公开(公告)号：CN119623861A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411752501.5

申请日：2024-12-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李少斌 ,  张辰欣 ,  杨思原 ,  杨盼 ,  包申旭 ,  陈能汪

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种评估城市管网污泥资源化利用生命周期碳足迹的方法，包括以下步骤：S1、确定研究目的与生命周期碳足迹系统边界；S2、收集实验数据，构建城市管网污泥资源化两种利用情景的生命周期清单，两种利用情景包括制备免烧陶粒和制备透水砖；S3、基于openLCA软件与Ecoinvent3.8背景数据库对两种利用情景进行建模；S4、采用Recipe2016Midpoint v1.13评价方法量化两种利用情景处理一吨干污泥的碳足迹并进行横向比较；S5、对碳排放结果进行分析，并依据贡献度寻找关键排放过程与物质流；该方法考虑城市管网污泥制备“免烧陶粒”与“透水砖”两种新型资源化利用情景，全面评估管网污泥处理利用过程中物质与能源投入因素等对产生的碳足迹影响。

公开(公告)号：CN119415850A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510013099.7

申请日：2025-01-06

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈能汪 ,  郑启卉 ,  梁中耀 ,  余镒琦 ,  李少斌

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G16C20/70 ,  G16C20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于观测数据和机器学习的河口通量实时计算方法，包括以下步骤：S1、实时采集河口入海断面的高频水文观测数据；S2、采用3σ原则确定阈值，剔除水文观测数据的异常值；S3、利用机器学习方法对低水位期间缺失的水位和流速数据进行插补；S4、利用河口某时刻对应的横截面面积、流速、断面与水流方向夹角计算该时刻的流量，再结合碳氮形态小时平均浓度实测数据，得到河口逐时碳氮物质通量；S5、根据河口逐时碳氮物质通量，统计分析某一段时间内的碳氮累积通量；该方法灵活易用，能显著提升河口入海碳氮物质通量的计算精度和实效性，具备快速响应环境变化的能力，适用于河口高度动态变化的环境。

公开(公告)号：CN119848026A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510312875.3

申请日：2025-03-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 梁中耀 ,  舒雅琦 ,  陈能汪 ,  林凌婧 ,  吕永龙

IPC: G06F16/21 ,  G06F18/20 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯层次模型的区域湖库营养盐基准制定方法，包括以下步骤：S1、收集区域湖库不同形态氮和磷指标监测数据，构建区域湖库营养盐基准制定数据库；S2、对于特定形态的营养盐，建立贝叶斯层次模型，用于模拟湖库营养盐浓度；S3、根据区域湖库营养盐基准制定数据库中的监测数据，对贝叶斯层次模型进行参数估计，获得模型中各个参数的后验分布；S4、根据参数估计结果，获得区域湖库营养盐浓度的分布；S5、根据参考状态法设定的分位数，推导营养盐标准值；该方法直接易用，在量化区域共性与差异的平衡时有明显的优势，可精准且科学地制定区域湖库营养盐基准，为湖库水环境管理提供有效支持，具有显著优势与应用价值。

公开(公告)号：CN119229273A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411002943.8

申请日：2024-07-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张彩云 ,  李玲玲 ,  陈能汪 ,  黄水英

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N20/20 ,  G06F18/2431

Abstract: 一种基于GEE和机器学习的养殖区渔排的遥感提取方法，包括：基于GEE平台在线获取遥感影像，进行预处理，将预处理后的遥感影像利用Sentinel‑2光谱特征和多个指数构建多维数据集，对多维数据集进行选取构建训练样本和验证样本；将训练样本输入随机森林分类模型进行训练并确定最优参数，得到训练好的随机森林分类模型，采用训练好的随机森林分类模型进行渔排遥感影像分类；将待测的遥感影像图像输入训练好的随机森林分类模型输出分类结果，将分类结果进行后处理和可视化。本发明能实现多时序遥感影像高效批量地在线处理、多维数据集构建、基于机器学习的遥感分类、分类后处理、分类结果精度评价和养殖区渔排的面积统计，可极大提高养殖区渔排分布信息的遥感提取的精度。

公开(公告)号：CN118863294B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411324855.X

申请日：2024-09-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李少斌 ,  马力楠 ,  江挺 ,  陈能汪

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于双重差分法的气候变化对渔业产量影响评估方法，包括以下步骤：S1、选择样本并进行数据提取与数据预处理；S2、确定分组与冲击时间点，构建双重差分模型的双虚拟变量；S3、应用双重差分模型，检验海洋异常变暖事件对海水养殖产量的影响；S4、进行平行趋势假设检验；S5、采用扩大实验组范围与虚构实验组的方式，进行稳健性检验；S6、检验海洋表面温度对影响效果的调节效应；S7、针对关键影响因素，使用分组回归方式进行异质性分析；该发明操作简单，灵活易用，克服了其他潜在线性或非线性因素对结果变量的干扰问题，为气候变化对渔业影响的归因研究带来便利。

公开(公告)号：CN114997313B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202210641348.3

申请日：2022-06-07

Applicant: 厦门大学 ,  福建省海洋预报台

Inventor： 陈能汪 ,  余镒琦 ,  赖晓倩 ,  张彦 ,  张树忠 ,  黄水英

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2431 ,  G06F17/18 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种海洋在线监测数据的异常检测方法，包括以下步骤：S1、对海洋历史监测数据进行点异常标注和序列异常标注，得到测试数据集；S2、基于测试数据集，通过测试分别选取阈值检测、均方差检测、突变点检测、加权移动平均拟合检测、Holt‑Winter拟合检测、孤立森林检测和加权异常分数的最优参数；S3、对海洋在线监测数据进行数据质量检测，并进行预处理；S4、采用已选取最优参数的阈值检测、均方差检测、突变点检测、加权移动平均拟合检测和Holt‑Winter拟合检测分别对预处理后的海洋在线监测数据进行点异常检测并标注；采用已选取最优参数的孤立森林检测对预处理后的海洋在线监测数据进行序列异常检测并标注；该方法可保障海洋在线监测数据的异常检测效果。

公开(公告)号：CN114862035A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210556998.8

申请日：2022-05-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈能汪 ,  赖晓倩 ,  余镒琦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F30/27 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的组合式海湾水温预测方法，该方法利用历史观测数据多的B海湾构建最佳的源LSTM神经网络模型，再基于最佳的源LSTM神经网络模型，通过迁移学习构建历史观测数据少的A海湾的最佳迁移LSTM神经网络模型，再结合纯差分回归预测模型和混差分回归预测模型，采用动态加权的方式将三个模型组合成A海湾的迁移水温在线预测模型或B海湾的源水温在线预测模型，不仅可通过源水温在线预测模型对历史观测数据较多的海湾进行水温预测，还可通过迁移水温在线预测模型对历史观测数据较少的海湾进行水温预测，预测精度高、结果可靠，解决了现有技术中因数据量不足导致水温预测精度不高的问题。

公开(公告)号：CN119962408A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510447526.2

申请日：2025-04-10

Applicant: 厦门大学

Inventor： 梁中耀 ,  林凌婧 ,  舒雅琦 ,  陈能汪 ,  吕永龙

IPC: G06F30/27 ,  G06N7/01 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种耦合机理模型与深度学习的湖库营养盐浓度模拟方法，包括以下步骤：S1、构建湖库水动力水质机理模型，计算营养盐的内循环过程通量，获得通量指标和营养盐浓度的次生数据；S2、通过对损失函数的物理指导正则化构建物理信息神经网络，并采用贝叶斯优化算法进行超参数优化，实现深度学习对湖库水动力水质机理模型的学习和替代；S3、设置物理信息神经网络的部分权重为可变参数，对步骤S2建立的深度学习模型进行微调，实现对实际观测营养盐浓度的模拟；S4、采用深度学习的解释方法识别营养盐浓度波动的主要影响因子，解析营养盐浓度演变的驱动机制，并进行湖库营养盐浓度的模拟和预测。

公开(公告)号：CN119479876A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411491921.2

申请日：2024-10-24

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张彩云 ,  丁文祥 ,  陈能汪 ,  黄水英

IPC: G16C20/20 ,  G01D21/02 ,  G16C20/70 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost的叶绿素浓度预报方法、装置及可读介质，包括：构建训练数据，并构建集成若干个弱预报模型的叶绿素浓度强预报模型，在弱预报模型的训练过程中，采用AdaBoost算法对训练数据的分布权值进行迭代调整，采用每次迭代使用的训练数据对每个弱预报模型进行训练，得到若干个经训练的弱预报模型，并计算每个经训练的弱预报模型的权重；将输入数据输入到每个经训练的弱预报模型，得到每个经训练的弱预报模型的预报结果，根据每个经训练的弱预报模型的预报结果及其对应的经训练的弱预报模型的权重计算得到叶绿素浓度强预报模型的预报结果，能够提升对近岸叶绿素浓度的预测精度，并为海洋生态系统的保护提供更加精准和有效的预报支持。

公开(公告)号：CN119152433A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411286597.0

申请日：2024-09-13

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈能汪 ,  张彩云 ,  邹文财 ,  徐博兴 ,  黄水英 ,  罗好 ,  郭晶 ,  林晨旭

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的海漂垃圾智能识别方法，包括以下步骤：S1、数据收集及预处理：从视频监控设备的监控图像中获取图像数据形成图像数据库，并对图像数据进行预处理；S2、构建模型样本库：基于研究海域的历史观测资料和相关文献的记载，确定图像分类的类别，制定标注方案，再根据标注方案进行图像标注，得到模型训练样本库；S3、模型构建及优化：针对海漂垃圾、明确目标物体和白浪构建相应的识别算法模型，并通过增加样本和迁移学习对识别算法模型进行优化；S4、生成可视化信息产品：采用优化后的识别算法模型对新的图像数据进行智能识别，删除非海漂垃圾的识别结果，通过矩形框的方式对识别到的海漂垃圾进行标记和展示。