VOCs废气催化氧化催化剂、其制备方法、催化氧化装置及方法

    公开(公告)号:CN111921532A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010928742.6

    申请日:2020-09-07

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了VOCs废气催化氧化催化剂、其制备方法、催化氧化装置及方法,催化氧化装置,包括:换热器,其设置有若干换热管,每个换热管内填充有所述催化剂;锅炉,所述换热器安装于锅炉的尾部,换热管与锅炉尾部内壁之间围成换热器的壳程;换热管的进口与VOCs废气源连接,出口与锅炉的燃料入口连接。处置VOCs废气的催化氧化装置充分利用现有锅炉的烟气余热,提供废气被催化氧化反应需要的温度,废气中VOCs被催化氧化释放的热,提升了锅炉助燃气体温度,被锅炉利用,提高了锅炉热效率。

    VOCs废气催化氧化催化剂、其制备方法、催化氧化装置及方法

    公开(公告)号:CN111921532B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN202010928742.6

    申请日:2020-09-07

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了VOCs废气催化氧化催化剂、其制备方法、催化氧化装置及方法,催化氧化装置,包括:换热器,其设置有若干换热管,每个换热管内填充有所述催化剂;锅炉,所述换热器安装于锅炉的尾部,换热管与锅炉尾部内壁之间围成换热器的壳程;换热管的进口与VOCs废气源连接,出口与锅炉的燃料入口连接。处置VOCs废气的催化氧化装置充分利用现有锅炉的烟气余热,提供废气被催化氧化反应需要的温度,废气中VOCs被催化氧化释放的热,提升了锅炉助燃气体温度,被锅炉利用,提高了锅炉热效率。

    文冠果壳残渣废弃物制备的多孔炭材料及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN111302339A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010112755.6

    申请日:2020-02-24

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及文冠果壳残渣废弃物制备的多孔炭材料及其制备方法与应用。其制备方法包括:S1.将文冠果壳残渣废弃物置于惰性气氛中加热炭化,炭化温度为400-800℃,炭化时间为80min~150min;S2.将步骤S1制得产物进行酸洗,然后水洗至中性;S3.将步骤S2制得产物浸渍于化学活化剂中;S4.将步骤S3制得产物进行加热活化,加热温度为700~900℃,时间为60-140min;经酸洗、水洗、干燥后,得文冠果壳残渣废弃物基多孔炭材料。本发明所得多孔炭材料用于超级电容器电极,性能优异;提供了一种处置文冠果壳提取有效成分后残余固体的废弃物的方法,实现变废为宝,资源高效清洁利用。

    基于多模态医学影像的新辅助放化疗疗效预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118735893A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410887382.8

    申请日:2024-07-03

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态医学影像的新辅助放化疗疗效预测方法及系统,包括:分别获取患者在接受新辅助放化疗前的结直肠MRI图像和内镜图像;分别对MRI图像和内镜图像进行裁剪,通过训练好的深度残差网络模型,分别提取MRI图像和内镜图像的初级特征向量;将提取的MRI图像和内镜图像的初级特征向量输入至训练好的MRI‑内镜多模态融合模型,得到患者对新辅助放化疗病理反应的预测结果;本发明方法综合了MRI图像和内镜图像所带来的信息,分别提取两种图像的初始特征向量,然后将初始特征向量作为输入,进行特征向量的拼接和深度特征提取,最后得到对于新辅助放化疗疗效的预测结果;提高了预测新辅助治疗疗效的准确性。

    一种基于单目摄像头和树莓派的自动驾驶系统及方法

    公开(公告)号:CN109901595A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910303324.5

    申请日:2019-04-16

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于单目摄像头和树莓派的自动驾驶系统及方法,包括依次连接的数据收集单元、数据预处理单元、深度卷积神经网络、控制单元;数据收集单元用于收集数据集;数据预处理单元用于对收集到的数据集进行预处理;深度卷积神经网络用于训练预处理后的数据集,得到成熟模型;控制单元用于训练得到的成熟模型,使模型车在模型车道上进行自动驾驶。本发明摒弃了复杂的深层网络模型和雷达等昂贵硬件,实现了在较小的计算能力和较差的硬件条件下的自动驾驶,使得可以以较小的成本和代价,即在仅使用单目摄像头和树莓派的情况下,依靠单纯视觉识别使用端对端的神经网络实现了无人驾驶。

    一种电解铝废旧阴极炭块燃烧固氟方法及其应用

    公开(公告)号:CN111250515A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010071241.0

    申请日:2020-01-21

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及电解铝废阴极炭块处理技术领域,尤其涉及一种电解铝废旧阴极炭块燃烧固氟方法及其应用。所述方法包括如下步骤:(1)将电解铝废旧阴极炭块破碎后磨成粉料,备用;(2)将水溶性钙盐溶液喷洒上述粉料中进行搅拌的同时施加超声波;(3)将步骤(2)得到的产物与原煤送入流化床锅炉燃烧。本发明的方法不仅固氟效率高,而且将氟转化为稳定的CaF2、氟铝酸钙等后并进入飞灰和底灰,减少了HF进入烟气及影响锅炉系统的脱硝、脱硫、废水处理系统,而且最终排放到大气中的氟含量远小于国家排放标准。

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