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公开(公告)号：CN116606051A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310674935.7
申请日：2023-06-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种降低污泥重金属毒性的联合共热解方法，包括以下步骤：S1.浸渍样品：提取污泥和油茶壳的混合物作为样品，在浸渍液中处理10‑14h后，用纯水清洗三遍以上除去多余的ZnCl2溶液，样品干燥后以备热解；S2.将步骤S1中制得的备用样品装入管式炉，用氮气通气排除多余空气；S3.按照10℃/min的升温速率，在氮气流量为100mL/min条件下升温，待反应器自然冷却后采集最终生物炭样品；S4:重复以上S1‑S3步骤，得到多份生物炭样品；S5.将S4中所得的所有份生物炭样品均匀混合粉碎，过筛后制得待分析样品。本方法能极大的降低污泥中重金属的含量，浸渍共热解的处理方式能降低污泥中重金属的污染风险。
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公开(公告)号：CN117019102A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311158442.4
申请日：2023-09-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: B01J20/20 , C02F1/28 , C10B53/02 , C02F101/30
Abstract: 本发明公开了一种KOH和球磨共改性生物炭增强亚甲基蓝吸附性能的方法，包括以下步骤：步骤一：预处理：收集麦秸先用去离子水洗涤，后粉碎，过筛；然后置于在管式炉中，在高纯氮气气氛中，进行热解，得生物炭，标记为Biochar；步骤二：改良：将生物炭与活化剂KOH按不同质量比进行混合，放入管式炉进行二次热解；将热解后的炭进行浸泡洗涤，直到pH值变为中性，并干燥，所得样品过筛，标记为KOH‑Biochar。步骤三：分别对生物炭Biochar和KOH‑Biochar进行球磨处理，依次标记为BM‑Biochar和KOH‑BM‑Biochar；通过SEM分别对生物炭Biochar、KOH‑Biochar、BM‑Biochar和KOH‑BM‑Biochar的微观形貌进行表征比较分析。本发明通过对生物炭进行改性，提高了对亚甲基蓝的吸附能力。
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公开(公告)号：CN111523055A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010354818.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统，解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题；本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性，提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权，用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化，作为计算用户相似度的重要参数的改进方法，结合用户评分构建出用户点评模型矩阵；在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算，综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找，最终确定推荐农产品集；本方法与传统协同过滤推荐算法相比，除了考虑评分之外，将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找，有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369318B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010131570.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。
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公开(公告)号：CN111523055B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010354818.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统，解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题；本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性，提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权，用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化，作为计算用户相似度的重要参数的改进方法，结合用户评分构建出用户点评模型矩阵；在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算，综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找，最终确定推荐农产品集；本方法与传统协同过滤推荐算法相比，除了考虑评分之外，将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找，有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
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公开(公告)号：CN111369318A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010131570.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。
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公开(公告)号：CN117025241A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311158490.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: C10B53/02
Abstract: 本发明公开了一种混合生物质灰分球磨改性提高生物炭吸附性能的方法，包括以下步骤:原料收集：收集小麦秸秆为原材料，在300‑420K温度下洗涤，后干燥20‑27h，粉碎机粉碎后过筛，经管式炉热解炭化后得生物炭；收集生物质灰分在在300‑420K温度下干燥至少24h，备用；步骤二，改性：将步骤一中所得生物炭与不同质量比的生物质灰分混合进行多组球磨实验，每组混合料研磨时间至少24h，后对每组所得样品的吸附性能进行分析，得到最佳提高生物炭吸附性能的混合质量比。本发明改良后的生物质灰分吸附效率大大提升。此外，本发明中使用的秸秆和生物质灰分是丰富且廉价的废料，表明BFA‑Biochar的价格较低，具有较大的应用前景。
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公开(公告)号：CN218393941U
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202222687308.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本实用新型提供一种球磨生物炭的制备机，涉及生物碳加工领域。所述一种球磨生物炭的制备机包括底架，所述底架的两端均固定连接有侧架，两个所述侧架之间设有球磨转筒，所述球磨转筒的一端设有进料管，所述球磨转筒的筒壁上设有排料口，所述球磨转筒与底架之间设有驱动组件。本实用新型提供的一种球磨生物炭的制备机通过启动风机使气流带动球磨转筒内的粉末碎屑经过进风管输送至固定箱的内部，滤网板将空气中的粉末碎屑过滤后，空气经过排风管排出，即可实现对球磨转筒内部的粉末碎屑进行收集处理；通过转动转轴使其相对于直角架转动，驱动连接块带动滑动板相对于收集壳的壳壁滑动，即可便捷的控制收集壳的开闭状态。
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