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1. 发明授权

CN115779498B 浮油收集器进液头、变电站事故油池浮油收集器及方法有权
公开(公告)号：CN115779498B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211564238.8
申请日：2022-12-07
申请人：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司 , 北华航天工业学院 , 国网宁夏电力有限公司超高压公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
发明人：李洋 , 支占宁 , 陈继尧 , 丁宁 , 史昊天 , 韩利 , 蒋超伟 , 马小军 , 王成龙 , 方济中 , 钱勇
IPC分类号： B01D17/032 , C02F1/40
摘要：一种浮油收集器进液头、变电站事故油池浮油收集器及方法，包括安装平台、吸液管、升降机构、测距机构、控制装置；吸液管的入口端设置有进液头。本发明可通过控制装置实时测定挤出凸条的电阻值，并反馈给控制装置，利用控制装置来控制抽液泵的流量，可使进液头进口端处在事故油池液面形成的漩涡始终处于最佳状态，使得以最小的液体吸入量收集最多的浮油，吸入的油水比例达到最佳状态，可减少不必要的水吸入；同时，利用控制装置实时测定进液头入口端的深度与液面深度的差值，促使进液头的上端始终与事故油池液面平齐，以保证进液头能够形成有效的漩涡，不仅可以保证工作状态稳定，降低进液头波动，而且能够减少不必要的水吸入。

2. 发明公开

CN115779498A 浮油收集器进液头、变电站事故油池浮油收集器及方法有权
公开(公告)号：CN115779498A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211564238.8
申请日：2022-12-07
申请人：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司 , 北华航天工业学院 , 国网宁夏电力有限公司超高压公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
发明人：李洋 , 支占宁 , 陈继尧 , 丁宁 , 史昊天 , 韩利 , 蒋超伟 , 马小军 , 王成龙 , 方济中 , 钱勇
IPC分类号： B01D17/032 , C02F1/40
摘要：一种浮油收集器进液头、变电站事故油池浮油收集器及方法，包括安装平台、吸液管、升降机构、测距机构、控制装置；吸液管的入口端设置有进液头。本发明可通过控制装置实时测定挤出凸条的电阻值，并反馈给控制装置，利用控制装置来控制抽液泵的流量，可使进液头进口端处在事故油池液面形成的漩涡始终处于最佳状态，使得以最小的液体吸入量收集最多的浮油，吸入的油水比例达到最佳状态，可减少不必要的水吸入；同时，利用控制装置实时测定进液头入口端的深度与液面深度的差值，促使进液头的上端始终与事故油池液面平齐，以保证进液头能够形成有效的漩涡，不仅可以保证工作状态稳定，降低进液头波动，而且能够减少不必要的水吸入。

3. 实用新型

CN218774349U 水面浮油收集器有权
公开(公告)号：CN218774349U
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202223254614.1
申请日：2022-11-29
申请人：国网宁夏电力有限公司宁东供电公司 , 北华航天工业学院
发明人：李洋 , 支占宁 , 陈继尧 , 史昊天 , 李超 , 王成龙 , 梅开涛 , 张晓宇 , 文全兴 , 李文
IPC分类号： B01D17/032
摘要：一种水面浮油收集器，包括安装平台、吸液管、升降机构、测距机构；升降机构固定于安装平台的一端；吸液管的下部朝向升降机构的下端，吸液管的上部固定在升降机构上，使升降机构可带动吸液管上下移动；测距机构固定在升降机构上。本实用新型通过测距机构测量吸液管入口端的深度及液面深度，并利用升降机构控制吸液管的上下移动，使吸液管的进液口始终与含油液池液面平齐，利用吸液管入口端形成得到稳定的吸液流量和旋涡状态，使得以最小的液体吸入量收集最多的浮油，吸入的油水比例达到最佳状态，可减少不必要的水吸入，工作状态稳定，不易出现机械式的忽上忽下波动。

4. 发明授权

CN113222147B 一种条件双对抗学习推理模型的构建方法有权
公开(公告)号：CN113222147B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110510707.7
申请日：2021-05-11
申请人：北华航天工业学院
发明人：赵川 , 冯志鹏 , 王成龙 , 高海珍
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/213
摘要：本发明公开了一种条件双对抗学习推理模型的构建方法，包括：在推理机部分，通过推理网络输出隐变量样本；在生成器部分，建立与标签信息有关的线性组合高斯分布，样本通过生成网络输出信号样本；在对抗部分，引入两个判别器对推理机和生成器的隐变量与数据样本进行双向对抗训练；建立新的目标函数，通过双向对抗训练使目标函数收敛；整个模型用训练数据进行训练，确定各部分网络参数，再将测试数据输入推理机获取特征，经分类器识别给出结果。本发明提供的条件双对抗学习推理模型的构建方法，能通过控制先验分布强化不同类别特征间的差异，提高计算效率，改善特征模式识别性能，提高(56)对比文件Zhang, J H 等.Preliminary study onthe application of abdominal aorticballoon occlusion in the treatment ofcesarean scar pregnancy《.Chinese Journalof Obstetrics and Gynecology》.2020,第55卷(第8期),516-520.Vincent Dumoulin 等.Adversariallylearned inference《.InternationalConference On Learning Representations（2017）》.2017,1-18.张健.基于RBM的深度神经网络算法研究.《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2021,(第(2021)1期),I140-75.李博超等.改进逆向习得推理的网络异常行为检测模型《.现代电子技术》.2020,第43卷(第18期),14-18.李崇轩等.条件概率图产生式对抗网络.《软件学报》.2020,第31卷(第4期),1-7.Baihong Lin 等.Hyperspectral andMultispectral Image Fusion Based on LowRank Constrained Gaussian Mixture Model.《 IEEE Access》.2018,第6卷16901-16910.

5. 发明公开

CN113222147A 一种条件双对抗学习推理模型的构建方法有权
公开(公告)号：CN113222147A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110510707.7
申请日：2021-05-11
申请人：北华航天工业学院
发明人：赵川 , 冯志鹏 , 王成龙 , 高海珍
IPC分类号： G06N5/04
摘要：本发明公开了一种条件双对抗学习推理模型的构建方法，包括：在推理机部分，通过推理网络输出隐变量样本；在生成器部分，建立与标签信息有关的线性组合高斯分布，样本通过生成网络输出信号样本；在对抗部分，引入两个判别器对推理机和生成器的隐变量与数据样本进行双向对抗训练；建立新的目标函数，通过双向对抗训练使目标函数收敛；整个模型用训练数据进行训练，确定各部分网络参数，再将测试数据输入推理机获取特征，经分类器识别给出结果。本发明提供的条件双对抗学习推理模型的构建方法，能通过控制先验分布强化不同类别特征间的差异，提高计算效率，改善特征模式识别性能，提高模式识别准确率。

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