一种基于热变煤中稀土元素赋存状态研究的逐级化学提取方法

    公开(公告)号:CN119843083A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510042384.1

    申请日:2025-01-10

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于热变煤中稀土元素赋存状态研究的逐级化学提取方法,具体步骤为采用多种试剂(H2O‑CH3COONH4‑HCl‑HNO3‑H2O2‑HF)并通过六步逐级化学提取体系间接量化煤中稀土元素的赋存状态,即水溶态、离子交换态、碳酸盐结合态、硫化物结合态、有机结合态和硅铝酸盐结合态。本发明研究针对于热变煤中稀土元素赋存状态研究的间接方法‑逐级化学提取实验,不仅有助于深入理解热变煤中稀土元素的地球化学行为,同时将为煤中稀土元素赋存状态的研究方法提供借鉴,还可为稀土元素的回收和利用提供科学依据,具有重要的环境和经济意义。

    基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法

    公开(公告)号:CN117062182A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311129223.3

    申请日:2023-09-04

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法,包括:构建物联网通信及无线充电场景系统;对任务机机载电池消耗建立第一数学模型;对数据上载信道建立第二数学模型;建立无线充电过程执行时的能量补充数学模型即第三数学模型;对路径优化目标建立第四数学模型;确定状态集合S、动作集合A和奖励函数rt;利用改进的Double DQN算法进行离线学习,得到最优路径策略π*。本发明对物联网通信系统中辅助基站执行数据上载的任务机提供更便利的充电服务,在数据实时性要求较高的情况下,通过更便利的充电方法使任务机的续航能力得到明显提高,实现了无人机辅助下的物联网通信系统的高数据上载效率。

    基于动态场景预测的无人机通信充电混合路径优化方法

    公开(公告)号:CN118348787A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410447836.X

    申请日:2024-04-15

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于动态场景预测的无人机通信充电混合路径优化方法,包括:构建动态场景系统;构建用户移动模型、数据上载信道模型、无人机充电耗电模型、路径优化目标模型;确定状态集S、动作集A和奖励函数rt;构建联合离线、在线学习优化的第一框架;构建LSTM预测优化的第二框架;根据第一框架、第二框架、状态集S、动作集A和奖励函数rt,结合Double DQN算法求解得到最优路径策略π*。本发明通过联合离线、在线学习的框架和基于长短期记忆网络的场景预测框架,结合深度强化学习方法对无人机的通信充电混合路径进行求解,在数据实时性要求较高的情况下,通过实现对动态场景信息的预测为无人机决策提供有效指引,实现了无人机通信系统的高数据上载效率。

Patent Agency Ranking