| 专利号 | 2024105652700 | 申请日 | 2024-05-09 | 专利名称 | 基于深度学习的电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面方法 |
| 授权日 | 2024-07-23 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 范智涵;贾永刚;孙志文;刘汉露;朱宪明;鲁德泉;权永峥 |
| 主分类号 | G06F30/25 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面方法，包括现场电学原位监测数据获取与归一化处理；构建自然电位测量结果反演悬浮颗粒浓度模型；构建模型的检验与优化；羽流颗粒浓度剖面的反演四个部分。通过本发明的技术方案，可以完成电学监测信号向悬浮颗粒浓度信号的转变，配合电学原位监测探杆、飘带等一系列装置，实现深海采矿羽流颗粒浓度剖面的准确监测。本发明考虑了海底温度、盐度、流速、多金属结核碎屑等因素的影响，采用人工神经网络训练实现原位电学监测反演深海采矿羽流浓度剖面，为深海采矿羽流电学监测提供技术支撑。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
