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公开(公告)号：CN119992011A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411887017.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 深能环保科技研发中心(深圳)有限公司 , 深圳能源环保股份有限公司 , 深圳市光明深能环保有限公司 , 深圳市龙华深能环保有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于AR眼镜的检修维护方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：获取待检测设备的信息；其中，所述待检测设备的信息包括待检测设备图像、待检测设备的位置以及待检测设备的检修指导信息；基于所述待检测设备图像构建检测三维虚拟测设备；基于所述摄像头的位置与所述检测三维虚拟测设备的位置，得到虚拟界面内的显示位置；将所述待检测设备的检修指导信息和检测三维虚拟测设备叠加显示在虚拟界面内的显示位置上，生成以待检修设备为中心显示的检修指导图像；通过先进的显示技术和图形处理技术，将检修指导信息以增强现实的形式叠加到用户的视野中，与实际设备图像相结合，实现直观的指导功能。
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公开(公告)号：CN119042640A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411118021.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种炉排位置激光测量方法，将光敏元件和激光发射器安装在控制炉排运动的油缸外壳上，激光发射器的发射端朝向油缸活塞头部，光敏元件设置激光发射器的发射端的同侧；方法包括：通过采样器与光敏元件通信连接，采样器采集光敏元件的输出电压信号，将电压信号转换为数字信号，并将数字信号作为光照强度参数和激光强度参数；根据光照强度参数和激光强度参数计算出炉排的油缸活塞头部的位移长度。本发明通过精确测量激光强度参数的变化，能够实现对炉排位置的连续精确控制，不仅提高了测量的准确性，还增强了系统的稳定性和可靠性，改善在炉排测量的过程中，存在测量结果的不准确以及测量不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN115480516B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211167103.8
申请日：2022-09-23
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司
IPC: G05B19/048 , H04N7/18 , G08B21/18 , G08B25/00
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种地锚挂钩的安全状态检测方法、装置、设备及存储介质，用于提升垃圾卸料平台地锚挂钩的安全状态检测准确率。所述方法包括：对驾驶室视频进行驾驶室人员滞留状态识别，得到驾驶室识别结果；根据驾驶室识别结果采集目标人员的定位信号，并将定位信号和无线基站进行匹配，得到目标位置信息，以及根据目标位置信息判断目标人员是否位于安全位置，得到位置判断结果；根据位置判断结果采集卸料视频，并对卸料视频进行车辆位置区域动态检测，得到地锚挂钩检测结果和车辆卸料检测结果；对地锚挂钩检测结果、车辆卸料检测结果和位置判断结果进行信息整合并生成告警信息。
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公开(公告)号：CN115480516A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211167103.8
申请日：2022-09-23
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司
IPC: G05B19/048 , H04N7/18 , G08B21/18 , G08B25/00
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种地锚挂钩的安全状态检测方法、装置、设备及存储介质，用于提升垃圾卸料平台地锚挂钩的安全状态检测准确率。所述方法包括：对驾驶室视频进行驾驶室人员滞留状态识别，得到驾驶室识别结果；根据驾驶室识别结果采集目标人员的定位信号，并将定位信号和无线基站进行匹配，得到目标位置信息，以及根据目标位置信息判断目标人员是否位于安全位置，得到位置判断结果；根据位置判断结果采集卸料视频，并对卸料视频进行车辆位置区域动态检测，得到地锚挂钩检测结果和车辆卸料检测结果；对地锚挂钩检测结果、车辆卸料检测结果和位置判断结果进行信息整合并生成告警信息。
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公开(公告)号：CN115356998B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202211063213.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置，用于提高SCR脱硝控制的精度。所述方法包括：基于垃圾焚烧发电系统中预设的多个传感器采集垃圾焚烧过程中的工艺参数集；对工艺参数集进行参数筛选，得到标准参数数据，并对标准参数数据进行特征选取，得到目标特征参数；根据目标特征参数生成第一输入特征，并获取目标特征参数对应的氮氧化物历史值，以及根据氮氧化物历史值生成第一输入特征对应的输出变量；将第一输入特征和输出变量输入深度神经网络模型进行模型训练，得到氮氧化物预测模型；获取待处理的目标工作状态参数，并将目标工作状态参数输入氮氧化物预测模型进行氮氧化物预测，得到氮氧化物预测值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119508820A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411675467.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司 , 深能环保科技研发中心(深圳)有限公司 , 深圳市龙华深能环保有限公司 , 深圳市光明深能环保有限公司
IPC: F23G5/50
Abstract: 本发明涉及烟气技术领域，提供了一种垃圾焚烧炉的脱酸控制方法及装置，包括获取燃烧参数数据、净化参数数据和气体检测数据，输入预设的预测模型，输出未来排放数据；将未来排放数据输入到预设的参数模型中，输出未来控制参数，计算出石灰浆的未来浓度参数和未来喷射量参数；分析出未来浓度参数线性区间和未来喷射量参数线性区间；将未来浓度参数和喷射量参数输入预设的温度控制模型，输出未来温度参数线性区间；将所有区间输入半干法脱酸塔，使其能够根据自动调节半干法脱酸塔的阀口，控制未来温度和未来的生产浓度，改善当垃圾的成分和负荷发生变化时，难以及时地调节控制参数，从而导致烟气排放的超标或石灰浆浪费的问题。
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公开(公告)号：CN118935405A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411118274.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司 , 深圳市龙华深能环保有限公司 , 深圳市光明深能环保有限公司
IPC: F23G5/50
Abstract: 本发明公开了一种垃圾焚烧炉燃烧炉排整体运动的控制方法，包括：实时采集炉膛火焰图像和焚烧炉数据；对炉膛火焰图像进行处理，得到火焰特征数据；通过料层厚度软测量模型对焚烧炉数据处理得到厚度预测结果，其中料层厚度软测量模型通过神经网络模型训练构建成，训练数据包括炉膛温度、氧气含量和烟气成分；通过火焰特征数据得到火焰中心位置，通过结合最终火焰中心位置对厚度预测结果，得到燃烧强度，通过火焰中心位置和燃烧强度得到炉排整体的运动周期参数，并将炉排整体的运动周期参数发送至控制系统；通过控制系统依据炉排整体的运动周期参数对垃圾焚烧炉炉排进行控制。本发明对实时采集的数据进行处理，能实时调整垃圾焚烧炉炉排。
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公开(公告)号：CN118623321A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410771208.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 深能环保科技研发中心(深圳)有限公司 , 深圳能源环保股份有限公司 , 深圳市龙华深能环保有限公司 , 深圳市光明深能环保有限公司
IPC: F23G5/50
Abstract: 本发明公开了一种垃圾焚烧炉炉排片滑动速度的控制方法，包括以下步骤：获取炉膛内火焰图像，根据所述火焰图像确定火焰图像的火焰参数；获取炉排片上料层软测量建模相关的参数，得到所述料层参数，所述料层的参数包括料层的厚度、料层的两侧偏移程度以及料层的面积；将火焰参数与所述料层的参数输入到参数融合模型中，生成垃圾焚烧的参数，根据垃圾焚烧的参数确定垃圾燃烧的速度；其中垃圾焚烧的参数为垃圾焚烧所需要的时间；根据垃圾燃烧的速度确定垃圾燃烧的剧烈程度，根据垃圾燃烧的剧烈程度确定所述火焰在所述炉排片的位置，根据所述火焰在炉排片的位置确定炉排片滑动速度，解决了现有技术中需要人工判断炉排需要的滑动速度的问题。
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公开(公告)号：CN118097515A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410350881.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 深能环保科技研发中心(深圳)有限公司 , 深圳能源环保股份有限公司 , 深圳市光明深能环保有限公司 , 深圳市龙华深能环保有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频指纹的绘制方法、装置、计算机设备和存储介质，绘制方法包括以下步骤：获取目标图像，确定所述目标图像的聚焦区域；获取所述聚焦区域的照片，确定照片中锚点的实际位置和像素位置，其中，所述锚点是照片中的预设的参考点；将所述照片中锚点的实际位置和像素位置输入到自动绘制视频指纹程序中，生成视频指纹文件。本发明通过视频指纹绘制得到现场人员的图像信息，最后将定位数据与图像点位融合在一起，实现多维坐标的统一结合，从而完成系统的高精度定位。
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公开(公告)号：CN115392437A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211060624.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 深圳能源环保股份有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于机器学习的烟气控制方法、装置、设备及存储介质，用于精准的控制氨水的输出量。所述方法包括：将实际参数数据输入氮氧化物预测模型进行氮氧化物预测，得到第一氮氧化物预测值；获取第一氮氧化物值和第二氮氧化物值以及历史氨水流量；根据第一氮氧化物值、第二氮氧化物值、第一氮氧化物预测值和历史氨水流量对线性回归模型进行模型训练，并对氨水输出值设置PID参数，得到氨水控制量计算模型；获取目标参数数据，将目标参数数据输入氮氧化物预测模型进行氮氧化物预测，得到第二氮氧化物预测值，并将第二氮氧化物预测值输入氨水控制量计算模型进行氨水量计算，生成目标氨水值。
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