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公开(公告)号：CN114317390A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111596469.2
申请日：2021-12-24
Applicant: 安徽大学 , 新宇药业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于林可链霉基因工程菌的种子培养基及培养发酵生产林可霉素的方法。该种子培养基，按质量浓度，原料包括：玉米浆30～40g/L、黄豆饼粉10～15g/L、淀粉15～25g/L、葡萄糖5～15g/L、硫酸铵1～3g/L、碳酸钙3～5g/L，水余量。本发明从优化培养基种子质量着手，建立适配于林可霉素基因工程菌种子培养基,解决了现有的发酵工艺与基因工程改造的新菌种之间存在的匹配性较低的问题，本发明优化后的种子液进行发酵，在摇瓶水平林可霉素的产量为3.862g/L，比原始培养基(3.009g/L)发酵生产林可霉素产量提高了28％以上。本发明利用优化后的种子液进行发酵，在15L发酵罐水平林可霉素的最高产量为6.56g/L，比原始培养基(5.17g/L)发酵生产林可霉素产量提高了25％以上。
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公开(公告)号：CN113077088A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110367454.2
申请日：2021-04-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种城中采煤沉陷区水土资源空间格局重构方法，该方法先预计采煤沉陷区最终地表变形值，根据最终地表变形值将城中采煤沉陷区划分为积水区和未积水区，对积水区进行挖深垫浅超前治理、边坡护岸改造、积水区生态环境治理，将沉陷积水区改造成城中景观湖区；然后，对未积水区进行采空区岩体活化分析、稳定性评价分析，根据评价结果，将未积水区分为不受影响建筑区、残余沉降影响区、建筑受限区、禁止建设区及采空区活化区，再将不同区域改造成住宅生活区、商业活动区以及休闲区。本发明方法设计科学合理，将原本城中采煤沉陷区大面积积水与土地撂荒的空间格局重构成集城市景观、情景居住、生态旅游为一体的空间格局。
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公开(公告)号：CN111101941B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010012470.5
申请日：2020-01-07
Applicant: 安徽省交通航务工程有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边界优化的高潜水位采煤沉陷区挖深垫浅超前治理方法，适用于高潜水位矿区沉陷积水区地质环境治理。首先收集矿区地质参数，设计地下采煤工作面走向主断面正上方各地表点挖深垫浅后高程；根据地下采煤工作面走向主断面正上方各地表点的下沉值与深垫浅后高程值，求出走向主断面上挖深垫浅的边界点及沉陷盆地的挖深垫浅边界线；设计沉陷盆地内挖深垫浅区域与垫浅区域的挖填土高程与治理后的最终高程，并完成沉陷区的填土施工。其工艺简单，成本低廉，有效缩小了沉陷面积，无需从周边土地二次取土，既能保障覆土的肥力，又降低了二次污染的风险。
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公开(公告)号：CN109253717B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811171882.2
申请日：2018-10-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了矿区地表沉降监测方法技术领域的一种基于三维激光扫描的矿区地表沉降监测点布设方法，利用泰森多边形内任何位置离该多边形样点的特性，将矿区沉陷区域有效地划分多个泰森多边形，然后在泰森多边形样点处布设地表沉降监测点，按照一定的顺序从最外层向内规划监测路线，按规划的路线在监测点上架设三维激光扫描仪，定期获取沉陷区点云数据，地表沉降稳定后计算沉陷区地表沉降情况；本发明通过将沉陷区域有效地划分多个泰森多边形，保证三维激光扫描数据分布均匀，避免了盲区，有效提高了三维激光扫描提取矿区地表速度和后期点云数据处理的效率，并减少了后期处理的误差，同时解决了当沉陷区随着煤层开采而积水后，监测点布设问题。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106171116A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610649748.3
申请日：2016-08-09
Applicant: 安徽大学
IPC: A01B79/02
CPC classification number: A01B79/02
Abstract: 一种采煤沉陷积水区生态农业重构方法，适用于矿产开采沉陷积水区的生态系统修复及农业种养殖结构重构。包括将采煤沉陷积水区域划分为平整地区域，斜坡区域、沉陷积水区含水区域；检测积水，当积水符合农业水质标准则直接进行改造，当检测结果不符合农业水质标准则进行规划使水质合格；构建蓄水区水位平衡系统，在平整地区域范围内对进行充填复垦，改造湿地，进行土壤改良使其成为耕地，在搭建可移动大棚；将斜坡区域分为三份种植乔木、灌木和牧草；在浅水区种植水生蔬菜，在深水区饲养水生生物。通过对采煤沉陷积水区生态农业重构，提高沉陷区水土利用率，构建完整的沉陷区生态系统，适用于我国东部各类采煤沉陷积水区生态环境恢复治理。
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公开(公告)号：CN116961177A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310897707.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调度场算法的电池组最大可用容量利用方法，包括：S1、采集电池组中所有单体电池的荷电状态SOC，并对所述荷电状态SOC进行处理，计算SOC分数；S2、将所述电池组等效为有向图，计算所述有向图的边权值；S3、根据串联电池单体数量要求，基于调度场算法选取所述电池组能量流动的最短路径，确定被选定的电池单体，通过控制开关网络动作，实现电池组重组；S4、重复所述S1‑S3，直至达到所述电池组充放电截止电压，实现电池单体轮流充放电功能，即达到电池组可用容量最大化。本发明无需额外均衡电路，降低硬件成本和控制复杂度。
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公开(公告)号：CN113645098B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110918457.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督的基于增量学习的动态物联网异常检测方法，包括：1获取历史数据，并筛选出高置信度正常样本来训练聚类模型，对异常进行初步识别；2将当前待检测数据训练孤立森林模型，对异常进行进一步识别；3根据训练好的聚类和孤立森林模型，分别构建相应的2个异常检测结果集；4根据数据分布的相似程度在当前和历史数据间建立连接，将2个异常检测结果集进行融合以准确识别异常；5检测完成后，从当前数据中筛选适量的高置信度正常样本来更新已有的聚类模型，以达到持续学习数据中最新出现的正常行为模式的目的。本发明能够有效的从动态变化的物联网数据中持续学习有价值信息，并提高异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113645098A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110918457.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督的基于增量学习的动态物联网异常检测方法，包括：1获取历史数据，并筛选出高置信度正常样本来训练聚类模型，对异常进行初步识别；2将当前待检测数据训练孤立森林模型，对异常进行进一步识别；3根据训练好的聚类和孤立森林模型，分别构建相应的2个异常检测结果集；4根据数据分布的相似程度在当前和历史数据间建立连接，将2个异常检测结果集进行融合以准确识别异常；5检测完成后，从当前数据中筛选适量的高置信度正常样本来更新已有的聚类模型，以达到持续学习数据中最新出现的正常行为模式的目的。本发明能够有效的从动态变化的物联网数据中持续学习有价值信息，并提高异常检测的准确率。
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