一种污泥基生物碳-锰渣复合催化剂及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN113663706A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110886282.X

    申请日:2021-08-03

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种污泥基生物碳‑锰渣复合催化剂及其制备方法和应用。污泥基生物碳‑锰渣复合催化剂的制备过程为:在碱性溶液中,先加入污泥和电解锰渣进行改性反应I,再加入酸性溶液进行改性反应II,改性反应II完成后,进行固液分离,所得固体产物在无氧条件下进行热解,即得。所得复合催化剂具有较好的导电性和较强的吸附能力以及较高的催化活性,能快速、高效活化双氧水或过硫酸盐等产生自由基以降解水体或土壤中的有机污染物,且该复合催化剂的制备以固体废弃物为原料,成本低,制备过程简单,具有较好生产和应用前景。

    一种从含铷黑云母中提取铷联产As(Ⅲ)吸附材料的方法和As(Ⅲ)吸附材料及应用

    公开(公告)号:CN112410579B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202011132953.5

    申请日:2020-10-21

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种从含铷黑云母中提取铷联产As(Ⅲ)吸附材料的方法和As(Ⅲ)吸附材料及应用。将含铷黑云母采用酸液浸出后,固液分离,得到酸浸液和硅渣;将硅渣表面修饰氨基,得到氨基化硅材料;在酸浸液中加入氨基化硅材料,进行沉淀反应,再加入高锰酸钾溶液进行氧化反应,氧化反应完成后,过滤,得到固体产物为As(Ⅲ)吸附材料,滤液即为富铷溶液。该方法不但实现了黑云母中铷的高效富集和纯化,同时利用其中的金属杂质和硅渣获得一种可以用于高效吸附As(Ⅲ)的氨基化二氧化硅负载MnO2/铁铝(氢)氧化物复合材料,为黑云母的资源化利用提供了全新的思路。

    一种纳米铁基复合材料耦合六价铬还原细菌修复铬污染土壤的方法和试剂

    公开(公告)号:CN110484276B

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN201910876326.3

    申请日:2019-09-17

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种纳米铁基复合材料协同微生物铬污染土壤修复试剂及方法。试剂包括纳米铁基复合材料和六价铬还原细菌菌液;所述纳米铁基复合材料由含铁硅酸盐矿物与有机酸激活剂在水介质中反应得到。将试剂混合于六价铬污染土壤中,通过纳米铁基复合材料与六价铬还原细菌对六价铬的协同还原作用,能够将高毒性、高流动性的六价铬还原为低价态低毒性的三价铬,并显著降低了铬的水溶态,同时,铁锰结合态和残渣态显著增加,降低了铬在土壤中的迁移能力和生物利用性,实现对六价铬污染土壤的修复。

    无人机载穿墙雷达探测墙体健康状态的快速识别方法

    公开(公告)号:CN110988872A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911358215.X

    申请日:2019-12-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无人机载穿墙雷达探测墙体健康状态的快速识别方法,其包括:步骤S100:构建二维卷积神经网络作为训练模块;通过获取测试数据,进行数据预处理后生成数据集,然后通过二维卷积神经网络进行训练,从而生成二维卷积神经网络;步骤S200:通过无人机搭载穿墙雷达,穿墙雷达用来对高层建筑物外墙进行扫描,并通过采集的回波数据对墙体进行成像分析;然后利用二维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别,最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性和效率等优点。

    一种无人机载穿墙雷达高层建筑墙体健康离线检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN110988871A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911356102.6

    申请日:2019-12-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无人机载穿墙雷达高层建筑墙体健康离线检测系统及检测方法,该检测系统包括:穿墙雷达,用来对高层建筑物外墙进行扫描,并通过采集的回波数据对墙体进行成像分析;无人机单元,用来搭载穿墙雷达并绕高层建筑物外墙进行飞行,并回传位置、姿态信号至地面站;地面站,用来对无人机单元的飞行路线进行规划、对飞行状态进行调整,并接受穿墙雷达和无人机单元的回传数据进行分析,完成对高层建筑墙体健康的检测。该检测方法主要基于上述检测系统来实施。本发明具有结构简单、操作简便、自动化程度高、检测效果好等优点。

    基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法

    公开(公告)号:CN110988839B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN201911356109.8

    申请日:2019-12-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法,其包括:步骤S100:构建一维卷积神经网络训练模块;通过获取测试数据,进行去天线耦合波、归一化操作后整理生成数据集,然后通过一维卷积神经网络进行训练,从而生成用于墙体空洞识别的一维卷积神经网络模型;步骤S200:利用一维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别;通过无人机载雷达获取实时的墙体回波数据,通过无人机的姿态信息进行数据挑选,对去天线耦合波、归一化等操作之后,利用一维卷积神经网络进行识别,最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性、效率和实时性等优点。

    一种基于模板匹配的空间目标平动补偿方法及装置

    公开(公告)号:CN113985384B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202111615766.7

    申请日:2021-12-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开一种基于模板匹配的空间目标平动补偿方法及装置,该方法步骤包括:S01.接收雷达回波并进行时频分析,得到时频数据;S02.将所述时频数据滤波后进行二值化处理,得到二值时频数据;S03.使用预先构建的匹配模板与所述二值时频数据进行初步模板匹配,得到所有类轮廓点;S04.计算以所述类轮廓点为中心的邻域与所述匹配模板之间的结构相似度,根据所述结构相似度剔除所有的伪轮廓点后筛选出所有的真轮廓点;S05.根据所述真轮廓点拟合出趋势曲线并进行平动参数估计,实现空间目标平动补偿。本发明具有实现方法简单、效率以及精度高且适用灵活性强等有点。

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