专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种用于汗蒸房的加热装置-CN201720406470.7有效
  • 王治轮 - 安徽泰浦国际贸易有限公司
  • 2017-04-18 - 2017-12-08 - F24J2/34
  • 本实用新型提供了一种用于汗蒸房的加热装置,包括太阳能热器、热器和加热,太阳能热器内有储水管,加热内有加热管,热器的外表面有保温材料,热器内有温度感应器和加热器;太阳能热器中储水管和加热中加热管的进水端和出水端均与热器之间通过管道连接,管道上沿出水方向设有阀门和水泵;太阳能热器位于汗蒸房外阳光能照射到的位置,太阳能热器下方有支架,支架包括圆球状连接头、支柱和底座,太阳能热器下方有凸起,凸起上有能卡进圆球状连接头的沉孔;太阳能热器与步进电机连接,且太阳能热器上有传感器,步进电机的驱动器由单片机控制。
  • 一种用于汗蒸房加热装置
  • [实用新型]太阳能光伏光热板-CN201621358724.4有效
  • 柏学璋 - 云南玉溪中汇电力设备有限责任公司
  • 2016-12-12 - 2017-07-28 - F24J2/06
  • 包括能板、机架、热能装置、太阳能蓄电池,能板安装于机架上,其特征在于所述的能板呈碗状,中部下凹,能板自上而下包括玻璃、中空、光伏板、热板,热板与热能装置连接,光伏板与太阳能蓄电池;所述的太阳能光伏光热板还包括热块,位于能板的聚光点处,并通过导热杆与热板连接。采用本实用新型,能对光伏板反射的太阳光加以利用,极大的提高对太阳光能热能的利用率,提高发电、热效率;同时,能起到保温作用,利于对太阳能热能的收集;本实用新型,结构简单,便于安装及生产。
  • 太阳能光热
  • [实用新型]一种结构改良的余热采集热器-CN201420230819.2有效
  • 吴焕雄 - 吴焕雄
  • 2014-05-07 - 2014-12-03 - B29C45/17
  • 本实用新型公开了一种结构改良的余热采集热器,其热器本体包括上罩、下罩,上罩包括层叠的、上保温、上金属保护,上保温内表面设置外热反射内表面设置内热反射,外热反射之间设置热腔,下罩包括下保温、下金属保护热器本体配装进风连接管、出风连接管,进风连接管配装进风管,出风连接管配装出风管,进风管出风口装设进风管接头,出风管进风口装设出风管接头,进风管接头、出风管接头分别包括外连接套管
  • 一种结构改良余热采集储热器
  • [发明专利]基于SSA-ELM算法的横波时差预测方法-CN202111577758.8在审
  • 邓少贵;张凤姣;李国欣;李海涛 - 中国石油大学(华东)
  • 2021-12-22 - 2022-05-13 - G01V1/40
  • 本发明通过选取与横波时差相关性较强的测井曲线作为输入数据,预处理后划分训练和测试,基于训练建立设置有极限学习机的横波时差预测模型,利用麻雀搜索算法寻找极限学习机的最优权值和最优偏置,得到麻雀搜索算法优化后的横波时差预测模型,利用该预测模型对测试集数据进行预测,分析横波时差预测值与实测值之间的均方根误差,验证麻雀搜索算法优化后横波时差预测模型的准确性。本发明基于SSA‑ELM算法优化横波时差预测模型,弥补了极限学习机稳定性差、泛化能力不足的问题,实现了横波时差值的准确预测,为的勘探开发奠定了基础。
  • 基于ssaelm算法时差预测方法
  • [发明专利]基于特征提取和融合网络的含气量预测方法及系统-CN202310005669.9在审
  • 曹俊兴;王俊;何晓燕;程明 - 成都理工大学
  • 2023-01-04 - 2023-06-06 - G01V1/30
  • 本发明提供了一种基于特征提取和融合网络的含气量预测方法及系统。对所述获取的井震数据进行预处理;综合地质信息和井震数据进行精细井震标定;将时域地震数据转换到深度域;对所述深度域地震数据进行地震纹、频散和地层品质因子等特征提取;通过实际观测或正演模拟获取目标数据并构建数据;建立自注意力机制深度融合网络含气量预测模型并利用构建的训练进行模型训练;利用构建的测试对训练好的网络模型进行测试;最后获得目标区的含气量分布。本发明在提取多参量地震数据特征的基础上,利用深度融合网络建立的含气量预测方法,可有效且准确地预测深层的含气量分布。
  • 基于特征提取融合网络储层含气量预测方法系统

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