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公开(公告)号：CN120063826A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510532330.3
申请日：2025-04-25
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G01N1/14
Abstract: 本发明公开了一种沙地湖泊‑地下水复合系统的测量采集系统。该系统通过缆绳带动采集器下降时，螺纹杆驱动螺纹套旋转，经齿轮传动使齿条带动活动环下移。当活动环下降至预定位置时，螺纹环与固定环内螺纹啮合，带动端面齿轮旋转，通过从动齿轮和主动螺套推动接触板与井壁紧密接触，形成稳定支撑结构，有效提升系统在强风环境下的稳定性。采样时，抽水电机驱动主动不完全齿轮依次与各层齿轮啮合，带动从动不完全齿轮和齿圈运动，使活塞杆在抽水管内往复滑动，实现不同深度水样的自动采集。该系统仅需释放缆绳即可完成多深度采样，操作简便，稳定性好，特别适用于沙漠恶劣环境下的地下水采集作业，能有效保障采样数据的准确性和连续性。
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公开(公告)号：CN113946964B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111226398.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种草原河流河道流量汇流计算方法，包括：根据极值选取原理，通过每个栅格高程数据获得每个栅格内水流的流向；通过高清遥感影像以及实地测量数据提取河流特征量；通过气温、降水、实际蒸散量和栅格面积，计算获取每个栅格的径流深时间序列；通过每个栅格面积和径流深计算河道的产流量、流速和河流水深；根据能量守恒定律，利用栅格内河流实际液体元流能量方程，分别计算栅格内的河流的沿程水头损失和弯道带来的局部水头损失，获得水流流出栅格的流速和水流流经栅格的实际所需时间；通过每个栅格的流向，获取每个格点流向流域泄流口所需经过的格点层数；根据径流深时间序列和河道的流量，获取当前格点在该时刻的流量。
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公开(公告)号：CN114971070B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210712222.0
申请日：2022-06-22
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06N3/044 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种预测矿区地下水位的方法，包括：收集矿区气象和采煤生产数据并构建输入变量库，使用偏互信息算法PMI对输入变量库进行非线性的特征变量筛选，使用STL算法对被筛选中的两个特征变量与地下水位时间序列进行去趋势，分别计算去趋势的地下水位的显著自相关阶数及去趋势的地下水位和去趋势的输入变量间的显著互相关阶数，将显著自相关阶数作为为NARX模型的反馈入延迟系数，将显著互相关阶数作为NARX模型中是输入延迟系数，构建机器学习模型NARX，在机器学习模型NARX预测中输入矿区气象和采煤生产数据，预测矿区地下水位。该方法突破了传统地下水数值模型中所需水文地质参数多、建模成本高、模拟精度差等问题。
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公开(公告)号：CN114971070A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210712222.0
申请日：2022-06-22
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种预测矿区地下水位的方法，包括：收集矿区气象和采煤生产数据并构建输入变量库，使用偏互信息算法PMI对输入变量库进行非线性的特征变量筛选，使用STL算法对被筛选中的两个特征变量与地下水位时间序列进行去趋势，分别计算去趋势的地下水位的显著自相关阶数及去趋势的地下水位和去趋势的输入变量间的显著互相关阶数，将显著自相关阶数作为为NARX模型的反馈入延迟系数，将显著互相关阶数作为NARX模型中是输入延迟系数，构建机器学习模型NARX，在机器学习模型NARX预测中输入矿区气象和采煤生产数据，预测矿区地下水位。该方法突破了传统地下水数值模型中所需水文地质参数多、建模成本高、模拟精度差等问题。
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公开(公告)号：CN113946964A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111226398.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种草原河流河道流量汇流计算方法，包括：根据极值选取原理，通过每个栅格高程数据获得每个栅格内水流的流向；通过高清遥感影像以及实地测量数据提取河流特征量；通过气温、降水、实际蒸散量和栅格面积，计算获取每个栅格的径流深时间序列；通过每个栅格面积和径流深计算河道的产流量、流速和河流水深；根据能量守恒定律，利用栅格内河流实际液体元流能量方程，分别计算栅格内的河流的沿程水头损失和弯道带来的局部水头损失，获得水流流出栅格的流速和水流流经栅格的实际所需时间；通过每个栅格的流向，获取每个格点流向流域泄流口所需经过的格点层数；根据径流深时间序列和河道的流量，获取当前格点在该时刻的流量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120063793A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510537621.1
申请日：2025-04-27
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于草原干旱半干旱区的草原干旱监测装置，包括壳体和取样筒，壳体内设置有取样筒和若干个收集筒，取样筒内接触连接收集推板，收集推杆的上端固定连接螺杆，螺杆通过驱动主动齿轮驱动；驱动主动齿轮的下端固定连接卡齿盘，卡齿盘上转动连接棘轮，卡齿盘与棘轮之间设置有控制棘轮只能单向转动的卡齿，棘轮下方设置有若干个槽轮，最下方的槽轮的外侧固定连接定位驱动齿圈。本发明在对草原土壤进行取样后，能够将土壤样本进行保存，并且该干旱监测装置能够对小范围多次取样的土壤样本都进行保存，避免研究人员多次收集样本的操作复杂性，使研究人员定期对多次取样样本统一收集后进行检测，降低了研究人员的操作难度与繁冗操作。
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公开(公告)号：CN119912046A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510413105.8
申请日：2025-04-03
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种流域生态治理水质提升处理系统，第二转盘在第一转盘的驱动下带动第三转盘转动，第三转盘转动带动其上的第一组药剂盒向上转动。副传动轴滑动使第二转盘与第三转盘脱离接合，花键套和花键杆形成键连接，花键杆带动花键套及第一齿轮、第三齿轮转动，第三齿轮转动带动第二组药剂盒向上转动。副传动轴继续滑动，花键套和花键杆失去键连接，主端面齿轮与从动端面齿轮相啮合，第二转盘转动带动主端面齿轮、从动端面齿轮、第二齿轮、第四齿轮转动，第四齿轮转动带动第三组药剂盒向上转动。本发明可针对不同药剂盒内药剂的使用情况，单独使某一个药剂盒翻转并通过人工向药剂盒内添加药剂，提高药剂添加的灵活性和水质提升处理效率。
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公开(公告)号：CN119915987A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510405445.6
申请日：2025-04-02
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种封闭流域水质监控装置和系统，包括壳体和调节杆，所述壳体下端连接若干个调节杆，若干个调节杆滑动连接，壳体与调节杆内设置有能够适应不同流域深度的深度调节组件，每个调节杆的一侧均固定连接一个连接杆的一端，连接杆的另一端固定连接底座，底座上能够设置检测块，底座内设置有能够将检测块固定连接的锁定组件，壳体下端设置有能够同时驱动若干个锁定组件同步运作的联动组件。本发明通过更换不同的检测块，从而保证在对水质的不同信息进行检测时，能够提供误差最小的数据；同时能够针对不同深度的流域调整水质监测装置本身的高度；同时能够对不同的检测块进行同步固定，方便人员操作，减小人员负担，提高监测效率。
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公开(公告)号：CN119026077A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411083846.6
申请日：2024-08-08
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2113 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种河流水体中溶解氧的预测方法、系统及介质，涉及水质预测技术领域，包括：获取河道水体的气象、水文和水质作为输入变量，采用随机森林模型对输入变量进行重要度排序，以此确定最优输入变量；采用STL算法将溶解氧时间序列分解为趋势项、季节项和残余项，并利用最优输入变量分别构建溶解氧趋势项、季节项和残余项的LSTM预测子模型；通过麻雀搜索算法对溶解氧趋势项、季节项和残余项的LSTM预测子模型的超参数进行自动寻优，获得优化后的溶解氧趋势项、季节项和残余项的LSTM预测子模型；通过优化后的子模型对溶解氧浓度进行预测，对各个子模型的预测结果进行求和获得溶解氧浓度的预测结果。该方法能够精准地预测河道水体中的溶解氧浓度。
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公开(公告)号：CN117688333A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311762402.0
申请日：2023-12-20
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据预测岩溶泉流量的方法、系统、设备及介质，所述方法包括：基于历史泉流量数据构建候选输入变量库；利用多种变量筛选算法对候选变量库中的变量进行筛选，确定各自的最优输入变量；将多种变量筛选算法各自的最优输入变量输入至LSTM模型，分别建立混合预测模型，通过比较预测性能选出最优变量筛选算法；利用预先选择的不同优化算法对最优变量筛选算法的LSTM模型的超参数进行自动优化，选定最优的优化算法；利用预先选择的多种时序分解技术，将历史泉流量数据的时间序列分解为预设数量的子序列，通过最优的优化算法对岩溶泉流量进行组合预测。通过本公开的处理方案，实现了基于历史泉流量数据对未来泉流量的准确预测。
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