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公开(公告)号：CN115795273A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211328088.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 武汉大学 , 天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了水库入库洪水的自动识别方法、装置、电子设备和存储介质。本申请水库入库洪水的自动识别方法、装置、电子设备和存储介质，对入库流量序列进行时频域变换和去噪，采用预置的洪水特征值识别规则，以识别各场洪水的洪峰、起涨点和结束点位置，进而从入库流量序列中提取场次洪水过程。本申请一方面克服了人工经验方法的效率低下、不确定性大等缺点，能有效提高水库洪水整编的自动化程度，另一方面相比相关技术能有效避免入库流量序列的震荡干扰影响，可以有效解决相关技术无法应用于水库的问题。
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公开(公告)号：CN119903039A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411761818.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种城市降雨区域IDF曲线建立约束方法及系统，包括：收集实测降雨数据、GCM模拟降雨数据；建立空间降尺度模型，对GCM预估的未来时段网格月降雨进行空间降尺度；计算未来时段各日历月降雨发生的条件转移概率；生成驱动随机降雨发生器的参数集，将其输入随机降雨发生器获得未来时段日降雨序列；将未来时段日降雨序列进行日尺度到小时尺度的时间离散；从未来时段小时降序列中提取年最大值序列进行区域频率分析，构建城市降雨区域IDF曲线；构建随机森林模型，推求IDF曲线迁移变化的备选因子；构建涌现约束模型，降低未来气候变化下城市降雨风险预测的不确定性。本发明提高了降雨频率分析的准确性。
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公开(公告)号：CN114462701B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210112194.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于陆地水储量的月尺度陆地植被碳储量计算的优化方法，首先收集典型研究区内的历史实测气象数据资料，大气二氧化碳浓度数据和卫星遥感产品数据；构建研究区土壤湿度的时间序列；收集大气CO2浓度数据，并进行插值处理；再构建基于水文气象数据和陆地水分的植被碳储量定量估算模型。本发明提出了一种植被碳储量的估算方法，考虑了陆地可利用水分对植物固碳能力和碳储量的影响，为资源规划管理部门更加精确地估算区域碳存储能力提供科学参考依据，从而提出更加合理的碳中和管理规划方案。
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公开(公告)号：CN112161919B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010897593.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 武汉大学
IPC: G01N17/02
Abstract: 本发明公开了一种测试电缆铝护套电化学腐蚀的方法，包括以下步骤：步骤一：截取电缆线，在电缆线的任一中间位置剥除铝护套外层的防护套，所述剥除的区域小于电缆线任一段的环节面积；步骤二：将步骤一处理的电缆线与电化学装置连接用作电极端进行电流穿孔测试，其中，所述电缆线上裸露的铝护套完全浸渍在电解质溶液中。本发明通过对电缆线进行开孔处理，将电缆线的铝护套层裸露出来直接用作电化学装置的电极端，这种采用实景模拟的情况能够同时考虑管套的曲面结构，与实际情况相符，所获得测试结构更具准确性和代表性。
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公开(公告)号：CN114252737B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202111586860.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 武汉大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种电力电缆局放发展过程的状态识别与评价方法及系统，其方法包括通过设置在电力电缆护层接地点的电流互感器获取疑似局放电流信号，并生成疑似局放电流信号波形；建立局放发展模型，并对疑似局放电流信号波形进行分析，确定电力电缆是否发生局放，并在发生局放电时根据疑似局放电流信号波形确定局放发展过程所处的阶段。本发明通过采集电缆护层接地点出的疑似局放电流信号，并通过建立局放发展模型对该信号的波形进行分析，从而精确确定电力电缆是否发生局放，及其发展过程所处的阶段，进而更有效的辅助电缆状态的评估，尤其是状态处于“非常好”与“非常差”之间的电力电缆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111611692A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010338912.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种气候变化情景下基于等可靠度的设计洪水推求方法及系统，属于水库防洪安全设计领域，基于全球气候模式输出与考虑气象变量相关性的两阶段偏差校正方法获取未来气候变化情景，驱动VIC分布式水文模型获取考虑气候变化影响下的径流情景，采用主成分分析法优选影响洪水特征的极端降雨指数作为协变量，考虑洪水序列的非一致性构建时变水文频率分析模型，基于等可靠度方法推求气候变化情景下洪水设计值组合，并采用最可能值作为最终设计值，并选取95％置信区间估算其不确定性。本发明能够充分考虑气候变化对洪水特征的影响，可为推求气候变化情景下的自适应设计洪水提供重要且可操作性强的参考依据。
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公开(公告)号：CN1687785A
公开(公告)日：2005-10-26
申请号：CN200510018825.7
申请日：2005-05-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种筛选G蛋白偶联受体药物的方法及装置，其步骤是首先向储液池中加入缓冲液；其次是G蛋白偶联受体存在于有机体中，G蛋白偶联受体将信号传递给下游的效应系统，Arrestin蛋白可导致受体与G蛋白的解偶联，arrestin帮助受体进行衣被小泡介导的内吞反应，完成复敏反应；第三是将G蛋白偶联受体、待检药物分子、arrestin、G蛋白滴加到储液池中；第四是调节上样电压，样品定向移动，实现进样目的；第五是改变电压，检测样品信号，筛选药物分子。该装置包括样品混合反应流路、夹流流路、样品分离与检测流路。本发明方法简单易行，操作方便，使用方便高效，装置结构简单、成本低廉，可准确地筛选到G蛋白偶联受体的药物分子。
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公开(公告)号：CN116993184A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311264200.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种水资源短缺评估方法、系统及计算机可读存储介质，包括：共享社会经济发展路径提供的气象数据与VIC水文模型进行耦合，模拟天然径流过程并计算月水资源量；采用滑动窗口和月变流量法计算环境需水量的动态变化时间序列；基于H08水文模型结合气象数据、共享社会经济数据和水资源公报资料，计算人类取水量；基于机器学习算法，构建水质模型并模拟污染指标浓度，采用稀释法计算指标浓度不达标所需要额外稀释水量；采用净水压力公式计算净水压力指数，评估气候变化影响下水短缺严重程度。本发明能充分解释气候变化通过改变环境需求和人类要求对水资源短缺的影响，可为推求气候变化情景下的自适应水资源调配提供参考依据。
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公开(公告)号：CN116401962A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310668458.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种水质模型最优特征方案的推求方法，包括：确定影响水质的环境特征，并获取研究流域的气象资料、社会经济状况资料、土地利用类型资料和夜间灯光强度资料，对各项数据进行预处理；收集水质观测数据并将其从站点尺度空间插值到网格尺度得到水质网格数据；计算环境特征变量和水质网格数据的相关系数及其显著性，构建水质模型并根据上述特征数据对模型超参数进行优化；基于上述训练好的水质模型，采用SHAP方法逐网格计算每项环境特征的SHAP值；聚合所有网格SHAP值的绝对值计算环境特征的全局重要性及其输入顺序，制定水质模型的最优特征方案。本发明能够识别水质变化过程中各项环境特征重要性，从而提供最优特征方案以提高模拟效果。
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公开(公告)号：CN115221800A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140743.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F113/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供天气发生器和深度学习融合的延伸期径流集合预测方法，包括：步骤1，采集数据；步骤2，将实测数据划分为不同时间长度的样本子集，基于不同子集计算统计参数，逐一输入多变量天气发生器，获得多组延伸期模拟结果，优选代表当前气候特点的实测数据样本长度，对应的参数为最优参数集；步骤3，对于每个日历月：均引入未来月的预测结果，并对最优参数集进行调整；步骤4，将调整后的最优参数集输入天气发生器，获得延伸期集合预测结果；步骤5，率定目标流域的过程驱动水文模型和长短期记忆神经网络模型，构建HM‑LSTM模型；步骤6，将集合预测结果输入到HM‑LSTM模型中，开展延伸期径流集合预测。
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