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公开(公告)号：CN110058320A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910348024.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于地球物理勘探技术研究领域，涉及一种探测区可调的主动场核磁共振测井探头及其探测方法包括：圆柱体探头外壳，其特定直径的圆柱体结构规范了探头内部元器件的布局，符合测井井眼的尺寸要求，同时对探头内部的元器件起到保护作用；两个轴向充磁的永磁体，极性相对放置，在探头的外部产生了一个先增强后减弱的环形磁场，可对外部的氢质子磁化，形成一个探测区；由减速电机、蜗轮蜗杆和齿条组成的移动单元，可以改变两个永磁体间的距离，从而改变探头外部探测区的位置。本发明中永磁体的布局方式能够在探头外部产生空间更大的探测区域，可以增强核磁信号的信噪比。本发明还利用蜗杆传动具有自锁性的特点，通过控制减速电机改变永磁体间距，从而改变探测均匀区的位置，能够获得更多径向探测深度的探测能力。
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公开(公告)号：CN106873044B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710255877.9
申请日：2017-04-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V3/14
CPC classification number: Y02A90/344
Abstract: 本发明涉及一种阵列式SQUID核磁共振地下水探测装置及成像方法，是由计算机经控制单元、大功率电源、大功率发射桥路与预极化线圈连接，控制单元分别与接收机和大功率发射桥路连接，接收机经第1SQUID乃至第20SQUID连接构成。本发明利用预极化场对探测的水体极化，提高了水体的宏观磁化强度，同时采用阵列式的SQUID接收模式，可以探测到极微弱的地电信号，从而获得更大的核磁共振信号初始振幅，得到在强噪声环境下地下核磁共振探测图像。解决了野外接收线圈携带以及接收不便的难题，可根据所要探测地区的地形地貌选择合理的接收铺设方式。提高了寻找地下水的效率，降低了钻井探测所需要成本，有利于在复杂地形地貌和强噪声环境下对探测区域的地下水探测。
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公开(公告)号：CN105783896B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201610329681.5
申请日：2016-05-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C17/38
Abstract: 本发明涉及一种交互式无人机磁罗盘校准装置及方法，包括可折叠脚架、可伸缩立杠，带有水平角度输出的三维云台，带有三维角度输出的可折叠承重力臂，可折叠配重力臂和带有人机对话面板的ARM控制系统。操作者可通过人机对话面板上的功能按键输入不同的控制指令，利用承重力臂上的角度传感器获取当前无人机的三维姿态，利用水平角度传感器获取无人机水平旋转角度。水平旋转三维云台，监测液晶显示屏上显示的实时角度数据，完成无人机磁罗盘不同角度的校准。装置具有操作简单、便携性强等优点，角度传感器的加入能够实现无人机磁罗盘的水平及多种角度的精确校准。
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公开(公告)号：CN106873044A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710255877.9
申请日：2017-04-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V3/14
CPC classification number: Y02A90/344 , G01V3/14
Abstract: 本发明涉及一种阵列式SQUID核磁共振地下水探测装置及成像方法，是由计算机经控制单元、大功率电源、大功率发射桥路与预极化线圈连接，控制单元分别与接收机和大功率发射桥路连接，接收机经第1SQUID乃至第20SQUID连接构成。本发明利用预极化场对探测的水体极化，提高了水体的宏观磁化强度，同时采用阵列式的SQUID接收模式，可以探测到极微弱的地电信号，从而获得更大的核磁共振信号初始振幅，得到在强噪声环境下地下核磁共振探测图像。解决了野外接收线圈携带以及接收不便的难题，可根据所要探测地区的地形地貌选择合理的接收铺设方式。提高了寻找地下水的效率，降低了钻井探测所需要成本，有利于在复杂地形地貌和强噪声环境下对探测区域的地下水探测。
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公开(公告)号：CN106772161A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710110315.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01R33/36 , G01R33/3621 , G01V3/14
Abstract: 本发明涉及一种无线传感网络的多通道阵列式接收线圈及探测方法，该线圈由接收线圈、线圈信息感知部分、线圈信号接收部分、无线通信部分和线圈信息运算处理部分构成，线圈信息感知部分、线圈信号接收部分和无线通信部分分别与接收线圈相连；线圈信息运算处理部分经无线通信部分与线圈信息感知部分、线圈信号接收部分相连。本发明采用无线数据回传降低了布线复杂度和系统造价，阵列式核磁共振信号采集获得了信息丰富的水质子核磁共振信号，为信号与噪声分离和地下水分布反演解释提供有力支持，并提出一种提高水质子核磁共振FID信噪比的方法，使核磁共振探水仪可在较强噪声环境下获取地下水文信息，阵列式布设提高了局部区域详细探测水文信息的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106483191A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610974371.9
申请日：2016-10-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N27/64
CPC classification number: G01N27/64
Abstract: 一种通过消除甜点效应提高质谱检测重复性的方法，属于检测技术领域。由于弱疏水作用，聚甲基丙烯酸甲酯可以吸附一些疏水性的蛋白以及多肽，因此，我们以聚甲基丙烯酸甲酯点修饰的疏水硅纳米柱阵列提供均匀的吸附位点，倒扣在搅拌的待测物分子的溶液中，取出时，由于该阵列的疏水作用，不会有液膜在表面，杜绝了咖啡环效应，而分子均匀吸附在每一个纳米柱，最后滴加基质，由于配制溶液的乙腈和三氟乙酸都是极易挥发的溶剂，挥发速度大于分子向两端迁移的速度，因此，基质晾干后也不会有咖啡环效应。总之，我们这种方法保证了分子和基质的均匀分布，很大程度上提高了待测分子的检测重复性。
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公开(公告)号：CN105717544A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610265186.2
申请日：2016-04-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V3/10
CPC classification number: G01V3/10
Abstract: 本发明为一种实时采集存储及数据成图解释的瞬变电磁发射接收系统，包括嵌入式电脑、信号调理模块、主控电路、霍尔电流传感器与采集模块连接，嵌入式电脑与数据处理与成像模块连接，主控电路经时序同步转换电路、桥路驱动电路与发射桥路连接，恒压钳位电路、发射电源模块、发射线圈与发射桥路连接，发射线圈与阻尼匹配吸收电路、霍尔电流传感器连接构成；能直观的显示发射电流波形和采集信号波形，可根据具体的环境和发射线圈的不同，准确的调节钳位电压值和阻尼匹配电阻值，使得发射电流波形达到最佳；嵌入式电脑将采集到的数据实时存储，并实时传送给数据处理与成像模块，实时数据成图解释，实时的得到地下物质的含量和分布情况。
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公开(公告)号：CN103604500B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310636265.6
申请日：2013-11-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明涉及一种光栅扫描型光谱仪的检测系统及检测方法，所述的检测控制系统是由上位机经微控制器单元、高速模数转换器单元、锁相环稳速单元和切光器与测速电路连接，测速电路与锁相环稳速单元连接构成。与现有光栅扫描型光谱仪相比没有参考信号，没有移相、相敏检波和滤波电路；以DSP微控制器单元和锁相环稳速单元代替了模拟移相电路、同步积分电路、滤波倒相电路和参考信号整形电路。实现了数字化积分、滤波，减少了中间调制环节，简化了电路、降低电路系统调试难度。检测系统通过锁相环稳速电路保证采样控制信号与检测信号的倍频关系，实现同步采样，对检测信号频率无定值要求，电路简单，调试环节少，降低了设备成本。
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公开(公告)号：CN102636263A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210152240.4
申请日：2012-05-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种光谱仪亮度自校准调节测控系统及光谱测量方法。该系统为光机电一体化的闭环控制结构，由光谱信号采集单元、亮度自动校准控制单元、光源可控稳流单元和参比调节单元四部分构成。其方法是光源可控稳流单元经单色器、取样器得到样品的光谱信号，可控稳流单元控制电流和参比调节单元的转动角度；以保证实际测量时参比的测量信号不超出量程。通过改变样品的入射光强的方式，使光谱仪对不同反射率或透过率样品测量的光谱数据具有一致的信噪比。与现有技术相比，解决了现有光谱仪测量范围有限的问题，扩大仪器的适用范围，提高光谱仪器的通用性；与现有光谱仪或采用不同的光源或取样器的技术方案相比，降低了成本，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN118885967B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410963451.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和运动学模型的车辆轨迹融合预测方法，包括：采集目标车辆行驶时的场景信息，使用深度学习预测模型对目标车辆在未来时域内的状态信息进行预测；将预测的目标车辆的状态信息通过卡尔曼滤波器建立目标车辆轨迹预测模型，预测下一时刻目标车辆的运动学状态信息；将当前时刻目标车辆的综合状态信息、预测的下一时刻目标车辆的状态信息、预测的下一时刻目标车辆的运动学状态信息等作为Weight_LSTM网络模型的输入，预测下一时刻深度学习预测模型的权重系数和目标车辆轨迹预测模型的权重系数，对预测的目标车辆的状态信息和预测的目标车辆的运动学状态信息进行加权，预测出下一时刻目标车辆的综合状态信息。
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