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[发明专利]从含氟废水中回收氟的组合物及方法-CN202310805630.5在审
发明人：张华丽;张康慧;王潇峰;马莉 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： C02F1/52 文献下载
摘要：本申请涉及含氟废水处理技术领域，具体涉及从含氟废水中回收氟的组合物及方法。该组合物包括第一组合物和第二组合物。第一组合物与含氟废水中的氟结合形成晶体或复合物，第二组合物与晶体或复合物结合、聚集，促使晶体或复合物形成沉淀物，以将氟从所述含氟废水中回收；其中，第一组合物包括含钙固型物，第二组合物包括含铝固型物。利用该组合物处理含氟废水，既可以实现含氟废水的达标排放，又可以氟化钙形式回收废水中大量的氟，降低处理成本的同时实现资源的回收利用。
含氟废水中回收组合方法

[发明专利]一种磷石膏综合利用一体化处置方法-CN202310828100.2在审
发明人：张华丽;王潇峰;张康慧;马莉 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： C01F11/46 文献下载
摘要：本发明属于固体废弃物资源化利用技术领域，公开了一种磷石膏综合利用一体化处置方法，包括：无害化工艺：通过水洗和通用固化剂处理磷石膏，获得无害化磷石膏；浮选工艺：取所得无害化磷石膏，通过干磨‑浮选联合获得净化石膏；高质化工艺：取无害磷石膏或净化石膏，通过转晶剂及半干蒸压工艺，获得α‑半水石膏或净化α‑半水石膏；三种工艺可进行组装；以磷石膏为原材料，开发出通用固化剂及其固化工艺，有效固化磷石膏中磷、氟等杂质；研制了反浮选药剂，并采用双反浮选工艺，有效提高了磷石膏白度、纯度，具有较高的回收率；创新出α‑半水石膏转晶剂，采用半干蒸压法工艺，成功制备出高附加值高稳定性α‑半水石膏，具有优异的力学性能。
一种石膏综合利用一体化处置方法

[发明专利]磷石膏复合转晶剂及α-半水石膏的制备方法-CN202310776003.3在审
发明人：张华丽;马莉;陈鲁豫;张康慧 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： C04B11/024 文献下载
摘要：本申请涉及磷石膏转晶剂技术领域，具体涉及磷石膏复合转晶剂及α‑半水石膏的制备方法。该磷石膏复合转晶剂包含有机酸或有机酸盐、金属硫酸盐、表面活性剂和磷酸钙盐。该磷石膏复合转晶剂能够将磷石膏顺利进行转晶，制得一种晶体长径比接近为2:1的α‑半水石膏，其晶型稳定，标准稠度用水量由45％降低至40％以下，抗压强度超过50MPa，抗折强度接近或超过7Mpa，对实现磷石膏制备α超高强石膏的工程化投产具有重要意义。
石膏复合转晶剂制备方法

[发明专利]一种针对时序数据预测的特征优化方法-CN202211542378.5在审
发明人：戴运桃;王宇晴;关昊夫;张康慧;王淑娟;彭立章;沈继红;廉春波;谭思超;王博 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对时序数据预测的特征优化方法，步骤1、获取待预测时序数据集；步骤2、使用相关性分析方法对时序数据集特征参数进行相关性计算，计算数据集各特征参数之间的相关系数；步骤3、根据步骤2得到其他特征参数与预测目标特征参数的相关系数，根据不同相关系数阈值选择得到若干特征参数子集；步骤4、将特征参数子集分别输入预先训练好的长短期记忆网络模型，输出预测目标特征参数as的预测值，根据各个特征参数子集对应预测值与真实值的误差得到预测目标特征参数as对应的最优特征子集，长短期记忆网络模型由训练时序数据集对应特征参数子集训练得到的；本发明对高维数据输入进行优化，剔除对预测无效的特征，建立最优特征子集。
一种针对时序数据预测特征优化方法

[发明专利]一种针对工业过程时序数据的预测方法-CN202210295183.9在审
发明人：沈继红;关昊夫;彭立章;谭思超;曾占魁;王宇晴;张康慧;戴运桃;王淑娟;廉春波;赵富龙 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对工业过程时序数据的预测方法，属于工业过程时序数据预测领域。本发明包括：准备训练数据集；构建深度长短期记忆网络(Deep‑LSTM)模型,增加LSTM单元个数和网络层数；训练Deep‑LSTM网络模型；将测试数据集输入到训练完成后的Deep‑LSTM，通过网络可预测出λ个未知数据，并计算预测值与真实值的误差，验证网络的预测效果及精度。本发明针对时序数据预测中故障数据样本不足和预测精度的问题，利用改进的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型生成人工样本来扩充原始数据集，并利用Deep‑LSTM模型预测工业过程时序数据。
一种针对工业过程时序数据预测方法

[发明专利]一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法-CN202110546145.1有效
发明人：沈继红;郭春雨;谭思超;关昊夫;张康慧;王宇晴;王淑娟;戴运桃;乔守旭;韩阳 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法，准备训练数据集和测试数据集；构建全卷积网络模型FCN；根据训练好的FCN全卷积网络模型识别气液两相流中的气泡：对于训练完成后的FCN全卷积网络模型，为模型输入一张气液两相流待识别的图片，通过网络可近乎精确识别图片中的气泡，计算并得到气泡识别的精确度。将基于深度监督学习和数据提取的FCN方法引入到气液两相流识别中，它可以通过多层卷积操作从像素级别自动提取信息，以提取抽象的语义概念，使用上采样层和多尺度融合技术来进一步优化结果，使高级子网多次融合了低级子网的特征，保持极高的分辨率，从而提高气泡识别的精度。
一种基于光学图像两相智能识别方法

[外观设计]门（现代科技）-CN202030600489.2有效
发明人：王意;陈慧琴;方小龙;张康慧 -专利权人：江山欧派门业股份有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： 25-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：门（现代科技）。2.本外观设计产品的用途：用于室内用门。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状、图案及其结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
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