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公开(公告)号：CN118988254B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411475691.0
申请日：2024-10-22
Applicant: 湖南大学
IPC: B01J20/22 , B01J20/28 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/12
Abstract: 本发明公开了一种用于去除水中高氯酸盐的吸附剂及其制备方法、应用，属于水质检测处理技术领域。本发明所提出的制备方法主要包括如下步骤：S1、制备TAm；S2、制备（4‑溴壬基）三乙基溴化铵；S3、制备COF1；S4、高氯酸盐去除COF。基于上述制备方法，本发明进一步保护利用上述方法所制得的吸附剂材料以及该材料在水中高氯酸盐去除工作中的应用。本发明相较于现有技术，制备工艺更为简单，高效；本发明创造性的利用所制得的吸附剂进行季铵基团的有序排列和疏水性的优良调整，使材料对高氯酸盐具有极高的吸附容量、吸附速度和极高的选择性。
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公开(公告)号：CN118993999A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411481581.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 湖南大学
IPC: C07D213/68 , C07C37/07 , C07C37/62 , C07C39/38 , C07C39/40 , C07C46/00 , C07C50/24 , C09K11/06 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种检测水中高氯酸盐的荧光探针、制备方法及应用，本发明通过在苝分子上进行修饰，增加带长烷基的吡啶，合成了一种分子水平亲疏水性可调的苝核衍生物作为高氯酸盐的荧光探针，通过优化碳链长度，实现了对高氯酸盐的强选择性识别，检出限可达6.37nM(0.63ug/L)，远低于限值70ug/L。实验证明，该荧光探针对高氯酸盐具有高选择性、高灵敏度的识别。本发明检测方法具有检测线性范围宽、检出限低、抗干扰能力强、操作简单、高效快捷、成本低廉等特点。
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公开(公告)号：CN112934204A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110201096.8
申请日：2021-02-23
IPC: B01J20/26 , B01J20/28 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20
Abstract: 本发明公开了一种重金属汞(Hg)吸附剂及其制备方法，属于重金属废水处理技术领域，本发明提供一种重金属汞吸附剂，以多孔三聚氰胺海绵为载体材料，利用PVDF热致相分离特性形成网膜，由于PVDF与Zr‑MSA纳米颗粒之间的强氢键作用，PVDF网膜将Zr‑MSA纳米颗粒稳定地固定在多孔三聚氰胺海绵内部纤维束上，解决了Zr‑MSA粉体易团聚、难分离、难重复利用的难题。以此方法制备的重金属汞吸附剂具有超强的稳定性，耐酸、耐碱、耐有机溶剂的稳定性优异，可作为高效、稳定的重金属汞吸附材料，具有较高的重金属Hg(II)吸附容量，较快的吸附动力学速率，能够从复杂水体中靶向去除水溶液中的重金属Hg(II)，且重复利用性能优异。
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公开(公告)号：CN116754622B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311013421.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种检测水中2‑甲基异莰醇的方法，首先采用二茂铁二甲酸和二茂铁甲酸为配体，铜离子为金属位点合成二维MOFs，二维MOFs与边缘烯基化MXene复合得烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs；然后将分子印迹聚合物选择性的聚合在烯基化MXene的边缘得烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs/MIP；再通过滴涂法制备烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs/MIP修饰电极；将该修饰电极置于含有氯化钾和铁氰化钾的磷酸盐缓冲液中，采用差分脉冲伏安法可实现水中2‑MIB的电化学传感检测。本发明方法具有选择性高、线性检测范围宽、检出限低、抗干扰能力强、操作简单、高效快捷等特点。
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公开(公告)号：CN116754622A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311013421.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种检测水中2‑甲基异莰醇的方法，首先采用二茂铁二甲酸和二茂铁甲酸为配体，铜离子为金属位点合成二维MOFs，二维MOFs与边缘烯基化MXene复合得烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs；然后将分子印迹聚合物选择性的聚合在烯基化MXene的边缘得烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs/MIP；再通过滴涂法制备烯基化MXene@缺陷片状CuFc‑MOFs/MIP修饰电极；将该修饰电极置于含有氯化钾和铁氰化钾的磷酸盐缓冲液中，采用差分脉冲伏安法可实现水中2‑MIB的电化学传感检测。本发明方法具有选择性高、线性检测范围宽、检出限低、抗干扰能力强、操作简单、高效快捷等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118993999B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411481581.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 湖南大学
IPC: C07D213/68 , C07C37/07 , C07C37/62 , C07C39/38 , C07C39/40 , C07C46/00 , C07C50/24 , C09K11/06 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种检测水中高氯酸盐的荧光探针、制备方法及应用，本发明通过在苝分子上进行修饰，增加带长烷基的吡啶，合成了一种分子水平亲疏水性可调的苝核衍生物作为高氯酸盐的荧光探针，通过优化碳链长度，实现了对高氯酸盐的强选择性识别，检出限可达6.37nM(0.63ug/L)，远低于限值70ug/L。实验证明，该荧光探针对高氯酸盐具有高选择性、高灵敏度的识别。本发明检测方法具有检测线性范围宽、检出限低、抗干扰能力强、操作简单、高效快捷、成本低廉等特点。
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公开(公告)号：CN119005757B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411465222.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种环境变量驱动的高氯酸盐点源污染治理方法及系统，涉及水源污染治理技术领域；该方法包括以下步骤：收集环境变量数据；识别高风险污染区域：基于关键环境变量构建水源污染风险预测模型，预测水源污染物超标概率，识别高风险污染区域；计算饮用水源的污染状态：构建物理扩散过程模拟模型，模拟不同季节污染物在河流中的扩散路径，采用物理扩散过程模拟模型模拟高风险污染区域中点源污染物扩散路径，计算饮用水源的污染物浓度；确定最优污染减排策略：构建强化学习驱动的污染减排优化模型，激励污染减排优化模型找到最优污染减排策略；制定综合污染减排策略。本发明综合考虑各类因素，制定综合性的污染减排策略，提高减排效果。
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公开(公告)号：CN117113735B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311384443.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于多层次生态模型的藻华智能预警方法与系统，涉及藻华智能预警技术领域；该方法包括如下步骤：水域分区，水域构建水文模型，分区域构建多层次生态模型，获取各区域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类发展结果，水域预警结果生成；本发明通过在每个水域区域内构建代理模型，并在每个模拟步长中构建细胞层次的代理模型，能够更准确地模拟藻类的生长速度和藻华的发展情况。这种多层次的建模方法，使得预警结果的精度大大提高，能够更准确地反映水域的实际情况。
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公开(公告)号：CN116502130B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310752287.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/24 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种藻源嗅味特征识别方法，包括以下步骤：获取藻源致嗅有机物数据及质谱图数据；获取藻源致嗅有机物数据对应的MACCS有机物分子指纹和质谱图数据对应的MACCS分子指纹；采用藻源致嗅有机物嗅味类别数据中训练集对应的MACCS有机物分子指纹分别对不同机器学习模型进行训练，获得最优嗅味分类模型；采用嗅味阈值数据中训练集对应的MACCS有机物分子指纹分别对不同机器学习模型进行训练，获得最优嗅味阈值预测模型；将待测藻源致嗅有机物数据输入模型中，即可输出藻源致嗅有机物嗅味识别结果。本发明具有成本低廉、简便而快速、节省大量人力、物力和财力等特点。
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公开(公告)号：CN116502130A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310752287.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/24 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种藻源嗅味特征识别方法，包括以下步骤：获取藻源致嗅有机物数据及质谱图数据；获取藻源致嗅有机物数据对应的MACCS有机物分子指纹和质谱图数据对应的MACCS分子指纹；采用藻源致嗅有机物嗅味类别数据中训练集对应的MACCS有机物分子指纹分别对不同机器学习模型进行训练，获得最优嗅味分类模型；采用嗅味阈值数据中训练集对应的MACCS有机物分子指纹分别对不同机器学习模型进行训练，获得最优嗅味阈值预测模型；将待测藻源致嗅有机物数据输入模型中，即可输出藻源致嗅有机物嗅味识别结果。本发明具有成本低廉、简便而快速、节省大量人力、物力和财力等特点。
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