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公开(公告)号：CN114112856B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111485622.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 核工业北京化工冶金研究院 , 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种含铀砂岩全尺寸孔径结构表征方法及系统。该方法包括：将获取的含铀砂岩样品制作成铸体薄片，在偏光显微镜及阴极发光仪下进行岩性鉴定，确定砂岩支撑形式及胶结类型；对所述含铀砂岩样品进行CT扫描获得三维数字岩心；基于所述三维数字岩心确定孔隙半径分布图；利用最大球算法对所述孔隙半径分布图进行处理，得到连通孔隙和喉道半径分布图；基于所述含铀砂岩样品，获得可动流体核磁共振T2谱图；基于所述可动流体核磁共振T2谱图对所述连通孔隙和喉道半径分布图进行校准，从而精确表征含铀砂岩全尺寸孔隙结构。本发明实现了含铀砂岩从毫米、微米到纳米级全尺寸孔径结构的从定性到定量的完整精确表征。
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公开(公告)号：CN114112856A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111485622.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 核工业北京化工冶金研究院 , 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种含铀砂岩全尺寸孔径结构表征方法及系统。该方法包括：将获取的含铀砂岩样品制作成铸体薄片，在偏光显微镜及阴极发光仪下进行岩性鉴定，确定砂岩支撑形式及胶结类型；对所述含铀砂岩样品进行CT扫描获得三维数字岩心；基于所述三维数字岩心确定孔隙半径分布图；利用最大球算法对所述孔隙半径分布图进行处理，得到连通孔隙和喉道半径分布图；基于所述含铀砂岩样品，获得可动流体核磁共振T2谱图；基于所述可动流体核磁共振T2谱图对所述连通孔隙和喉道半径分布图进行校准，从而精确表征含铀砂岩全尺寸孔隙结构。本发明实现了含铀砂岩从毫米、微米到纳米级全尺寸孔径结构的从定性到定量的完整精确表征。
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公开(公告)号：CN117829330A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311350618.6
申请日：2023-10-18
Abstract: 本发明提供一种面向风力发电的多元时空数据概率预测方法及系统，所述方法包括：采集风力发电历史多元时空数据，并获取历史多元时空数据的多模态信息；构建NGBoost概率预测模型，基于所述多模态信息对所述NGBoost概率预测模型进行训练；利用训练后的NGBoost概率预测模型对风力发电多元时空数据进行未来预设时间段的概率预测。本发明根据风电时空多模态信息所提供的动态时空相关性对多元时空数据的特征进行有效的筛选与整合，并输入至NGBoost概率预测模型中，在对多元时空数据未来变化趋势进行精确预测的同时能够对其不确定性进行准确评估，具有较强的可解释性。
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公开(公告)号：CN113159105B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110216457.6
申请日：2021-02-26
Applicant: 北京科技大学
Inventor： 王玲
IPC: G06F16/245 , G06V20/00
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为无监督模式识别方法及数据采集监控系统，所述方法包括：采集驾驶员在驾驶过程中的驾驶数据片段并进行特征提取；利用改进的基于Wasserstein距离的自适应K‑Means聚类算法对提取的特征进行聚类，获得驾驶行为模式；建立驾驶行为主题描述，利用LDA模型将驾驶行为主题描述与所有聚类获得的驾驶行为模式进行匹配，得到无监督驾驶行为的识别结果。此外，本发明还构建了相应的数据采集监控系统，由模式识别算法、硬件架构、监控APP组成了一个完整的驾驶行为无监督模式监控系统，能够更加有效地识别驾驶行为，实现对驾驶行为的实时监控，提高驾驶员的行车安全性。
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公开(公告)号：CN111274282B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010014006.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 北京科技大学
Inventor： 王玲
IPC: G06F16/2458 , G01W1/02
Abstract: 本发明提供一种空气质量挖掘系统、方法及数据采集监控装置，所述空气质量挖掘系统包括：数据采集监控装置，用于采集空气质量数据；数据分析模块，用于对采集的空气质量数据进行分析，根据时空关联规则进行数据挖掘；空气质量数据采集监控APP，用于提供相关数据的查询、显示、在线更新及修改。所述方法包括基于迁移学习的时空关联规则挖掘算法，根据时空数据的特点，建立时空关联规则挖掘模型，能够将时空关联规则的研究扩展到多个类型的时空数据中。本发明的数据采集监控装置、挖掘算法、监控APP三部分组成了一个完整的体系，为相关领域的研究、发展提供了有益的借鉴。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116028690A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210730876.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/906 , G06F16/903
Abstract: 本发明提出一种时空序列异常模式挖掘方法及装置，涉及异常模式挖掘及时空协同技术领域。确定所有空间位置的异常子序列集合；确定异常子序列之间的空间直接近邻关系与时间相交关系，确定时空协同异常事件的空间范围和持续时间；根据确定的空间范围和持续时间得到时空协同异常事件的自适应近邻值，通过所述自适应近邻值聚类时空协同异常事件，确定最终的时空异常模式，完成时空序列异常模式挖掘。针对时空序列数据的异常模式挖掘问题，提出了基于时空协同异常事件的时空序列异常模式挖掘算法，利用空间直接近邻的概念挖掘时空协同异常模式，通过一个时空协同异常事件度量，确定各事件密度，实现时空序列数据的异常模式挖掘。
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公开(公告)号：CN110032585B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910261214.7
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种空气质量数据的时间序列双层符号化方法及装置，能够保留每个子序列所能持续的具体时间区间。所述方法包括：按照时间序列中观测值的大小，对时间序列进行分组；对分组后的时间序列，通过香农熵自适应聚类确定符号集大小及符号集中符号对应的值域范围；通过最小描述长度准则及梯度斜率方法获取时间序列的特征点序列；根据时间序列相邻特征点在值域范围的跳变关系，确定时间序列在时间轴的分割点；根据时间序列的分割点，确定时间序列中每个子序列的起止时刻值及其所处值域范围对应的符号，将时间序列转换为包含时态关系的符号化序列。本发明涉及数据处理领域。
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公开(公告)号：CN110885933A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911118117.9
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: C22B15/00
Abstract: 一种底吹熔炼炉强化熔炼及改善熔体喷溅的方法，属于底吹熔炼炉技术领域。该方法包括：错流喷吹；错峰喷吹；错流喷吹和错峰喷吹两者结合使用。错流喷吹是保证每组相邻喷枪喷吹强度相同的条件下，通过改变喷枪位置，使相邻两股喷吹气流状态产生差异，达到缓解气流叠加、抑制喷溅、强化喷吹的目的；错峰喷吹是保证每组相邻喷枪位置相同的条件下，通过改变喷吹强度，使相邻两股喷吹气流状态产生差异，达到缓解气流叠加、抑制喷溅、强化喷吹的目的。采用本方法，可以使底吹炉内熔体搅动更加均匀，促进炉料反应完全，避免底吹熔炼产出的炉渣夹带金属和生料，改善熔体表面层的喷溅，以及减弱靠近喷枪的壁面所受冲刷应力过于集中的现象，进而可以提高底吹熔炼炉的产能。
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公开(公告)号：CN109112315A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811030000.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: C22B7/04 , C22B15/0039 , C22B15/0054
Abstract: 本发明提供一种延长铜转炉渣贫化电炉耐火材料寿命的方法，属于冶金技术领域。该方法在贫化电炉使用初期，炉内填充转炉渣原料，控制起炉温度低于转炉渣熔点值50～100℃，并保温24～48小时。如此，可使炉渣中四氧化三铁在镁铬耐火砖表面充分挂渣，形成一层厚厚的保护层，阻止转炉渣直接接触侵蚀耐火材料。然后，将贫化电炉升温至高于转炉渣熔点值50～100℃再进行正常生产。高于转炉渣熔点值50～100℃，贫化电炉内保证了一定的过热度，渣的黏度降低，有利于冰铜分离。本发明所述方法改进了现有生产工艺，成本低、操作简便、易于实施，控制起炉温度可以有效增加电炉内挂渣行为，延长现有镁铬耐火材料的使用寿命。
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公开(公告)号：CN106778838A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611076083.8
申请日：2016-11-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6222 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供一种预测空气质量的方法，能够自动确定HMM模型的隐状态数。所述方法包括：获取观测序列；利用FCM聚类算法对获取的所述观测序列进行聚类，得到最优聚类数及其相应的聚类结果；根据聚类结果，为每一类建立一个HMM模型，再通过FCM聚类算法确定每一类的最佳聚类数；将确定的每一类的最佳聚类数作为建立的HMM模型的隐状态数；根据所述聚类结果，对建立的HMM模型进行训练，基于训练后的HMM模型，对空气质量进行预测。本发明适用于环境检测技术领域。
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