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公开(公告)号：CN114936511A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210373191.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生的尾砂膏体充填设计方法，包含以下步骤：S1、构建数字孪生模型；S2、将尾砂膏体充填参数进行正交实验设计，生成若干尾砂膏体充填设计方案；S3、对基于数字孪生模型的尾砂膏体充填设计方案进行评估；S4、选择基于数字孪生模型的最优化的尾砂膏体充填设计方案。本发明基于数字孪生技术及人工智能算法，通过物理空间的实验结果建立虚拟空间实验变量到实验结果的映射关系，实现了设计方案的高精度、高效、快速的评估，对尾砂膏体充填的设计具有指导意义。
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公开(公告)号：CN114441570A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210169140.6
申请日：2022-02-23
Applicant: 中南大学
IPC: G01N23/20 , G01N23/223 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种利用机器学习预测粉煤灰中玻璃相含量的方法，利用粉煤灰玻璃相含量和其化学组成之间的关系建立机器学习的模型，从而预测粉煤灰中玻璃相的含量。具体步骤如下：1.确定影响粉煤灰玻璃相含量的化学组成因素，进行特征选择。2.基于确定特征，开始收集相关数据，构成样本数据集。3.将数据划分为训练集和测试集。4.选择并建立机器学习算法模型。5.训练集通过优化算法确定超参数，得到预测模型，用测试集验证模型的效果。本发明根据已确定影响粉煤灰内玻璃相含量的特征参数，基于机器学习实现对粉煤灰内玻璃相含量的预测，对粉煤灰的活性预测具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114936511B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210373191.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生的尾砂膏体充填设计方法，包含以下步骤：S1、构建数字孪生模型；S2、将尾砂膏体充填参数进行正交实验设计，生成若干尾砂膏体充填设计方案；S3、对基于数字孪生模型的尾砂膏体充填设计方案进行评估；S4、选择基于数字孪生模型的最优化的尾砂膏体充填设计方案。本发明基于数字孪生技术及人工智能算法，通过物理空间的实验结果建立虚拟空间实验变量到实验结果的映射关系，实现了设计方案的高精度、高效、快速的评估，对尾砂膏体充填的设计具有指导意义。
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公开(公告)号：CN115018098B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210613417.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种矿业固废中金属回收潜力快速评估方法；包括：获取矿业固废的粒径级配、氧化物含量、烧矢量和金属元素浓度；将矿业固废的粒径级配、氧化物含量、烧矢量和金属元素浓度输入到矿业固废金属赋存形态反演模型中，输出矿业固废中每种金属的赋存形态占比；根据矿业固废中每种金属的赋存形态占比，通过计算获得矿业固废的回收潜力值；通过该方法可以对矿业固废中金属赋存形态进行快速、高精度、高准确率的预测，进而评估矿业固废中金属回收潜力，该方法具有广泛的实际应用意义，可以为我国固废利用领域提供有力的技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117443101B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311789678.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及除尘环保领域，具体为一种用于矿山开采的离心式高稳定性除尘环保设备，解决了现有的除尘装置除尘一定时间后滤网表面会布满灰尘造成滤网堵塞，影响除尘效率的问题，包括外筒和筒盖，外筒内安装有除尘筒板，除尘筒板顶面安装有除尘网筒，筒盖中部转动有离心杆，离心杆外侧安装有离心扇叶，离心杆外侧安装有刮板环，刮板环外侧安装有刮板横梁，刮板横梁底部安装有螺旋刮板，筒盖的内侧固定安装有呈锥形的进气锥环，刮板横梁位于除尘网筒外侧的一端均安装有气冲机构，外筒的前后内壁之间安装有下料装置。本发明的多个气冲机构可向除尘网筒吹出高压气体，从而将除尘网筒的网孔内部堵塞的灰尘向除尘网筒的内部吹出，避免除尘网筒被堵塞。
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公开(公告)号：CN117443101A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311789678.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及除尘环保领域，具体为一种用于矿山开采的离心式高稳定性除尘环保设备，解决了现有的除尘装置除尘一定时间后滤网表面会布满灰尘造成滤网堵塞，影响除尘效率的问题，包括外筒和筒盖，外筒内安装有除尘筒板，除尘筒板顶面安装有除尘网筒，筒盖中部转动有离心杆，离心杆外侧安装有离心扇叶，离心杆外侧安装有刮板环，刮板环外侧安装有刮板横梁，刮板横梁底部安装有螺旋刮板，筒盖的内侧固定安装有呈锥形的进气锥环，刮板横梁位于除尘网筒外侧的一端均安装有气冲机构，外筒的前后内壁之间安装有下料装置。本发明的多个气冲机构可向除尘网筒吹出高压气体，从而将除尘网筒的网孔内部堵塞的灰尘向除尘网筒的内部吹出，避免除尘网筒被堵塞。
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公开(公告)号：CN115018098A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210613417.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种矿业固废中金属回收潜力快速评估方法；包括：获取矿业固废的粒径级配、氧化物含量、烧矢量和金属元素浓度；将矿业固废的粒径级配、氧化物含量、烧矢量和金属元素浓度输入到矿业固废金属赋存形态反演模型中，输出矿业固废中每种金属的赋存形态占比；根据矿业固废中每种金属的赋存形态占比，通过计算获得矿业固废的回收潜力值；通过该方法可以对矿业固废中金属赋存形态进行快速、高精度、高准确率的预测，进而评估矿业固废中金属回收潜力，该方法具有广泛的实际应用意义，可以为我国固废利用领域提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN114441455A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210169158.6
申请日：2022-02-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种利用机器学习预测土壤物化性质的方法，包括以下步骤：P1.收集已知的土壤高光谱数据和土壤物化性质数据作为机器学习模型的数据集；P2.数据集预处理；P3.利用机器学习算法建立土壤物化性质高光谱预测模型；P4.根据建立的土壤物化性质高光谱预测模型，对未知土壤的物化性质进行预测，得到最终的预测结果作为该土壤的物化性质参数。
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公开(公告)号：CN114418110A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111436016.3
申请日：2021-11-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及固体灰渣利用技术领域，具体地说，涉及一种基于机器学习的固体灰渣溯源预测方法，其包括以下步骤：P1：收集固体灰渣数据作为机器学习模型的数据集；P2：数据集预处理；P3：利用机器学习训练数据并建立固体灰渣溯源预测模型；P4：根据模型，对未知源头的固体灰渣进行预测，得到最终的预测结果作为固体灰渣的溯源结果。本发明能够迅速、准确地进行固体灰渣溯源。
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