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公开(公告)号：CN114933988A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210511219.2
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一株具有好氧反硝化同步脱氮除磷性能的假单胞菌，菌株命名为Pseudomonas stutzeri JUST‑1，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M2022234。本发明筛选分离获得的菌株能够在好氧条件下实现反硝化除磷过程，具有同步去除污水中氮磷的性能：其在TN和TP初始浓度分别为80mg/L和90mg/L的高浓度氮磷合成污水中时，TN、TP 12小时的去除率达25.38％和26.19％，24小时达77.11％和73.57％；在TN、TP和COD浓度分别为40.25mg/L、3.89mg/L和170mg/L的实际市政污水中时，经过20小时的反应，TN、TP和COD的去除率达85.13％，78.06％和83.22％。
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公开(公告)号：CN114958659B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210511446.5
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
IPC分类号： C12N1/20 , C12N1/02 , C02F3/34 , C02F3/30 , C12R1/01 , C02F101/10 , C02F101/16 , C02F101/30 , C02F101/38
摘要： 本发明公开了一株具有好氧硝化反硝化脱氮除磷性能的善变副球菌，菌株命名为Paracoccus versutus JUST‑3，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M2022233。本发明筛选分离获得的菌株能够在好氧条件下实现硝化过程和反硝化除磷过程，具有同步去除污水中氮磷的性能：其在高浓度氮磷合成污水中TN、TP初始浓度分别为100mg/L和90mg/L时，菌株对TN和TP 24小时去除率达68.58％和81.02％；在实际市政污水中TN、TP和COD浓度分别为46.43mg/L、3.82mg/L和204mg/L，经过24小时的反应，菌株对污水中TN、TP和COD的去除率达91.84％、82.21％和84.31％。
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公开(公告)号：CN114933988B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210511219.2
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一株具有好氧反硝化同步脱氮除磷性能的假单胞菌，菌株命名为Pseudomonas stutzeri JUST‑1，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M2022234。本发明筛选分离获得的菌株能够在好氧条件下实现反硝化除磷过程，具有同步去除污水中氮磷的性能：其在TN和TP初始浓度分别为80mg/L和90mg/L的高浓度氮磷合成污水中时，TN、TP 12小时的去除率达25.38％和26.19％，24小时达77.11％和73.57％；在TN、TP和COD浓度分别为40.25mg/L、3.89mg/L和170mg/L的实际市政污水中时，经过20小时的反应，TN、TP和COD的去除率达85.13％，78.06％和83.22％。
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公开(公告)号：CN114940957B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210511205.0
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一株具有兼性反硝化同步脱氮除磷性能的泛养副球菌，菌株命名为Paracoccus pantotrophus JUST‑2，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M 2022235。本发明筛选分离获得的菌株能够在实现同时去除污水中氮磷的性能：其在高浓度氮磷合成污水中TN、TP初始浓度分别为80mg/L和90mg/L时，菌株对TN和TP 12小时的去除率达22.93％和14.36％，24小时达80.24％和74.27％；在实际市政污水中TN、TP浓度分别为42.31mg/L和5.12mg/L时，经厌氧6小时，好氧6小时，缺氧9小时反应后，菌株对TN、TP的去除率达90.22％和83.79％。
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公开(公告)号：CN115093986B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210511220.5
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
IPC分类号： C12N1/20 , C02F3/34 , C12R1/38 , C12R1/01 , C02F101/10 , C02F101/16
摘要： 本发明公开了强化污水脱氮除磷性能的复合菌剂及其制备方法和应用，所述复合菌剂包Pseudomonas stutzeri JUST‑1，Paracoccus pantotrophus JUST‑2，Paracoccus versutus JUST‑3三株菌种。本发明提供的用于强化脱氮除磷的复合微生物菌剂相对于单个菌种适应能力更强，能够增强整个复合微生物菌剂的稳定性，可以同时脱氮和除磷，大大提高了去除氮磷的效率。该复合微生物菌剂对高浓度氮磷合成废水中总氮和总磷的去除率可达93.58％和91.32％；对实际生活污水中总氮、总磷和COD去除率分别为
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公开(公告)号：CN115093986A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210511220.5
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
IPC分类号： C12N1/20 , C02F3/34 , C12R1/38 , C12R1/01 , C02F101/10 , C02F101/16
摘要： 本发明公开了强化污水脱氮除磷性能的复合菌剂及其制备方法和应用，所述复合菌剂包Pseudomonas stutzeri JUST‑1，Paracoccus pantotrophus JUST‑2，Paracoccus versutus JUST‑3三株菌种。本发明提供的用于强化脱氮除磷的复合微生物菌剂相对于单个菌种适应能力更强，能够增强整个复合微生物菌剂的稳定性，可以同时脱氮和除磷，大大提高了去除氮磷的效率。该复合微生物菌剂对高浓度氮磷合成废水中总氮和总磷的去除率可达93.58％和91.32％；对实际生活污水中总氮、总磷和COD去除率分别为96.56％、93.03％和94.47％。
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公开(公告)号：CN114958659A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210511446.5
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
IPC分类号： C12N1/20 , C12N1/02 , C02F3/34 , C02F3/30 , C12R1/01 , C02F101/10 , C02F101/16 , C02F101/30 , C02F101/38
摘要： 本发明公开了一株具有好氧硝化反硝化脱氮除磷性能的善变副球菌，菌株命名为Paracoccus versutus JUST‑3，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M2022233。本发明筛选分离获得的菌株能够在好氧条件下实现硝化过程和反硝化除磷过程，具有同步去除污水中氮磷的性能：其在高浓度氮磷合成污水中TN、TP初始浓度分别为100mg/L和90mg/L时，菌株对TN和TP 24小时去除率达68.58％和81.02％；在实际市政污水中TN、TP和COD浓度分别为46.43mg/L、3.82mg/L和204mg/L，经过24小时的反应，菌株对污水中TN、TP和COD的去除率达91.84％、82.21％和84.31％。
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公开(公告)号：CN114940957A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210511205.0
申请日：2022-05-11
申请人： 江苏科技大学 , 镇江中微环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一株具有兼性反硝化同步脱氮除磷性能的泛养副球菌，菌株命名为Paracoccus pantotrophus JUST‑2，保藏于中国典型培养物保藏中心，保藏编号为CCTCC NO：M 2022235。本发明筛选分离获得的菌株能够在实现同时去除污水中氮磷的性能：其在高浓度氮磷合成污水中TN、TP初始浓度分别为80mg/L和90mg/L时，菌株对TN和TP 12小时的去除率达22.93％和14.36％，24小时达80.24％和74.27％；在实际市政污水中TN、TP浓度分别为42.31mg/L和5.12mg/L时，经厌氧6小时，好氧6小时，缺氧9小时反应后，菌株对TN、TP的去除率达90.22％和83.79％。
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公开(公告)号：CN115048956B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210605365.1
申请日：2022-05-31
申请人： 江苏科技大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N7/01 , G06N7/08
摘要： 本发明公开了一种多层网络的复杂机电装备故障诊断方法，包括：利用故障树分析法对复杂机电装备故障进行分析，构建故障知识库，建立复杂机电装备故障树；将复杂机电装备故障树转化为贝叶斯网络，建立贝叶斯网络故障诊断模型，实现复杂机电装备故障部件的定位；采集旋转机械部分各部件典型故障状态下的振动加速度信号；并提取出能够反映复杂机电装备状态的故障特征量，构建故障数据样本，并划分为训练集和测试集；建立基于ELM的复杂机电装备故障诊断模型；采用IPFA算法优化基于ELM的复杂机电装备故障诊断模型，得到基于IPFA‑ELM的复杂机电装备故障诊断模型；对模型进行测试，实现复杂机电装备部件故障类型的诊断，输出诊断结果。
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公开(公告)号：CN115048956A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210605365.1
申请日：2022-05-31
申请人： 江苏科技大学
摘要： 本发明公开了一种多层网络的复杂机电装备故障诊断方法，包括：利用故障树分析法对复杂机电装备故障进行分析，构建故障知识库，建立复杂机电装备故障树；将复杂机电装备故障树转化为贝叶斯网络，建立贝叶斯网络故障诊断模型，实现复杂机电装备故障部件的定位；采集旋转机械部分各部件典型故障状态下的振动加速度信号；并提取出能够反映复杂机电装备状态的故障特征量，构建故障数据样本，并划分为训练集和测试集；建立基于ELM的复杂机电装备故障诊断模型；采用IPFA算法优化基于ELM的复杂机电装备故障诊断模型，得到基于IPFA‑ELM的复杂机电装备故障诊断模型；对模型进行测试，实现复杂机电装备部件故障类型的诊断，输出诊断结果。
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