一种基于激光诱导击穿光谱的油料作物种子含油量检测方法

    公开(公告)号:CN105758843B

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201610242187.5

    申请日:2016-04-19

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01N21/71

    摘要: 一种基于激光诱导击穿光谱的油料作物种子含油量检测方法,包括以下步骤:S1、标准样品选取及其含油量的测定;S2、标准样品光谱的测量及其谱线强度值的确定;S3、含油量与谱线强度值关系式的确定;S4、待测样品表面光谱测量及其谱线强度值的确定;S5、待测样品含油量的确定。其优点是:通过测量标准样品的激光诱导击穿光谱,获取油料作物种子标准样品强度值,获得谱线强度值与油料作物种子含油量之间的关系式;对待测样品进行激光诱导击穿光谱测量并获得其CN分子链388.3nm谱线的强度值,从而计算出待测样品的含油量;本方法在准确测量待测物含油量的同时,降低工作时间,提高测量准确性,可用于油料作物种子含油量的在线测量。

    一种微生物电化学耦合脱硫装置及方法

    公开(公告)号:CN117023866A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311022337.8

    申请日:2023-08-14

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明公开了一种微生物电化学耦合脱硫装置及方法,涉及微生物电化学水处理技术领域。微生物电化学耦合脱硫装置包括气浮单元、脱硫单元和好氧单元,气浮单元将废水中的悬浮物和油类污染物去除,脱硫单元和好氧单元中的微生物将含硫废水中的硫酸盐、硫代硫酸盐以及亚硫酸盐还原为硫化物,同时降解废水中有机物,并将化学能转化为电能,为脱硫装置中的用电设备供能;在满足石化废水达标排放的同时,能够有效降低含硫废水处理的能源消耗和运行成本。

    一种基于风光互补供电的水处理系统及方法

    公开(公告)号:CN117023798A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310928762.7

    申请日:2023-07-26

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于风光互补供电的水处理系统及方法,涉及水处理技术领域,包括厌氧单元、缺氧单元、好氧单元、风光互补供电单元;厌氧单元、缺氧单元和好氧单元依次连通;风光互补供电单元为厌氧单元、缺氧单元和好氧单元供电;好氧单元设有出水管,内部设置有膜组件,膜组件通过抽吸泵连接至出水管,本发明提供的一种基于风光互补供电的水处理系统及水处理方法,降低了水处理系统的运行成本,解决了水处理中能源消耗较高的问题。

    基于人工智能的有机组分显微识别定量方法

    公开(公告)号:CN112967270A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110317044.7

    申请日:2021-03-25

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明提供一种基于人工智能的有机组分显微识别定量方法,包括以下步骤:S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机;S2、拼接矩阵图片;S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪,获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图;边缘跟踪采用边缘精细检测网络进行识别;S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加,保留边缘跟踪路径叠加;S5、分类提取;S6、根据分类填充不同颜色;颜色填充采用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe作为学习模型;S7、统计颜色像素数,并求和;通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描,自动拼接和人工智能识别的方案,能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。

    畜禽养殖废水处理装置及方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111285557A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010232407.2

    申请日:2020-03-28

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明公开了一种畜禽养殖废水处理装置及方法,该装置包括依次设置的厌氧区、好氧区和臭氧区,其中厌氧区入口连接进水管,厌氧区上部连接至好氧区,好氧区上部通过管道连接至臭氧区,臭氧区出口连接至出水管;好氧区内设有曝气装置和膜组件,臭氧区设有臭氧输入通道。本发明提供的装置在厌氧好氧膜工艺处理后增设臭氧氧化工艺,且经臭氧处理后的尾水可回流至厌氧区,该工艺可通过厌氧氨氧化和短程硝化反硝化脱氮,通过臭氧进一步降解废水中的有机污染物,同时提高废水脱色和消毒效果,出水水质满足畜禽行业排放标准或可中水回用实现零排放。

    基于激光诱导击穿光谱的岩石含油级别判断方法

    公开(公告)号:CN105866103B

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201610242042.5

    申请日:2016-04-19

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01N21/71

    摘要: 本发明公开一种基于激光诱导击穿光谱的岩石含油级别判断方法,其通过对岩石样品表面进行激光诱导击穿光谱测量,得到岩石样品表面所有测量点分子链谱线强度值与岩石样品含油级别之间的关系,并生成训练结构,从而将待测岩石样品所有测量点分子链谱线强度值代入训练结构中,判断出待测岩石样品的含油级别。所述基于激光诱导击穿光谱的岩石含油级别判断方法能在较准确地判断出待测岩石样品含油级别的同时,能大大降低判断岩石样品含油级别所需要的时间,提高判断岩石样品含油级别的效率及准确性,可用于岩石样品含油级别的在线判断测量,高效快速的实现岩石含油级别的准确判断。

    农业废水处理装置的快速启动方法

    公开(公告)号:CN111302497A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010221654.2

    申请日:2020-03-26

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明公开了一种农业废水处理装置的快速启动方法,具体启动时,1)在好氧反应器内安装曝气器,并布设生物填料;然后厌氧反应器和好氧反应器分别接种活性污泥,装置内引入水,并构建生态浮岛;2)调节装置中废水的C、N、P营养比和pH值;3)对好氧反应器内进行充氧曝气,肉眼观察生物填料表面颜色变黄且有明显附着物时停止曝气,活性污泥全部排出;4)再次开启曝气系统并开启进水管向装置中进水,调节水力停留时间后完成农业废水处理装置的快速启动。本发明具有启动时间短、氧气利用效率高、环境适用能力强、抗冲击负荷高、微生物繁殖速度快等优点,尤其对农村生活污水等典型农业废水处理效果显著。

    农业废水生物生态耦合处理装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111302496A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010221568.1

    申请日:2020-03-26

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明公开了一种农业废水生物生态耦合处理装置,包括厌氧反应器、好氧反应器和生态浮岛;其中废水进水管连接至厌氧反应器的进水口,厌氧反应器出水口连接至好氧反应器进水口,生态浮岛位于好氧反应器的上方,且生态浮岛的水体与好氧反应器的水体为一体,好氧反应器内设有曝气系统,生态浮岛上部设有出水口,生态浮岛出水口连接净化水出水管。该装置采用厌氧反应器、好氧反应器和生态浮岛的处理流程,提高了农业废水的处理能力和处理效率。本发明结构紧凑,工艺简单、占地面积小、抗冲击能力强、操作维护方便,采用水生植物净化废水的同时可供人类食用,实现了废水达标排放和水生植物资源化利用。

    一种基于激光诱导击穿光谱的油料作物种子含油量检测方法

    公开(公告)号:CN105758843A

    公开(公告)日:2016-07-13

    申请号:CN201610242187.5

    申请日:2016-04-19

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01N21/71

    CPC分类号: G01N21/718

    摘要: 一种基于激光诱导击穿光谱的油料作物种子含油量检测方法,包括以下步骤:S1、标准样品选取及其含油量的测定;S2、标准样品光谱的测量及其谱线强度值的确定;S3、含油量与谱线强度值关系式的确定;S4、待测样品表面光谱测量及其谱线强度值的确定;S5、待测样品含油量的确定。其优点是:通过测量标准样品的激光诱导击穿光谱,获取油料作物种子标准样品强度值,获得谱线强度值与油料作物种子含油量之间的关系式;对待测样品进行激光诱导击穿光谱测量并获得其CN分子链388.3nm谱线的强度值,从而计算出待测样品的含油量;本方法在准确测量待测物含油量的同时,降低工作时间,提高测量准确性,可用于油料作物种子含油量的在线测量。

    基于人工智能的有机组分显微识别定量方法

    公开(公告)号:CN112967270B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202110317044.7

    申请日:2021-03-25

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明提供一种基于人工智能的有机组分显微识别定量方法,包括以下步骤:S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机;S2、拼接矩阵图片;S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪,获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图;边缘跟踪采用边缘精细检测网络进行识别;S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加,保留边缘跟踪路径叠加;S5、分类提取;S6、根据分类填充不同颜色;颜色填充采用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe作为学习模型;S7、统计颜色像素数,并求和;通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描,自动拼接和人工智能识别的方案,能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。