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公开(公告)号：CN113588617A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110882225.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 清华大学 , 清华大学合肥公共安全研究院
Abstract: 本发明公开了一种水质多特征预警溯源系统及方法，其中，系统包括：在线测量模块，包括：荧光光谱测量模块，用于获取样品的荧光信息；紫外光谱测量模块，用于获取样品的水质多参数信息；自动样品制备模块，提供条件；在线测量模块，用于通过和水污染识别预警模块完成样品的在线测量；实验室测量模块，包括：用于多样品自动供样设备和水污染识别预警模块协同以完成所述样品自动测量。本发明所提供的水污染源自动测量系统，利用深度学习算法将测量数据与不同行业工厂水质标准指纹库进行匹配，计算测量水样与所属区域污染产生工厂的标准水样库匹配程度。而且拓宽水污染识别预警仪的应用场景，云溯源技术实时更新补充水污染数据库。
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公开(公告)号：CN112163481A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010973000.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于视频识别的水环境污染分析方法，基于水环境现场传回的高清视频数据，通过视频综合风险识别模型、图像识别opencv模块颜色识别算法及RBG颜色空间三维球距离算法；快速、准确输出当前水环境现场是否存在异常排污行为及排污行为的风险等级，解决了水环境水质水量判断水环境综合风险的滞后性及效率低；解决人工监控视频判断污染排放的随机性，漏报等缺点。
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公开(公告)号：CN112132333A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为稳健。
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公开(公告)号：CN112198144B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010973039.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明一种快速污水溯源的方法，包括污染源数据库的建立，通过对监测流域内各个企业排口节点采集到的历史水样进行水质数据检测和三维荧光光谱分析，并将水质数据和三维荧光光谱数据结合得到水质快照信息录入数据库；污水溯源，将当前水样水质特征与数据库中的所有水质快照信息进行相似度计算，最后得出相似度最高的水质快照信息则为污染源。本发明所使用的水质数据均为线上自动检测，通过水质检测及三维荧光光谱检测结合，与数据库已录入水质快照信息进行相似度匹配，可以快速判断出下游污水的来源，大大节省了溯源时间，提高了溯源效率。
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公开(公告)号：CN112132333B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113270215B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110538392.7
申请日：2021-05-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂液态流出物14C自动前处理装置及方法，其中，该装置包括裂解炉、冷凝池、过滤器和吸收瓶，裂解炉用于将核电厂液态流出物样水在高纯氧和催化剂的辅助下且在温度为790～810℃的条件下瞬间气化成14CO2和氚化水蒸气的混合气体；冷凝池用于对混合气体进行冷凝处理，以分离出夹带有残余氚化水蒸气的14CO2；过滤器用于过滤掉夹带有残余氚化水蒸气的14CO2中的残余氚化水蒸汽，得到过滤后的14CO2，过滤后的14CO2中3H残存率低于0.01‰；吸收瓶用于盛装NaOH溶液，以吸收过滤后的14CO2，从而得到吸收液。本发明可实现自动化与准确性二者的统一。
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公开(公告)号：CN112101796B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010984385.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种水环境污染风险综合感知识别系统，包括水质水量监测模块和水环境视频监控模块；所述水质水量监测模块的基于内置的水污染等级识别模型输出水质水量数据对应的水污染等级，所述水环境视频监控模型采集目标区域的视频画面，并通过内置的视频识别模型识别视频画面是否存在异常排放。本发明的优点在于：通过水环境视频监控模块实时监控水环境的画面，并基于画面识别与分析发现异常排污事件，能够实时监控，提高异常响应的时效性，防止排污事件的影响扩大，同时通过水质水量监测模块检测水环境的水质水量数据，能够在水体颜色、浊度等物理性质无明显变化时，及时发现水质的异常，提高识别精度，防止漏报。
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公开(公告)号：CN113270215A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110538392.7
申请日：2021-05-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂液态流出物14C自动前处理装置及方法，其中，该装置包括裂解炉、冷凝池、过滤器和吸收瓶，裂解炉用于将核电厂液态流出物样水在高纯氧和催化剂的辅助下且在温度为790～810℃的条件下瞬间气化成14CO2和氚化水蒸气的混合气体；冷凝池用于对混合气体进行冷凝处理，以分离出夹带有残余氚化水蒸气的14CO2；过滤器用于过滤掉夹带有残余氚化水蒸气的14CO2中的残余氚化水蒸汽，得到过滤后的14CO2，过滤后的14CO2中3H残存率低于0.01‰；吸收瓶用于盛装NaOH溶液，以吸收过滤后的14CO2，从而得到吸收液。本发明可实现自动化与准确性二者的统一。
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公开(公告)号：CN112198144A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010973039.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明一种快速污水溯源的方法，包括污染源数据库的建立，通过对监测流域内各个企业排口节点采集到的历史水样进行水质数据检测和三维荧光光谱分析，并将水质数据和三维荧光光谱数据结合得到水质快照信息录入数据库；污水溯源，将当前水样水质特征与数据库中的所有水质快照信息进行相似度计算，最后得出相似度最高的水质快照信息则为污染源。本发明所使用的水质数据均为线上自动检测，通过水质检测及三维荧光光谱检测结合，与数据库已录入水质快照信息进行相似度匹配，可以快速判断出下游污水的来源，大大节省了溯源时间，提高了溯源效率。
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公开(公告)号：CN112101796A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010984385.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种水环境污染风险综合感知识别系统，包括水质水量监测模块和水环境视频监控模块；所述水质水量监测模块的基于内置的水污染等级识别模型输出水质水量数据对应的水污染等级，所述水环境视频监控模型采集目标区域的视频画面，并通过内置的视频识别模型识别视频画面是否存在异常排放。本发明的优点在于：通过水环境视频监控模块实时监控水环境的画面，并基于画面识别与分析发现异常排污事件，能够实时监控，提高异常响应的时效性，防止排污事件的影响扩大，同时通过水质水量监测模块检测水环境的水质水量数据，能够在水体颜色、浊度等物理性质无明显变化时，及时发现水质的异常，提高识别精度，防止漏报。
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