重庆地质矿产研究院

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一种生物滞留池

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202211124833.X
  • 申请人:重庆地质矿产研究院;重庆华地资环科技有限公司
  • 申请日:2022-09-15
  • 主分类号:C02F3/32
  • 公开(公告)日:2022-11-22
  • 公开/公告号:CN115367886A
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摘要:本发明提供了一种生物滞留池,它的池体由前置塘和蓄渗塘构成,前置塘设置在来水侧且其深度小于蓄渗塘深度,池体的边沿随地形走向进行布置;前置塘用于对来水进行沉淀、拦截和吸附,蓄渗塘用于对经前置塘处理后的水进行保存、渗滤;前置塘与蓄渗塘通过石块隔离带进行分隔,前置塘与蓄渗塘内均种植有水生植物,池体边沿间隔种植有池周树和带刺绿篱隔离体,所有相邻的两组带刺绿篱隔离体之间均有池周树。方便矿山生态修复区的小动物日常饮水、繁衍和栖息,兼具排灌功能、蓄水功能、生物功能和景观功能。

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一种基于电催化原理的油基岩屑资源化利用装置及方法

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202211078958.3
  • 申请人:重庆地质矿产研究院;重庆大学;重庆华地资环科技有限公司
  • 申请日:2022-09-05
  • 主分类号:C02F1/467
  • 公开(公告)日:2022-11-04
  • 公开/公告号:CN115286079A
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摘要:本发明公开了一种基于电催化原理的油基岩屑资源化利用装置及方法,该装置包括阴极室、阳极室、离子交换膜、阴极工作电极、参比电极、阳极工作电极、电化学工作站、油基岩屑进料口、残渣出料口、阴极电解液进样口、液相产品出料口、CO2进气口和CO2出气口、气相产品采集口、温度控制装置和搅拌装置。利用阳极电化学氧化将油基岩屑中有机物彻底降解为CO2,同时,利用阴极电化学还原将所产生的CO2转化为甲酸、甲烷、乙酸等低碳化合物,且通过调节工艺参数,获得不同组成的产品。本发明的装置和方法将油基岩屑中的有机污染物转化为低碳化合物,既降低了环境污染风险,又最大限度回收了资源,实现油基岩屑的资源化利用与无害化处置双重目标。

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一种高燃点矸石山生态修复方法

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202211058631.X
  • 申请人:重庆地质矿产研究院;重庆华地资环科技有限公司
  • 申请日:2022-08-31
  • 主分类号:E02D17/20
  • 公开(公告)日:2022-11-04
  • 公开/公告号:CN115288169A
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摘要:本发明涉及生态修复技术领域,具体为一种高燃点矸石山生态修复方法,包括如下内容全面测温步骤在矸石山上设置若干测温孔,并阶梯测量测温孔内的温度,生成测温结果;深浅孔注浆灭火步骤根据测温结果,在矸石山上设置若干深浅孔,并对深浅孔进行注浆灭火;山体整形步骤根据预设山体需求,对矸石山进行多级隔坡反台山体整形,形成多级隔坡反台山体;根据排水需求,在多级隔坡反台山体上设置排水系统;生态修复步骤对多级隔坡反台山体进行覆盖,在多级隔坡反台山体上形成种植层,并在种植层进行深浅根系植物互补种植。本方案能对高温矸石山进行综合治理,提高治理效果。

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基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202211058023.9
  • 申请人:重庆地质矿产研究院;重庆大学
  • 申请日:2022-08-30
  • 主分类号:G08B21/10
  • 公开(公告)日:2022-11-11
  • 公开/公告号:CN115331394A
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摘要:本发明涉及地质灾害预测技术领域,具体涉及一种基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法,包括SS1、在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前,判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误若不缺失或不存在逻辑错误进行SS2,若缺失或存在逻辑错误进行SS3;SS2、采用地质灾害预警系统中实时回传的预警模型关键参数,分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态;SS3、采用预警模型关键参数预测值,分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态;SS4、根据SS2或者SS3得到的分析预测结果,进行地质灾害预警系统其他流程。本发明当回传的预警模型关键参数数据缺失或错误时,能够解决地质灾害预警系统可能失效的技术问题。

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基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法

发明专利有效专利
  • 申请号:CN202211049546.7
  • 申请人:重庆地质矿产研究院;重庆大学
  • 申请日:2022-08-30
  • 主分类号:G08B21/10
  • 公开(公告)日:2022-11-25
  • 公开/公告号:CN115394052A
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摘要:本发明涉及地质灾害预测技术领域,具体涉及一种基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法,包括S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数;S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据;S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数;S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集,将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入,将第二类监测参数的实时数据作为输出,通过机器学习算法进行训练和预测,得到地质灾害预警关键参数预测值。本发明解决了难以降低地质灾害预警系统的故障率的技术问题。

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