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公开(公告)号：CN114011252B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202111214409.X
申请日：2021-10-19
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于环境功能材料制备技术领域，公开了配位自组装结合延迟相变制备CoFe‑PBA@PVDF复合膜的方法与其用途。通过调控无机纳米粒子在膜的表面分布和膜的孔径大小制备出具有高效油水乳液分离和防污性能的PVDF复合膜。所得的PVDF复合膜具有超亲水性水下超疏油性、良好的水/油分离性能、防污性能和自清洁功能。对二氯乙烷、石油醚、甲苯、豆油和正己烷对应的水包油乳液的分离效率高达99.8％。由于PBA在膜表面的原位生长借助过硫酸盐PMS的高级氧化法，可大大减少乳液对膜表面孔隙和通道的堵塞。由于PBA的优异催化性能，复合膜还能有效降解有机染料。在错流1h的实验中，MB的去除率保持在99％以上。
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公开(公告)号：CN111036272B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911373002.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 江苏大学
IPC: B01J27/24 , B01J35/00 , B01J35/02 , B01J37/10 , C02F1/30 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明属于催化材料制备技术领域，涉及一种C3N4/LaVO4复合可见光光催化剂及其制备方法；本发明首先是利用pH调节辅助的水热法合成棒状LaVO4，在此基础上，加入一定量的红色C3N4分散液二次水热构建C3N4/LaVO4复合材料；利用两种材料间匹配的带隙位置，在二者之间形成Z型机制，将e‑/h+对有效分离，实现复合体系较强的氧化还原能力，并提高对可见光的吸收范围，提升LaVO4的光催化性能；本发明在较温和的温度下进行，具有节能降耗的优势；利用红色C3N4对LaVO4光催化剂进行改性修饰，提高了LaVO4对可见光吸收能力和载流子分离效率，其在可见光照射下30min对TC降解率即可达到83％。
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公开(公告)号：CN105670609B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610112770.4
申请日：2016-02-29
Applicant: 江苏大学
IPC: C09K11/06 , C07D491/107 , G01N21/64
Abstract: 本发明涉及一种检测汞离子的新型罗丹明荧光探针及其制备方法，属于荧光探针及其制备方法技术领域。本发明公开了罗丹明荧光探针的结构。本发明还公开了罗丹明荧光探针的制备方法，将罗丹明B与水合肼在乙醇中回流反应生成罗丹明酰肼；然后与苯基乙二醛在乙醇中回流反应，经重结晶得到席夫碱；再经硼氢化钠还原生成荧光探针。本发明提供的荧光探针合成步骤简单、收率高，对汞离子的选择性好、响应时间快，可在生理环境条件下工作，具有应用于生物荧光成像的前景。
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公开(公告)号：CN104899416A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510196746.9
申请日：2015-04-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于高层建筑用钢制备技术领域的一种高层建筑用钢抗层状撕裂性能的预测方法及其系统，从数据库中读取待测钢材的母材信息、轧制工艺参数和热轧金相组织；建立PLS抗层状撕裂性能预测模型，并进行预测精度的检验与控制，得到精度最高的PLS抗层状撕裂性能预测模型；计算后得出试样的一组抗层状撕裂性能预测值；再根据逆映射原理反求得到与最大预测值相对应的最优轧制工艺方案；利用专用材料图像分析软件，对ΨZmax试样热轧金相组织进行图像分析，测定并输出其平均晶粒尺寸、铁素体体积比和珠光体体积比。本发明能预测常用高层建筑用钢的抗层状撕裂性能，可获得理想的预测结果，从而保证了轧制工艺优化与高层建筑用钢抗层状撕裂性能控制的精度。
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公开(公告)号：CN119827494A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510087316.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 中粮工科迎春智能装备(湖南)有限公司 , 江苏大学 , 中粮工科迎春农牧机械(山东)有限公司
IPC: G01N21/84 , G01N21/88 , G01N15/14 , G01N15/1433 , G01N21/3563 , G01N9/00
Abstract: 本发明公开了一种粮食质量检测装置、方法、控制装置及存储介质，装置包括：粮食样本分样装置，用于将目标粮食样本分两路传送至第一出料口和第二出料口；外观品质检测装置，检测外观检测结果；容重检测装置，检测目标容重；内部品质检测装置，检测内部品质检测结果；安全指标检测装置，检测安全指标检测结果；回收装置；输送装置，将目标粮食样本在第一出料口、外观品质检测装置和回收装置之间，以及在第二出料口、容重检测装置、内部品质检测装置、安全指标检测装置和回收装置之间依次传送；控制装置，根据外观检测结果、目标容重、内部品质检测结果和安全指标检测结果确定目标粮食样本的等级信息。本发明能够提高检测效率和检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117619164A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311552750.5
申请日：2023-11-21
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于环境功能材料制备技术领域，提供了配位交联仿贝壳水凝胶超浸润石墨烯膜材料及其制备方法和用途。以乙醇和水的混合为溶剂，制备聚乙烯醇‑单宁酸(PVA‑TA)混合溶液；然后，与GO溶液混合，获得三元自组装溶液；在基膜上进行沉积三元自组装溶液，并利用Fe3+进行交联配位，即可得到配位交联仿贝壳水凝胶超浸润石墨烯膜。并通过多种表征手段，揭示复合材料的物理形貌与浸润性特征，并进行研究其对水中污染物的油污和可溶性污染物分离的性能。
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公开(公告)号：CN113750974A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110979470.7
申请日：2021-08-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于环境功能材料制备技术领域，提供了茶水‑鸡蛋膜复合材料的绿色制备方法，利用茶叶中的生物多酚的亲水性和强结合能力，实现茶对鸡蛋膜的亲水改性。首先将鸡蛋壳利用盐酸浸泡、剥离、水洗，得到干净的鸡蛋膜；然后，利用热水浸泡或者煮一定量的茶叶，经过过滤去除茶叶渣，即可得到茶水；最后，将鸡蛋膜浸泡在茶水中即可得到茶水‑鸡蛋膜复合材料。通过本发明所制备茶水‑鸡蛋膜复合材料并用于含油乳液的分离、水中重金属离子和铀的吸附移除，是一种新型的具有巨大应用前景的绿色膜材料。
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公开(公告)号：CN111036272A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911373002.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 江苏大学
IPC: B01J27/24 , B01J35/00 , B01J35/02 , B01J37/10 , C02F1/30 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明属于催化材料制备技术领域，涉及一种C3N4/LaVO4复合可见光光催化剂及其制备方法；本发明首先是利用pH调节辅助的水热法合成棒状LaVO4，在此基础上，加入一定量的红色C3N4分散液二次水热构建C3N4/LaVO4复合材料；利用两种材料间匹配的带隙位置，在二者之间形成Z型机制，将e-/h+对有效分离，实现复合体系较强的氧化还原能力，并提高对可见光的吸收范围，提升LaVO4的光催化性能；本发明在较温和的温度下进行，具有节能降耗的优势；利用红色C3N4对LaVO4光催化剂进行改性修饰，提高了LaVO4对可见光吸收能力和载流子分离效率，其在可见光照射下30min对TC降解率即可达到83％。
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公开(公告)号：CN104778684B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201510098897.0
申请日：2015-03-06
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于钢材的表面缺陷分析领域的钢材表面异质型缺陷的自动测量、表征分类方法及其系统，该系统包括图像采集装置及处理器。首先获取钢材待测缺陷的原始图像，进行线性平均低通滤波去噪；运用局部自适应阈值分割算法得到二值图像；对分割后的图像进行最小子段区域标定以及提取其形态特征参数；采用基于图像灰度差异的无规区域面积算法测量缺陷的总面积，即当量缺陷SDE，继而得到待测图像的缺陷率ρ，实现对各类钢材表面异质型缺陷的定量表征；所得缺陷率ρ按最佳阈值进行自动分类；测量完毕，将结果以图表文件显示输出。本发明解决了人工模式精度偏低，尤其能够填补对于钢中呈弯曲、枝杈形态分布的表面异质型缺陷人工测量模式无法处理的空白。
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公开(公告)号：CN104751137B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201510122349.7
申请日：2015-03-19
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明属于钢铁材料的断裂失效分析领域的钢材韧窝图像深度均匀度的自动测量、分类方法及系统，首先图像采集装置获取钢材待测韧窝原始图像，图片预处理模块对原始图像进行中值滤波去噪、二值分割、韧窝缺陷边界修复；自动测量模块对预处理后的图像进行区域标定，获得待测韧窝图像，提取所得待测韧窝图像的韧窝灰度参数，采用基于韧窝图像灰度极值以及灰度‑深度映射关系的韧窝深度均匀度特征参数及其计算方法得出待测韧窝心部灰度的均匀度；自动分类模块对韧窝深度均匀度按最佳阀值进行自动分类；填补了过去人工模式无法处理的钢材韧窝深度分布均匀度的测量、分类工作的空白，钢材韧窝图像的表征精度高达±0.001μm，为目前钢材韧窝分析中的最高表征精度。
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