一种半导体智能降温头盔
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    发明授权

    公开(公告)号:CN107224024B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN201710384991.1

    申请日:2017-05-26

    IPC分类号: A42B3/04 F25B21/02

    摘要: 本发明具体涉及一种半导体智能降温头盔,解决了目前的头盔存在制冷效果不佳、不能感知人体生命体征信息的问题。冷智能降温头盔包括头盔主体、MEMS生命体征信息采集系统、混合式供能设备、半导体制冷系统;MEMS生命体征信息采集系统用于监测人体生命体征;混合式供能设备将环境微弱能量自动采集并用于供电;半导体制冷系统包括半导体制冷设备、半导体导冷设备和半导体散热设备,半导体制冷设备包括半导体制冷片和隔热垫片,半导体散热设备包括散热翅片和散热风扇。本发明提供了一种具有微弱多模环境能量自动收集、生命体征信息动态感知、混合式供能、高制冷效率的半导体智能降温头盔。

    基于TDLAS痕量CO气体浓度的检测装置和方法

    公开(公告)号:CN107144549B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN201710329903.8

    申请日:2017-05-11

    IPC分类号: G01N21/39

    摘要: 本发明是基于TDLAS痕量CO气体浓度检测的装置和方法,解决了现有技术测量CO气体浓度值出现偏差,测量结果可靠性低的问题。检测装置包括函数信号发生器、激光器、准直器、流量计、气泵、herriott吸收池、温度传感器、压力传感器、聚焦透镜、光电探测器、前置放大器、数字锁相放大器、微处理器和计算机;微处理器中设置有修正模块,修正模块用于对检测到的气体浓度值进行修正;检测装置和方法主要用于痕量CO气体的实时自动监测,可以有效避免由CO气体而引起人员中毒死亡事故的发生。

    一种嵌套式敞开厢体煤自燃参数检测装置

    公开(公告)号:CN114137148A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111461208.X

    申请日:2021-12-01

    IPC分类号: G01N31/12

    摘要: 本发明涉及一种嵌套式敞开厢体煤自燃参数检测装置,包括:送风模块、升温模块、降温模块、温度采集模块、控制模块和第一厢体;所述第一厢体用于放置煤样;所述送风模块输出设定风向和设定风速的风流至所述第一厢体内部的煤样;所述升温模块设置在所述第一厢体的内表面;所述降温模块对所述第一厢体及所述第一厢体内部的空间进行降温;所述温度采集模块设置在所述厢体的内表面;所述升温模块与所述温度采集模块交替设置;所述控制模块控制所述升温模块的输出温度,并根据所述温度采集模块传递的温度信号得到煤自燃温度场信息。本发明能真实、准确的模拟煤体在自燃情况下整体煤样的温度场的变化规律。

    一种敞开式厢体煤自燃检测装置及其检测方法

    公开(公告)号:CN113899851A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111269370.1

    申请日:2021-10-29

    IPC分类号: G01N31/12 G01N25/22

    摘要: 本发明公开了一种敞开式厢体煤自燃检测装置及其检测方法,包括数据分析单元、温度控制单元和用于放置煤样的炉体,所述温度控制单元包括温度控制器以及设置在煤样中的若干加热棒和若干热电偶,若干所述加热棒和热电偶均分层布置在所述煤样中,每层所述热电偶和所述加热棒交替布置,所述温度控制器用于控制每层所述加热棒的温度,所述数据分析单元用于分析每层所述热电偶的信号后整合并得出整个煤样的温度场,进而通过所述加热棒的温度变化得出所述温度场的变化规律;本发明通过将加热棒和热电偶分层布置在整个煤样中,并通过温度控制单元完成对整个煤样内温度场的测量,进而通过对加热棒温度的改变,得出整个煤样内温度场的变化规律。

    一种气化灰渣凝胶防灭火材料、使用方法及应用

    公开(公告)号:CN113350731A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110616358.7

    申请日:2021-06-02

    IPC分类号: A62D1/00 A62C3/06 C09K21/14

    摘要: 本发明公开了一种气化灰渣凝胶防灭火材料、使用方法及应用,属于防灭火材料技术领域。该防灭火材料由以下质量分数的原料组分组成:0.25%‑0.5%的分散悬浮剂、1%‑1.66%的胶凝剂、1%‑2%的促凝剂,其余为灰渣浆液;其中,所述灰渣浆液由气化灰渣和水混合制成,气化灰渣和水的水灰质量比为2:0.4~2,同时本发明还提供了上述材料的使用方法和应用。本发明的防灭火材料研制出最佳材料配比,全面提高采空区的防灭火水平,大幅度降低防灭火成本,提供防灭火技术的可靠性、针对性、有效性,具有巨大的经济效益和社会效益。

    基于声学法测量松散介质温度的实验装置及方法

    公开(公告)号:CN112197884A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011181503.5

    申请日:2020-10-29

    IPC分类号: G01K11/24 G01K7/02

    摘要: 本发明公开了一种基于声学法测量松散介质温度的实验装置,包括串接的计算机、信号发生器、实验测试箱体和数据采集器。计算机内置实验室虚拟平台和仿真分析软件。本发明还公开了一种基于声学法测量松散介质温度的方法,首先通过实验室虚拟平台向信号发生器发出波形指令;信号发生器根据收到的波形指令输出相应的波形信号实验测试箱体,波形信号经过待测松散介质,然后通过数据采集器输出至计算机,仿真分析软件根据收到的声波信号,构建待测松散介质内部温度场。本发明能够实现对声波信号的产生、发射、接收、采集及相关分析,并得出待测松散介质的温度,适用于温度测量技术领域,用于测量松散介质内部温度。

    一种基于深度学习模型的火焰识别方法

    公开(公告)号:CN106845410B

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN201710047239.8

    申请日:2017-01-22

    摘要: 本发明涉及一种基于深度学习模型的火焰识别方法,其包括(1)采集视频信息,读取每一帧图像,接着进行高斯滤波得到滤波后的鱼眼图像;(2)校正鱼眼图像内部参数;(3)校正鱼眼图像外部参数;(4)构建球面模型,将校正后的鱼眼图像投影到球面模型上,然后去除投影在球面模型上的重复区域,形成球面图像;(5)通过去烟雾模型去除球面图像中烟雾对火焰部分识别的干扰信息;(6)获取球面图像上动态区域;(7)将动态区域部分生成透视图像;(8)正规化透视图像,将透视图像作为已训练七层架构卷积神经网络的输入,识别动态区域是否为火焰,若动态区域为火焰,则进入步骤(9),否则结束本次操作;(9)显示识别结果并产生报警信息。

    基于YOLOv3剪枝网络和深度学习去雾模型的长输管线巡检方法

    公开(公告)号:CN111461291A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010173558.5

    申请日:2020-03-13

    摘要: 本发明属于一种基于深度学习的图像处理技术,具体涉及基于YOLOv3剪枝网络和深度学习去雾模型的长输管线巡检方法。包括如下步骤:步骤一:构建并训练AOD-Net去雾网络模型;步骤二:设计YOLOv3主干网络及损失函数;步骤三:通过无人机巡检方式对目标区域进行图像数据采集并进行训练;步骤四:通过基于BN层缩放因子γ剪枝方法对YOLOv3模型压缩和加速推算;步骤五:将AOD-Net及YOLOv3联合模型部署到无人机嵌入式模块进行目标任务检测;步骤六:将无人机长输管线巡检任务检测结果实时回传至后台系统。本发明用于部署在无人机嵌入式模块上进行长输管线巡检工作,在保证检测精度高、实时性好以及效率高的同时,大大降低了人工成本。