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智能煤质在线传感器所属单位华南理工大学
所属学院电力学院
项目负责人姚顺春
成果简介传统的煤质检测方法是对原煤采制样后进行离线分析，从采样、制样到检验结果的报出一般需要几个小时，检测结果严重滞后于煤炭燃烧利用。本技术采用新型的激光等离子体光谱原理，具有无需/简单的样品预处理、分析速度快、多指标同步分析、灵敏度高、使用安全等优点。本产品直接测量颗粒流，无需其他预处理，极大地简化了检测的复杂程序，且显著降低了人为因素的影响。核心部件全进口，确保装置的可靠性。本技术已获授权专利11件，并在广东省特种设备检测研究院进行示范应用，本产品在水泥、冶金、食品安全、制药等行业中的固体物料成分检测领域有广泛应用前景。技术指标：可以选择两种测量模式，一为在入炉煤风粉管道中安装连续取样装置，以颗粒流的形式进行原位在线测量；二为在入炉煤皮带上，与全自动采制样系统联合运行，由全自动采制样系统制备的煤粉分析样直接引入测量单元，在线测量煤质特性。第一种模式的测量周期小于1分钟，第二种模式的测量周期（含全自动采制样过程）小于30分钟。检测指标包含发热量、工业分析、元素分析、燃烧特性、结渣特性等。发热量的测量精度±0.5MJ/kg，含碳量的测量精度±1.5wt.%。其他指标的定量分析误差与γ射线煤质在线分析仪处于同一水平。市场效益：将该技术应用于燃烧过程的优化控制，可以进一步提高锅炉燃烧的经济性和安全性，有效降低单位发电煤耗率（约1g/kWh），同时促进细颗粒物、NOx、SO2和CO2等污染物的减排。此外可以实现碳平衡的快速分析，计算准确的排放因子，提高碳排放量核查准确度。
基于确定学习理论的心肌缺血辅助检测方法专利号CN0
所属学院自动化科学与工程学院
所属大类医学或兽医学；卫生学
专利介绍本发明公开了一种基于确定学习理论的心肌缺血辅助检测方法，该方法包括如下步骤：数据预处理，获取心电图ST-T环数据；采用确定学习算法对ST-T环的内在系统动态进行局部准确建模，将所建模的系统动态进行三维可视化显示得到CDVG；根据CDVG形态并结合高危因素与临床信息进行分析，得到辅助检测结果。该方法的技术要点是基于确定学习算法的CDVG的获得与分析。本发明方法适用于心电图尚未发生明显改变时的心肌缺血检测，可有效提示心血管疾病的发生，还可用于心血管疾病治疗效果的评估，具有检测过程简单、经济、无创，减轻了患者负担等优点。
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