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公开(公告)号:CN119438444A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411694518.X
申请日:2024-11-25
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
Abstract: 本发明公开了一种土壤溢油污染环境损害程度快速确认的方法。所述方法包括:1)确定目标检测区域,在目标检测区域中选定预定数目的检测点;2)对于每个样品,对样品中石油烃进行检测,基于每个采样点上多个深度处测得的石油烃的含量拟合深度‑含量曲线,对每个采样点的深度‑含量曲线的面积进行积分,将积分结果除以多个采样深度处的总采样量作为该采样点处石油烃的平均含量,计算所有检测区域的综合平均含量。本发明的方法可以对区域内的溢油量进行评估,溢油量直接决定着损害程度。
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公开(公告)号:CN119131605A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411621489.4
申请日:2024-11-14
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于土壤损害预警技术领域,具体涉及土壤损害的综合预警方法、平台及存储介质,方法包括:S1、提前获取土壤的若干个遥感图像,使用若干个由遥感图像和与遥感图像相对应的真实结果组成的训练数据训练生成预警模型;S2、持续获取土壤的遥感图像,将不同的遥感图像依次输入预警模型,分别输出第一预警结果,判断遥感图像对应新的损害种类的情况是否发生,在是的情况下,继续下个步骤;S3、持续获取土壤的遥感图像,将不同的遥感图像依次输入备用预警模型,根据输出结果分别产生第二预警结果,同时基于全部原来的训练数据和若干个第一训练数据,针对预警模型进行重新训练。本发明能确保预警方法的高效执行。
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公开(公告)号:CN118730611A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410872033.9
申请日:2024-07-01
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
IPC: G01N1/08
Abstract: 本发明提供了一种地下土壤取样装置及其取样方法。本发明的地下土壤取样装置包括机架、动力组件、钻头、升降组件与取样组件,动力组件驱动钻头在目标取样区域钻出取样孔,取样组件伸入取样孔进行土壤取样;取样组件包括取样筒、取样头、取样连接带,取样头安装在取样筒内腔中,其包括承压板、第一取样瓣、第二取样瓣与束带,第一、二取样瓣可彼此扣合形成圆筒形结构,束带紧缚在圆筒形结构中部设有的收缩区外侧,圆筒形结构后端固定在承压板上,在承压板与取样筒内腔筒壁之间填充的可燃物点燃后可将取样头发射出去,对深层土层进行整体采样取样,只需要将束带断开,就可以将第一、二取样瓣分离,以便可以将取样土壤较完整的取出进行检测分析。
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公开(公告)号:CN119643222A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411781997.9
申请日:2024-12-05
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
Abstract: 本发明公开了一种快速采样方法及系统,涉及水质检测技术领域,包括以下步骤:确定待检验区域,并获取待检验区域内的采样点;基于待检验区域及待检验区域内的采样点,规划无人机的最佳飞行路线;将无人机按照最佳飞行路线飞行到采样点上方,并将搭载的采样箱投入水中,采集不同深度的水样;将采样箱向上移动至无人机支架,操纵无人机返航,将不同深度的水样置入不同的取样试管内,完成水源采样。本发明通过一次采样操作即可获取不同深度的水样,减少了取样时间,提高了采样效率,增加了采集样品的多样性,避免了人工手动采样的局限性,可进一步确保之后水质检测的准确性。
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公开(公告)号:CN119131605B
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411621489.4
申请日:2024-11-14
Applicant: 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于土壤损害预警技术领域,具体涉及土壤损害的综合预警方法、平台及存储介质,方法包括:S1、提前获取土壤的若干个遥感图像,使用若干个由遥感图像和与遥感图像相对应的真实结果组成的训练数据训练生成预警模型;S2、持续获取土壤的遥感图像,将不同的遥感图像依次输入预警模型,分别输出第一预警结果,判断遥感图像对应新的损害种类的情况是否发生,在是的情况下,继续下个步骤;S3、持续获取土壤的遥感图像,将不同的遥感图像依次输入备用预警模型,根据输出结果分别产生第二预警结果,同时基于全部原来的训练数据和若干个第一训练数据,针对预警模型进行重新训练。本发明能确保预警方法的高效执行。
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