好的藻类识别分类子模型，每个训练好的藻类识别分类子模型是由标记有藻类种类标签的藻类图像样本数据对卷积神经网络训练得到；根据所述多个藻类细胞识别结果，对所述待监测的藻类图像数据中的藻类细胞进行毒性判别，生成有毒藻种细胞预警结果。本发明实现了对水域内有毒藻类的监测预警，节省了人力资源，提高了藻类识别效率。
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公开(公告)号：CN110756228A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911136429.2
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种多级结构TiO2/C@MOF纳米纤维膜光催化材料的制备方法和应用，属于复合光催化材料制备及应用领域。本发明以TiO2/PAN为前驱体，通过碳化得到碳包裹的二氧化钛纳米纤维膜TiO2/C，进而原位生长MOF，构筑了具有优异光催化还原二氧化碳性能的多级结构TiO2/C@MOF纤维膜光催化剂。制备的纤维膜光催化剂不但保持了前驱体TiO2/PAN自支撑纤维膜的优势，还保持了MOFs原有的骨架结构特征，有较大的比表面积，有利于反应底物的捕获与产物的扩散，而且二氧化钛与MOF的协同效应及构成的异质结，活性位点充分暴露，提高了太阳光的利用率(MOF能捕获可见光)，用于催化还原二氧化碳生成一氧化碳。
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