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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  • [发明专利]一种快速收集的装置-CN202111594662.2在审
  • 钱祝胜;孙永涛;扈茹静;蔡文武;沈明;潘本固 - 普利资环境科技(苏州)有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-02-15 - E02B15/10
  • 本发明公开了一种快速收集的装置,包括载物船、收系统、水分离系统,收系统包括吸口、拦绳、牵引船、牵引船固定装置、拦绳收卷装置,拦绳的一端与牵引船连接,拦绳的另一端与拦绳收卷装置连接。调节吸口,使其上沿没过水面;载物船运行至爆发水域;牵引船牵引拦绳对进行圈集,之后,牵引船固定装置固定牵引船,拦绳收卷装置收卷拦绳,快速向吸口汇集;高压泵将来自吸口的输送至水分离系统,水分离系统对和水进行分离。本发明的装置结构简单、小巧灵便,适用于各种环境下水体的快速收集和快速高效水分离。
  • 一种快速收集装置
  • [实用新型]一种快速收集的装置-CN202123274399.7有效
  • 钱祝胜;孙永涛;扈茹静;蔡文武;沈明;潘本固 - 普利资环境科技(苏州)有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-06-17 - E02B15/10
  • 本实用新型公开了一种快速收集的装置,包括载物船、收系统、水分离系统,收系统包括吸口、拦绳、牵引船、牵引船固定装置、拦绳收卷装置,拦绳的一端与牵引船连接,拦绳的另一端与拦绳收卷装置连接调节吸口,使其上沿没过水面;载物船运行至爆发水域;牵引船牵引拦绳对进行圈集,之后,牵引船固定装置固定牵引船,拦绳收卷装置收卷拦绳,快速向吸口汇集;高压泵将来自吸口的输送至水分离系统,水分离系统对和水进行分离。本实用新型的装置结构简单、小巧灵便,适用于各种环境下水体的快速收集和快速高效水分离。
  • 一种快速收集装置
  • [发明专利]一种金的培养方法及其在控制水方面的应用-CN200810223237.0无效
  • 胡洪营;张薛 - 清华大学
  • 2008-09-28 - 2009-02-04 - C12N1/12
  • 本发明公开了属于水污染控制技术领域的一种金的培养方法及其在控制水方面的应用。一种金培养方法为,在BG11培养基中,加入金和铜绿微囊,金将以铜绿微囊为食物进行异养生长,培养7~10d后,铜绿微囊逐渐被清除,金进入稳定生长期,获得较高密度的金液,离心金液,收获金将离心金液收获的金或直接将金液投加到水体中,通过金对水的吞噬作用控制水的过度生长、清除水。利用金吞噬水预防水爆发和控制水生长的方法是一种生态安全性好、材料廉价、经济高效、易于利用的藻类抑制方法,具有金易培养、控效果好等优点。
  • 一种培养方法及其控制水华藻方面应用
  • [发明专利]淡水硅藻培育方法-CN202010354004.5有效
  • 王小冬;刘子秋 - 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所
  • 2020-04-29 - 2021-09-24 - C12N1/12
  • 本发明公开了一种淡水硅藻培育方法,其包括以下步骤:获得新鲜的微囊(Microcystis)水;控制所述微囊的初始叶绿素a浓度为4000~60000μg/L;将所述微囊放置在温度为18~42℃的环境中,并使所述微囊的pH值降低至2.5~3,在曝气量为0.1~0.3立方米/(小时·10升)的条件下进行空气曝气4~6天;稀释所述微囊,使所述微囊的叶绿素a浓度为600~1000μg/L;在曝气量以0.4~0.8立方米/(小时·10升)的条件下,对所述微囊进行空气曝气12~16天;所述微囊水体变为棕褐色时,所述微囊培育成硅藻聚团生长的细颗粒,水体中硅藻颗粒沉淀半小时后的体积量达到
  • 淡水硅藻培育方法
  • [发明专利]一种基于机器学习的RGB摄像头数据蓝藻水监测方法-CN202310716563.X在审
  • 谭振宇;段洪涛;杨辰 - 西北大学
  • 2023-06-16 - 2023-09-08 - G06V20/52
  • 本发明涉及一种基于机器学习的RGB摄像头数据蓝藻水监测方法,包括:获取RGB摄像头采集的湖泊监控图像,利用训练好的第一深度学习模型对图像进行场景分类,包括无、有、无法判定是否存在三类;对存在的图像,通过训练好的第二深度学习模型进行水体提取;利用训练好的传统机器学习模型对水体提取结果进行识别,获取蓝藻水监测结果。本发明基于普通摄像头拍摄的RGB图像进行湖泊蓝藻水识别,通过“场景分类—水体提取—蓝藻识别”三步法,有效降低了湖泊周边地物、光线、波浪以及水生植被等复杂环境下的且只有RGB三个有效光谱波段下蓝藻水识别难度
  • 一种基于机器学习rgb摄像头数据蓝藻监测方法

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