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公开(公告)号：CN118016188A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410248110.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种生物炭比表面积预测方法、电子设备及存储介质，属于生物碳吸附技术领域。为提高生物炭比表面积预测精度，本发明包括基于文献报道的热解实验、以及国内外的期刊数据库，收集生物炭比表面积数据，构建用于生物炭的比表面积预测数据集；进行数据清洗，缺失值处理；划分为具有生物质器官部位标记特征的用于生物炭的比表面积预测数据集、不具有生物质的器官部位标记特征的用于生物炭的比表面积预测数据集；构建生物炭比表面积预测模型，利用得到的两个训练集对生物炭比表面积预测模型进行训练，得到训练好的生物炭的比表面积预测模型；对训练好的生物炭比表面积预测模型进行特征评估。本发明进一步提升生物炭比表面积的预测精度。
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公开(公告)号：CN118395834A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410328336.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生物质衍生碳材料的超级电容器的比电容预测方法，所述方法如下：S1、构建用于比电容预测的数据集；S2、对数据集中的数据进行数据筛选、缺失数据的填充；S3、将经过处理的用于比电容预测的数据集根据输入条件的不同划分为七个数据子集；S4、将数据分为训练集和测试集，训练集用于构建比电容LightGBM预测模型，测试集用于测试比电容LightGBM预测模型的准确性，对比电容LightGBM预测模型进行训练；S5、对比电容的预测结果进行特征评估。本发明致力于从生物质原材料特性的角度出发，对生物质衍生碳材料的超级电容器领域的主要指标比电容进行建模预测分析，进一步提升比电容的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117196913A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311085160.6
申请日：2023-08-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出基于增强数据训练的机器学习模型对生物炭产率预测方法，属于生物质技术领域。包括以下步骤：S1.根据生物质结构组分和热解温度构建最优特征子集；S2.对生物质结构组分进行数据增强，将生物质结构组分进行生物质热解反应，将生物质三组分单独热解数据、三组分混合热解数据作为增强数据；S3.收集模型样本数据；S4.对样本数据进行预处理，将经过预处理后的样本数据进行分类；S5.基于DNN模型和LightGBM模型构建生物炭产率预测模型，并训练生物炭产率预测模型；S6、对生物炭产率预测模型进行特征评估。本发明使用扩展数据进行强化模型训练从而突破当前生物炭产率预测精度瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN116956161A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310984484.7
申请日：2023-08-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15 , G06N3/04 , G06N3/048
Abstract: 一种用于生物炭产量和热值预测的生物质分类方法、电子设备及存储介质，属于生物质分类技术领域。为更加科学地利用生物质分类，从而实现高标准提升生物炭产量和热值预测的精度。本发明收集生物质原料样本的生物炭产率数据、生物物炭热值数据，对用于生物炭产量和热值预测的生物质数据集中的数据进行数据清洗、缺失值处理；进行样本分类，得到不同类型的用于生物炭产量和热值预测的生物质数据集；分为训练集和预测集，设计用于生物炭产量和热值预测的生物质预测模型，对生物炭产量和热值预测的生物质预测模型进行训练；经过训练的生物炭产量和热值预测的生物质预测模型进行特征评估。本发明实现了输入较少的参数就可以得到较好的预测结果。
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公开(公告)号：CN118670913A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410219125.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及生物质燃烧性能分析领域，具体为一种基于热值分析的生物质热重分析方法，包括以下步骤：1)准备生物质原料，包括三种秸秆及两种壳类生物质，准备去除杂质后的生物质研磨粉碎，并过筛后烘干备用；2)测量高位热值；3)由所测发热值根据公式计算低位热值；4)对生物质进行热重测量，捕捉随温度变化生物质剩余重量；5)根据失重数据绘制失重率曲线以及失重速率曲线并进行分析。针对各阶段进程的分析与测量的生物质发热量分析则为对各种类燃料的燃烧性能评定，相应地与理论数值相比对，分析其燃烧过程全貌及是否包含其他作用。
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公开(公告)号：CN118016188B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410248110.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种生物炭比表面积预测方法、电子设备及存储介质，属于生物碳吸附技术领域。为提高生物炭比表面积预测精度，本发明包括基于文献报道的热解实验、以及国内外的期刊数据库，收集生物炭比表面积数据，构建用于生物炭的比表面积预测数据集；进行数据清洗，缺失值处理；划分为具有生物质器官部位标记特征的用于生物炭的比表面积预测数据集、不具有生物质的器官部位标记特征的用于生物炭的比表面积预测数据集；构建生物炭比表面积预测模型，利用得到的两个训练集对生物炭比表面积预测模型进行训练，得到训练好的生物炭的比表面积预测模型；对训练好的生物炭比表面积预测模型进行特征评估。本发明进一步提升生物炭比表面积的预测精度。
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公开(公告)号：CN219644450U
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202320456138.7
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H05K7/20
Abstract: 本实用新型涉及增材制造技术与微通道散热技术领域，具体为一种基于增材制造技术的仿生射流微通道散热器，包括进液口、出液口、氮化铝陶瓷基板、仿鹦鹉螺主流道、仿晶格结构分流道以及氧化铝纳米流体，所述进液口位于仿生射流微通道散热器氮化铝陶瓷基板顶部中心位置，所述仿鹦鹉螺主流道为椭圆形截面，所述仿晶格结构分流道为圆形截面，而仿晶格结构分流道整体布置于氮化铝陶瓷基板内部，氧化铝纳米流体通过所述仿鹦鹉螺主流道分配流过仿晶格结构分流道，出液口共4个对称分布于氮化铝陶瓷基板外围位置，氧化铝纳米流体通过所述仿鹦鹉螺主流道与仿晶格结构分流道流至所述氮化铝陶瓷基板外围，通过布置于氮化铝陶瓷基板外围位置的出液口流出。
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