原始名称记载: 成都理工大学

本发明属于土木工程材料领域，具体涉及一种基于钢渣粉、石膏粉、粉煤灰和硫氧镁水泥的黄土固化材料及其制备方法。所述黄土固化材料包含以下原料：钢渣粉、石膏粉、粉煤灰、轻烧氧化镁、七水硫酸镁和水。所述黄土固化材料的制备方法为：（1）称取七水硫酸镁、水，搅拌至完全溶解，配制出均匀混合溶液；称取氧化镁、黄土、钢渣粉、石膏粉、粉煤灰，均匀搅拌制成干混合物；将所述混合溶液与干混合物混合并搅拌均匀，制备出混合料。（2）将步骤（1）得到的混合料倒入模具成型，在室温下脱模并自然养护至龄期。本发明具有绿色环保、性能稳定、降低成本等多重优点，采用该固化材料所制备的固化土在28天的抗压强度可达4.6～7.5 MPa。

本发明涉及一种采用乳液聚合法制备自交联氟化聚丙烯酸酯的方法。本发明中不同交联剂添加量对自交联氟化聚丙烯酸酯的热稳定性、应用效果和整理棉织物的表面润湿性能有直接影响，测试结果表明随着交联剂含量的增加，氟化聚丙烯酸酯的热稳定性增强，其聚合物薄膜的成膜性能下降，在棉织物表面不能形成完整的拒水膜，静态接触角下降，同时提高了整理棉织物的耐洗性能。本发明的创新性在于以环境友好型材料替代具有生物累积性的长链全氟烷基材料，以全氟己基乙基丙烯酸酯、丙烯酸丁酯和甲基丙烯酸甲酯为共聚单体，γ‑甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷为交联单体，采用乳液聚合法制备自交联氟化聚丙烯酸酯。

本发明涉及一种环氧树脂固化剂的制备方法。该方法利用废弃PET的胺解反应使PET完全降解，胺解产物经减压蒸馏进行提纯，在此基础上,减压蒸馏出的乙二醇可回收再利用，剩余胺解产物可用于制备环氧树脂固化剂。本发明中，胺解剂类型、催化剂质量、反应温度与时间对PET胺解率有着直接影响，同时间接影响制备的环氧树脂固化剂各项性能，可以通过优化调整胺解反应参数，得到性能优异的环氧树脂固化剂。本发明提供一种利用经济又高效的胺解全回收PET方法制备环氧树脂固化剂的新思路，以期望提高环氧树脂力学性能、热性能等各项性能。

本发明涉及一种微纳多尺度SiC‑OH@APTES‑g‑CFs‑COOH复合材料改性聚丙烯酸酯的制备方法。该技术是利用γ‑氨丙基三乙氧基硅烷（APTES）处理碳纤维，在碳纤维表面自组装碳化硅（SiC）@APTES,制备成微纳多尺度SiC‑OH@APTES‑g‑CFs‑COOH复合材料，并将其引入到了聚丙烯酸酯乳液中，以此提高材料的力学、耐化学、耐热性能。本发明的创新性在于制备微纳多尺度SiC‑OH@APTES‑g‑CFs‑COOH复合材料强化相，并将其引入聚丙烯酸酯乳液中，以此增大试样内部骨料与微纳多尺度材料的接触面积及接触层厚度，从而在试样受到载荷时有效传递应力，显著提高材料的力学性能。

本发明涉及地质勘探随钻测量领域，具体公开了一种电磁式振动能量采集自供电惯性定位传感器包括，钻杆锁结头；所述钻杆锁结头上设有自供电惯性传感器；所述自供电惯性传感器包括控制装置；所述控制装置的输入端分别连接两个互相垂直的直线谐振装置；所述直线谐振装置能够产生电信号；所述控制装置包括储能电路、主控模块以及两路结构相同的信号处理模块；两路所述信号处理模块接收电信号，连接储能电路和主控模块；所述储能电路与主控模块连接；本发明首次将电磁式振动俘能方法应用到为随钻测量系统供电的研究领域，无需供电线缆或电池供电，兼顾灵活性与可靠性。

本发明公开了一种基于数字露头实景三维模型的沉积古流向分析方法，属于地质勘探开发技术领域，通过倾斜摄影技术，有效的将无人机实景拍摄和三维实景建模结合起来，并建立出准确、完整的数字露头实景三维模型，以提高古流向分析工作的工作效率，节约人力成本，通过对沉积古流向指示构造的识别和有效性验证，快速准确的识别出有效沉积古流向指示构造，降低了古流向分析的工作量，并且，通过产状校正对前沉积层的古流向数据进行校正还原，提高了古流向分析结果的准确度，最后还通过古流向玫瑰花图的形式对古流向分析结果进行可视化展示，实现了沉积古流向数据获取、处理、校正、解算和可视化的一体式分析。

本发明涉及一种仿贻贝改性木钙/磷石膏/矿渣复合黄土加固材料的制备方法，通过木质素磺酸钙（简称木钙）、邻苯二酚和甲醛的亲核加成反应和缩合反应制备仿贻贝改性木钙，然后将仿贻贝改性木钙与矿渣和磷石膏复合，以水玻璃和氧化钙为复合碱性激活剂，构筑具有潮湿环境强粘附性能的仿贻贝结构和多种固废协同胶凝强化作用的新型黄土加固材料，实现黄土的室温高效加固，室温养护7d、14d、28d加固黄土的抗压强度最高分别达到6.26 MPa、7.67 MPa和7.82 MPa，5次干湿循环后加固黄土的抗压强度最高达到6.81 MPa，5次冻融循环后加固黄土的抗压强度最高达到6.65 MPa，可广泛应用于地质灾害防护、抢险赈灾工程、道路紧急维护、矿山工程、堤坝工事以及黄土路基材料等领域。

本发明公开了一种用于隐伏稀有金属矿勘查的放射性气体采集检测系统，涉及稀有金属矿产勘查领域，集气瓶和放射性气体光电检测装置均放置于遮光箱中，集气瓶采用透明材质并用于盛放闪烁气凝胶，集气瓶上设置有排气口，放射性气体光电检测装置的光学窗口与集气瓶相对设置；放射性气体采集装置包括取样机构和抽气机构，取样机构包括取样管和过滤器，取样管的侧壁上设置有多个进气孔，过滤器固定于取样管的顶部并与出气口位置相对应，抽气机构的一端与过滤器的出口连接，抽气机构的另一端伸至集气瓶中的闪烁气凝胶中。该放射性气体采集检测系统解决了传统勘探方法在厚层覆盖区难以发现隐伏稀有金属矿的问题，提高了隐伏稀有金属矿探测效率和准确性。

本发明涉及一种全频带高精度地震反演方法，隶属于油气田勘探中的储层预测技术领域，首先将测井数据进行中低频滤波插值建立波阻抗初始模型，然后基于地震数据进行波阻抗反演，将波阻抗反演结果的正演数据与实际地震数据相减获得的残余地震扰动进行波形聚类，并根据波形聚类结果将测井高频成分进行横向高频反演，最后融合中低频反演与高频反演结果得到全频带高精度反演结果。本发明将中低频反演结果的正演数据与实际地震数据相减获得的残余地震扰动驱动高频成分反演，有效克服了现有反演方法高频信息反演不准的难点，实现了地震数据驱动的全频带高精度反演，极大提高了地震反演的分辨率和准确性，有助于油气田勘探开发中薄储层的准确识别。

本发明公开了一种面向智能仓储的卷积神经网络视觉分拣系统及方法，包括以下步骤：获取预设时间段内的待分拣订单信息，根据货物品类与需求量对订单进行分割与重组，生成多个分拣序列集；配置对应的分拣设备任务；获取图像特征与点云特征；构建基于卷积神经网络的货物识别与位姿估计模型，结合图像特征与点云特征进行联合训练，输出货物的类别与空间位姿；根据识别结果与位姿信息，控制机械臂与末端执行器完成货物的抓取与分拣。本发明通过分析订单信息并进行分割重组，生成分拣序列集，结合需求量与优先级分配任务，实现分拣流程的优化调度与资源高效利用。提高分拣准确率与安全性，降低人工干预及错漏分风险。

本发明提供了一种岩石力学动态三向剪切装置，涉及工程地质和岩石力学试验的技术领域，该岩石力学动态三向剪切装置包括装置主体，所述装置主体包括第一导向轨道，在所述第一导向轨道上设置有第一测试底座，所述第一测试底座用于放置测试样品。本发明提供的岩石力学动态三向剪切装置的第一测试底座上能够放置测试样品，通过第一导向轨道移动到法向施压组件的下方，且法向施压组件对测试样品的上端面施压，第二侧施压组件和第三侧施压组件配合夹持测试样品的上半部分，第一侧施压组件对第一测试底座施压，第一测试底座对测试样品的下半部分施压；即可以单独实现第一方向的循环加载、第二方向的循环加载以及法向循环加载，进而实现动态三向剪切。

本发明公开了一种适用于巨灾情景下的临时应急避难场所选址方法及系统，其涉及自然灾害应急管理技术领域。本发明对受灾区域的灾害数据、遥感图像数据进行处理，识别受灾区域中的受灾栅格和未受灾栅格，缩小选址范围，进一步提高选址精度和准确度；对未受灾栅格进行风险评价、开阔度和交通评估，基于评估结果，利用灰狼算法对未受灾栅格进行选址，得到临时应急避难场所选址方案，通过数据驱动减少人工分析依赖，提高选址自动化程度，减少现场调研需求，且提高效率，通过多源数据的整合和快速分析，动态响应变化的需求，增强动态性，通过实时数据更新选址策略，确保应急服务覆盖与实际需求匹配。

本发明涉及一种用于山区河流推移质的声震联合监测方法及装置，包括承受河流推移质颗粒冲击的传感板，采集震动信号的地震检波器和独立采集声信号的多个传声器元件，提取多个采集的声信号的初至波后通过传感板各节点的振幅并生成声源强度分布图像，实现推移质在传感板上空间位置的识别，通过系统振幅阈值计算震动信号波包，构建相关性函数获取震动信号波包最大正振幅推算推移质颗粒的粒径，并校正震动信号的偏心误差提升推移质粒径的识别精度，进一步实时推算输沙率。本发明通过结合声信号和震动信号结合的方式，通过空间位置识别校正高频地震检波器信号偏心误差，通过校正后的地震检波器信号提高对推移质粒径的识别精度，实现输沙率反演计算。

本发明公开了一种基于扩散模型的时间域半航空电磁信号去噪方法，包括以下步骤：构建若干类型不同层数的基础地层模型，并随机变化基础地层模型各层的电阻率，得到大规模多样化地层模型；基于数值法方式对大规模多样化地层模型进行正演响应处理，并进行添加噪声得到训练样本对和验证样本对；构建基于条件扩散模型的半航空电磁信号去噪深度学习网络；将训练样本对输入至基于扩散模型的半航空电磁深度学习网络内，得到训练后的深度学习去噪网络；将验证样本对输入至训练后的深度学习网络内，得到纯净的半航空电磁信号数据；实现了快速对半航空电磁信号进行去噪，弥补了现有技术半航空电磁信号深度学习去噪的不足。

本发明公开了一种基于FPGA信号处理和PCNN的中子伽马甄别设备，包括基于FPGA平台构建的信号采集模块、信号存储模块、信号读取模块、PS模块和点火图生成模块，以及PC端，其中信号采集模块采集原始脉冲信号并输出至信号存储模块存储，信号读取模块从信号存储模块获取原始脉冲信号并传入PS模块进行PS计算，PS模块将计算获得的PS值传送到PC端，并将归一化处理后的信号传送至点火图生成模块，点火图生成模块将处理得到的点火映射图和甄别因子输出至PC端。本发明在FPGA平台上对PCNN脉冲波形甄别算法的各器件进行具体设计，在保证精度的条件下实现了对辐射脉冲信号的实时测量与甄别，由此达到更便捷的低成本高精度的中子伽马设备实现。

本发明公开了一种基于STFT‑DFF模型的中子‑伽马甄别方法，包括将探测器输出的模拟脉冲信号转换为数字脉冲信号；基于多维度波形特征对数字脉冲信号进行脉冲触发与噪声滤除，筛选有效脉冲信号；对有效脉冲信号进行预处理，并通过短时傅里叶变换STFT将时域信号转换为时间‑频率特征，展平为一维STFT特征信号；将一维STFT特征信号输入预训练的动态特征融合DFF模型，输出中子‑伽马二分类结果及原始分类得分。本发明通过STFT深度挖掘时频差异、DFF动态优化特征权重，并通过FPGA采集系统实现硬件部署，有效提高了甄别准确率和实时性。实验表明，与现有方法相比，品质因子提升显著，适用于安全检查、环境监测等领域。

本发明涉及无监督检测技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的垂直行业异常行为监督方法；通过引入跨模态对齐与最小超球体异常检测，极大提升了数字化流程风控的质量和应用价值，为智慧政务与公共服务提供了一种创新的解决方案；通过解决同维化不等于对齐、边界松散等问题，这一方法为流程级异常检测提供了新的技术路径，在服务流程合规核验中具有广泛的应用前景。

本发明公开了一种三维大地电磁深度学习反演方法，涉及电磁勘探中三维大地电磁反演技术领域，包括：构建三维层状的地下电阻率理论模型，利用地下电阻率理论模型自身结构数据以及对应的各视参数数据形成样本对；搭建基于Swin Transformer模块和跳跃连接的三维神经网络；分别针对多个视参数训练正演子网络并冻结其权重作为固定正演算子，实现快速正演；将各固定正演算子迁移拼接至反演子网络后，作为额外损失约束项，实现神经网络模拟的物理驱动；通过拟合反演子网络建立起各视参数到地下电阻率的端到端映射，实现拟物理加数据双驱动的三维大地电磁深度学习反演。本发明在深度学习与电磁勘探交叉的三维大地电磁反演技术领域具有很高的实用价值和推广价值。

本发明公开了一种基于图对比学习的商品推荐方法及系统，包括以下步骤：对用户‑商品交互的稀疏矩阵进行交互图增强处理并生成视图，得到用户和商品的潜在特征；基于用户和商品的潜在特征重构用户‑商品交互图，进行计算总损失函数并更新模型参数；将用户‑商品交互图作为图注意力网络的输入数据，进行类型分类优化处理并计算推荐任务的损失优化模型参数；将原始用户商品交互稀疏矩阵输入双塔模型，基于模型预测的交互概率生成用户的个性化推荐结果；实现了通过对用户与商品的交互图进行多种增强操作，生成多视图数据，以此进行对比学习，最终得到更加准确的用户与商品特征表示，从而提高推荐系统的性能和用户满意度。

本发明公开了一种基于量子混合卷积神经网络模型的图像检测方法，以提升图像分类的准确性和效率。图像检测方法，包括以下步骤：S1，将图像数据输入到量子混合卷积神经网络中，经过输入层进行特征提取；S2，将提取的特征通过量子卷积层进行处理，量子卷积层包括参数化的量子电路，使用量子门对图像特征进行高效卷积运算；S3，将量子卷积层的输出转换为经典神经网络可处理的特征，并通过全连接层对图像进行分类；S4，利用交叉熵损失函数优化分类模型，采用Adam优化器进行训练，最终输出图像检测结果。本发明通过引入量子卷积层，提升了模型在处理大规模数据集时的计算效率。通过实验分析，QCCNN模型在高维特征提取方面展现出更高的鲁棒性。