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公开(公告)号：CN117113735A
公开(公告)日：2023-11-24
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：CN111087036A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911381660.8
申请日：2019-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: C02F1/32 , C02F1/76 , C02F101/30
Abstract: 本发明属于水处理领域，公开了一种紫外光同步去除水中亚氯酸盐和新兴有机微污染物的方法，该方法能够去除亚氯酸盐、药物、个人护理品、内分泌调节物、溴代阻燃剂、农药、藻毒素、嗅味物质等各种对人体健康和生态环境具有风险的难降解有机微污染物。具体是通过利用自来水厂二氧化氯预氧化或出厂水二氧化氯消毒后产生的主要无机副产物亚氯酸盐，然后通过紫外光辐射，产生大量的羟基自由基、氯自由基和氯氧自由基攻击微污染物，从而实现对亚氯酸盐和微污染物同步降解。本方法操作简单，效果明显，使用安全，可同步去除水中的亚氯酸盐和多种新兴有机微污染物，并达到一定程度的矿化。
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公开(公告)号：CN105347445A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510915474.3
申请日：2015-12-10
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: C02F1/4672 , C02F1/463 , C02F2201/4618 , C02F2301/00 , C02F2305/00
Abstract: 本发明提供一种铁电极活化过硫酸盐去除水中微污染物的方法，该方法的具体步骤如下：向含微污染物的水中投加过硫酸盐，然后以铁电极为电极对含微污染物的水通电电解，并搅拌均匀，即完成对所述微污染物的去除；其中过硫酸盐的投加量与所述微污染物的摩尔比为1:1-50:1。该方法的反应速度快，操作简单，有较为明显的性价比优势；亚铁离子在电极阴极区还原再生，一方面确保反应的快速持续进行，另一方面在保证一定的絮凝效果的同时，避免产生过多的絮凝沉淀。
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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：CN115791736B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202211630618.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式铜绿微囊藻快速检测装置，该检测装置包括检测装置盒体，检测装置盒体内部通过固定板将盒体内部空间分为信号处理区和信号接收区；信号处理区内设有信号处理模块；信号接收区设有用于放置比色皿的吸收池，吸收池靠近固定板的一侧设有用于放置光电传感器的光电传感器放置池，且吸收池与光电传感器放置池之间开有通光孔；吸收池远离固定板的一侧开有固定孔，所述固定孔内设有橡胶固定片，橡胶固定片内端面设有发光二极管；发光二极管发出的激发光通过固定孔、吸收池、通光孔被光电传感器接收；所述光电传感器与信号处理模块连接。本发明检测装置结构简单，便于携带，能够快速检测中溶液中的铜绿微囊藻的浓度。
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Patent Agency Ranking
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：CN117534267B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410026055.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: C02F9/00 , C02F1/00 , C02F1/28 , C02F1/52 , C02F1/66 , C02F101/12 , C02F103/02
Abstract: 本发明公开了一种饮用水中高氯酸盐强化去除方法，包括以下步骤：S1、对含有高氯酸盐的原水使用离子色谱确定其浓度，调节pH；S2、向原水中加入一定浓度的新生态二氧化锰溶液和活性炭溶液，搅拌；S3、停止搅拌后静置30～60min，絮凝沉淀或沉淀过程完成，取上清液测其高氯酸盐含量，计算高氯酸盐的去除率。本发明创造性的使用了新生态二氧化锰与活性炭结合使用，通过新生态二氧化锰改变活性炭的性质，大大提升对于高氯酸盐的吸附去除效果。且本发明工艺技术简单，在原本净水工艺中直接投加使用，无需大规模改动，具有成本低廉、简便快速、可节省大量人力、物力和财力等特点。
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公开(公告)号：CN117534267A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410026055.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: C02F9/00 , C02F1/00 , C02F1/28 , C02F1/52 , C02F1/66 , C02F101/12 , C02F103/02
Abstract: 本发明公开了一种饮用水中高氯酸盐强化去除方法，包括以下步骤：S1、对含有高氯酸盐的原水使用离子色谱确定其浓度，调节pH；S2、向原水中加入一定浓度的新生态二氧化锰溶液和活性炭溶液，搅拌；S3、停止搅拌后静置30～60min，絮凝沉淀或沉淀过程完成，取上清液测其高氯酸盐含量，计算高氯酸盐的去除率。本发明创造性的使用了新生态二氧化锰与活性炭结合使用，通过新生态二氧化锰改变活性炭的性质，大大提升对于高氯酸盐的吸附去除效果。且本发明工艺技术简单，在原本净水工艺中直接投加使用，无需大规模改动，具有成本低廉、简便快速、可节省大量人力、物力和财力等特点。
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公开(公告)号：CN115791736A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211630618.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式铜绿微囊藻快速检测装置，该检测装置包括检测装置盒体，检测装置盒体内部通过固定板将盒体内部空间分为信号处理区和信号接收区；信号处理区内设有信号处理模块；信号接收区设有用于放置比色皿的吸收池，吸收池靠近固定板的一侧设有用于放置光电传感器的光电传感器放置池，且吸收池与光电传感器放置池之间开有通光孔；吸收池远离固定板的一侧开有固定孔，所述固定孔内设有橡胶固定片，橡胶固定片内端面设有发光二极管；发光二极管发出的激发光通过固定孔、吸收池、通光孔被光电传感器接收；所述光电传感器与信号处理模块连接。本发明检测装置结构简单，便于携带，能够快速检测中溶液中的铜绿微囊藻的浓度。
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公开(公告)号：CN115691691A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211540751.3
申请日：2022-12-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新污染物反应活性预测方法，属于机器学习算法技术领域。本发明着重关注建模过程中输入特征和机器学习算法（ML）的选择，基于现有数据，构建了基于多阶段特征增强分析（MFEA）的简单机器学习（ML）模型，以预测硫酸根基（SO4•−）和碳酸根基（CO3•−）对具有结构多样性的新兴污染物（CECs）的反应性。所构建的模型分为分类分析和回归分析两个阶段，以分子指纹为输入特征，使用对比分析不同的算法来训练模型，以提高反应速率常数（k值）预测的准确性。同时，本发明还设计UV254光解实验以验证本模型。
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