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公开(公告)号：CN117886432B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410290029.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于云计算平台的开放式臭氧在线监测及智能投放系统，涉及水处理技术领域。本发明相较于市面上现有的臭氧投加方法，能够更加准确的确定臭氧投加浓度，提高了水质净化效率，节约了投加成本，解决了臭氧投加依赖人工经验的问题；本发明充分利用进水端信息结合机器学习模型进行提前预测，并根据出水端信息进行预测数据调整，能够大幅缩短臭氧投加量的调节时间；同时结合出水端数据结合机器学习模型进行臭氧投加量的调整预测，从而提供更高精度的臭氧投加控制，最大程度地提高水质净化效率。同时基于远程控制的方式实现臭氧投加量的自动化投加，无需操作员手动干预。可以提高系统的稳定性和一致性，减少人为误差和操作员技能水平的影响。
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公开(公告)号：CN119001031B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411469292.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N33/00 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于电子鼻拓扑指纹的水中嗅味特征识别方法及系统，涉及水中嗅味特征识别技术领域；该方法包括以下步骤：数据采集：利用电子鼻传感器阵列与嗅味物质发生反应产生相应的电信号响应，采集电信号数据；数据预处理；拓扑指纹构建：将预处理后的电信号数据转换为拓扑指纹，拓扑指纹中节点代表传感器，边表示传感器之间的相互关系和互动模式；图神经网络模型处理：将拓扑指纹数据输入到图神经网络模型中，图神经网络模型通过多层图卷积操作，逐层提取和融合节点及其邻居节点的特征，生成高层次的特征表示；基于图神经网络模型中特征表示进行嗅味物质的嗅味类别识别和嗅味阈值预测。本发明提高了对复杂气味和低浓度嗅味物质的检测能力。
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公开(公告)号：CN119001031A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411469292.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N33/00 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于电子鼻拓扑指纹的水中嗅味特征识别方法及系统，涉及水中嗅味特征识别技术领域；该方法包括以下步骤：数据采集：利用电子鼻传感器阵列与嗅味物质发生反应产生相应的电信号响应，采集电信号数据；数据预处理；拓扑指纹构建：将预处理后的电信号数据转换为拓扑指纹，拓扑指纹中节点代表传感器，边表示传感器之间的相互关系和互动模式；图神经网络模型处理：将拓扑指纹数据输入到图神经网络模型中，图神经网络模型通过多层图卷积操作，逐层提取和融合节点及其邻居节点的特征，生成高层次的特征表示；基于图神经网络模型中特征表示进行嗅味物质的嗅味类别识别和嗅味阈值预测。本发明提高了对复杂气味和低浓度嗅味物质的检测能力。
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公开(公告)号：CN117886432A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410290029.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于云计算平台的开放式臭氧在线监测及智能投放系统，涉及水处理技术领域。本发明相较于市面上现有的臭氧投加方法，能够更加准确的确定臭氧投加浓度，提高了水质净化效率，节约了投加成本，解决了臭氧投加依赖人工经验的问题；本发明充分利用进水端信息结合机器学习模型进行提前预测，并根据出水端信息进行预测数据调整，能够大幅缩短臭氧投加量的调节时间；同时结合出水端数据结合机器学习模型进行臭氧投加量的调整预测，从而提供更高精度的臭氧投加控制，最大程度地提高水质净化效率。同时基于远程控制的方式实现臭氧投加量的自动化投加，无需操作员手动干预。可以提高系统的稳定性和一致性，减少人为误差和操作员技能水平的影响。
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