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公开(公告)号：CN119227567A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411232129.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司 , 哈尔滨电气环保有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F30/13 , G06F16/901 , G06Q50/26 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出基于格子玻尔兹曼法与随机位移法的湿地污染物处理方法，包括：步骤1：获取湿地水文气象数据和地理空间资料；步骤2：构建湿地水动力学数据库和湿地污染物处理模拟数据库；步骤3：构建湿地水动力学模拟模型；步骤4：模拟污染物颗粒在水流中的运动和扩散，得到不同植被配置方案的污染物去除效果；步骤5：对湿地水动力学模拟模型进行参数校准，对不同植被配置方案的污染物效果进行评估，获取最优湿地设计方案。本发明通过结合格子玻尔兹曼方法和随机位移法，全面模拟湿地中水流和污染物的动态行为，考虑了植被密度和分布对水流和污染物扩散的影响，使模拟结果更为精准，提供了科学的湿地治理依据。
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公开(公告)号：CN119227568A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411234918.2
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨电气环保有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F30/23 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出基于数值建模的MP迁移路径和沉降速度监测系统及方法，其中系统包括：传感器模块、海上采样设备、预处理模块、数值模型模块、离散化求解模块、数据分析模块和可视化模块；本发明提出的微塑料迁移路径和沉降速度监测系统利用数值建模技术，优化微塑料迁移和沉降速度的预测过程，显著提升了在复杂海洋环境中对微塑料行为的模拟精确度和效率。本发明特别适用于在动态变化的海洋条件下对微塑料进行有效的跟踪和量化分析，创建了一个更高效的数据处理平台来监控微塑料的行为，进而优化环境保护措施和提升海洋管理效率。
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公开(公告)号：CN118940886A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410973133.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，属于水质监测预测技术领域。包括数据预处理、时空数据构建、模型构建、模型训练、模型评估。本发明具有高精度预测、广泛适用性，通过交叉验证和超参数优化，提升模型的稳定性，在处理噪声和异常值时具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116130020A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310170073.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于代谢动力学‑GRU的有机固废堆肥过程NH3产生预测方法，涉及环境科学技术领域，针对现有技术中有机固废堆肥过程中产生的NH3预测准确率低的问题，本申请将耦合动力学模型与循环神经网络GRU结合起来，既弥补了机理模型变化模式固定、不准确的缺点，又解决了数学模型数据量不足的问题，以此得到了误差较小、准确度较高的堆肥过程NH3产生量预测模型，实现有机固废处理无害化、减量化、资源化、稳定化的最终目标。
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公开(公告)号：CN114530209A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210326335.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于ANN的城乡混合垃圾好氧发酵腐殖程度预测方法，涉及生物信息预测领域。本发明是为了解决目前腐殖程度预测方法还存在由于影响因素过多导致的预测准确率低的问题。本发明包括：获取待预测垃圾的环境信息以及垃圾本身理化性质信息，并将环境信息以及垃圾本身理化性质信息中的至少一个数据输入到训练好的最优BP人工神经网络中获得待预测垃圾的腐殖质产生量，并根据腐殖质的产生量确定待预测垃圾的腐殖程度；待预测垃圾所在环境信息包括：天数、温度；垃圾本身理化性质包括：碳氮比、堆肥类型和堆肥比例、PH值；所述BP人工神经网络包括：输入层、隐含层、输出层。本发明用于预测垃圾好氧发酵的腐殖程度。
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公开(公告)号：CN118840271A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410946374.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的海底珊瑚礁图像亮度增强方法，本发明涉及一种图像亮度增强方法，本发明为解决如何在可见性差的深海环境下保持图像的对比度和原色的问题，本发明包括如下步骤：1、获取低光照珊瑚图像；2、对步骤一获取的图像数据集进行预处理操作；3、基于LIME方法的亮度增强网络模型构建；4、模型评估与优化。该方法能有效增强低光照下珊瑚礁图像的亮度和对比度，同时保持图像的自然色彩和细节，以便更准确地评估和监测珊瑚礁的健康状况。通过深度学习技术来优化图像处理和生态特征的识别，显著提升了水下珊瑚图像的亮度和清晰度。本发明涉及环境工程与图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113104985A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110394717.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种稀土辅助提升菌藻共生系统处理污水效能的方法，本发明涉及城镇生活污水处理领域。本发明要解决现有菌藻共生体系中微藻生长受光因子限制的技术问题。方法：一、将微藻藻种在生活污水中驯化；二、配制含Ce元素物料；三、将驯化的微藻藻种和含Ce元素物料投加到待处理生活污水中，形成菌藻共生系统。本发明通过投加低浓度稀土提高藻类光合作用、呼吸作用相关酶类活性，从而提升藻类代谢活性及吸收降解污水污染物。本发明适用于城镇生活污水处理。
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