本发明公开了一种MoP‑Zn3In2S6复合纳米材料的制备方法，通过对Zn3In2S6制备条件进行优化，合成具有高活性的单体Zn3In2S6，而后构建非贵金属可见光响应纳米复合材料MoP‑Zn3In2S6进一步提高光生电子‑空穴分离效率，其中，构建非贵金属可见光响应纳米复合材料MoP‑Zn3In2S6，是指将非晶态无定型MoP均匀负载在由二维纳米片组装成的三维球形Zn3In2S6分级结构表面。本发明制备方法步骤简便，反应条件温和，产率高；对Zn3In2S6制备条件进行了优化，并通过均匀负载非贵金属MoP助催化剂提高Zn3In2S6的稳定性和光生电子‑空穴分离效率，非晶态MoP的高稳定性不仅可以有效保护主体催化剂Zn3In2S6，而且可以实现Zn3In2S6光生电子‑空穴的有效分离，显著提高Zn3In2S6光催化性能。

本发明公开了隔热材料领域的一种LNG储罐用非金属复合绝热材料及其制备方法，包括如下重量份的组分：多异氰酸酯、聚醚多元醇、季戊四醇羟甲基磷酸酯、SiO2复合气凝胶、硅油、发泡剂、催化剂。本发明通过多异氰酸酯和聚醚多元醇的交联反应，这两种成分的交联反应形成的聚氨酯结构，具有一定的碳化能力，可以在高温下形成碳层，起到隔氧作用，从而延缓燃烧，季戊四醇羟甲基磷酸酯的引入，这一成分含有磷酸酯基团，能够在高温下分解生成不燃的气体，并促进形成多孔碳化层，进一步增强材料的阻燃性能。

本发明公开了一种液化天然气生产用脱水装置，包括脱水筒、通气筛网、预脱水机构、循环脱水机构，本发明通过预脱水机构可在脱水填料吸附水汽前将天然气中的大部分水汽进行分离拦截与一次吸附，并使一次吸附后的水汽能轻易从脱水筒中排出，延缓脱水填料吸收饱和的时间，同时减小脱水填料单位时间内的吸收负荷，提高天然气与之接触的时间，从而保证脱水填料的吸水效果，绒状束线和吸附球都趋于吸水饱和状态时，在不影响绒状束线进行吸水作业的同时，通过循环脱水机构定期将绒状束线与吸附球内的水体进行挤压与烘干，保证脱水设备长期稳定的运行，大幅降低后续气体进行脱水操作的难度。

本发明公开了一种富水软弱围岩隧道超前支护结构及其施工方法，支护结构包括挤压排水面板、管棚、聚能爆破排水管和支撑固结体；挤压排水面板包括环形外壳，环形外壳贯穿地开设有若干个均匀分布且合围成环状的管棚孔，管棚穿过管棚孔；环形外壳内侧卡接有带肋排水板，带肋排水板上开设有圆形孔；聚能爆破排水管包括钢管，钢管穿过圆形孔，钢管的管壁上开设有渗水孔，钢管的前端内部装有与起爆装置连接的炸药，引爆炸药使围岩内形成空腔，高压旋喷装置的高压旋喷嘴穿过钢管至空腔内并高压旋喷注浆使核心土内部形成用于支撑管棚前端的支撑固结体，在富水软弱围岩内提升核心土强度，并对围岩形成有效支撑，防止掌子面失稳、突水突泥等工程地质灾害。

本发明属于焊接技术领域，公开了一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，使用宽动态范围相机采集焊接图像；将焊接图像输入由SB模块、DB模块、聚合层和WN模块组成的WE‑NET模型中，焊接图像在输入WE‑NET模型后被分为两部分：其中一部分进入DB模块中，另一部分进入SB模块中；然后，将从SB模块以及DB模块中得到的特征输入聚合层进行融合，确定电弧区域，接着输入WN模块计算出焊丝端头点和喷嘴边缘点的位置；将焊丝端头点纵坐标与喷嘴边缘点纵坐标相减即得焊丝伸出长度。本发明可精确测量焊丝伸出长度，有助于焊接时能够保持焊接过程的稳定性，提高焊接质量。

本发明涉及一种底栖动物智能识别方法、装置、设备及介质，该方法采用预设于底栖探查设备上的超声波距离传感器计算与水底的距离信息，并基于所述距离信息对应的启动视觉采集处理单元；指令所述视觉采集处理单元获取水环境图像信息，分析所述水环境图像是否符合预设的识别规则，若符合，则执行识别工作，否则，在附近进一步搜索符合预设识别规则的地点；融合陀螺仪浮动数据对图像像素点进行矫正，并进行图像增强。将所述水环境图像信息输入至视觉采集处理单元中的频域多尺度特征融合神经网络模型中，得到处理后的底栖动物信息，以为底栖动物的进一步分析或取样提供可靠的信息。

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，利用触发器触发相机动作采集焊接过程中的焊接图像；通过最佳合成帧数计算模块计算出合成最清晰高动态范围图像所需帧数；通过SAM模块对输入的多帧焊接图像进行对齐；对齐后的特征经过FFHDR‑Net模块整合全局特征，输出高动态范围图像。本发明可采用普通工业相机结合图像合成方法在线获取高动态焊接图像，在降低成本的同时可以实时生成能够同时获取熔池、电弧、焊丝伸出长度以及焊缝或焊道信息的高动态范围焊接图像，有助于提高焊接质量的检测和分析。

本发明属于水坝安全检测技术领域，公开了基于声光图像融合的双模态水下大坝裂缝检测方法，构建由DWTResNet网络、双模态融合模块、RPN网络、ROI池化和分类器组成的CW R‑CNN目标检测模型，使用标注好的水下大坝裂缝的光学图像和声学图像组成的水下大坝裂双模态数据集训练CW R‑CNN目标检测模型，实时采集水下大坝的光学图像和声学图像，输入训练后的CW R‑CNN目标检测模型中进行水下大坝裂裂缝检测，输出检测结果。本发明结合光学图像和声学图像两种模态的信息进行判断，可获得更为准确的水下大坝裂缝检测结果。

本发明属于焊接技术领域，涉及一种膜式壁专用焊接机器人系统和膜式壁焊接方法。膜式壁专用焊接机器人系统包括焊接主机器人、焊接保障从机器人和控制单元；所述焊接主机器人包括有复合履带小腿、足式机器人、焊枪位姿控制机构、焊枪固定座和焊枪；所述复合履带小腿内部还设有传动切换离合装置，所述传动切换离合装置负责动力传输与切换，从而实现步态模式和履带模式的切换。本发明采用足式驱动和履带驱动,针对不同地形自主切换驱动模式，同时焊枪位姿控制机构可控范围广，不仅适用于膜式壁焊接，还满足各类大型平铺钢结构异形复杂的焊接工作的需求，具有较好的通用性。

本发明提出一种水下大坝表面裂缝识别方法，利用PGGAN模型生成更多的水下大坝表面图像来构造训练数据；将训练数据输入到CNN特征提取器中获取特征，构建训练模型并计算图像组中两图像对的特征空间距离；根据特征空间距离判断图像对是否属于同一类别，将判断结果与预设的特征空间距离相对比，若不属于同一类别，则计算二者之间的损失；将损失回传至训练模型中，并调整训练模型的参数，直至训练模型准确度达到预设值，最后输入需要识别的图像至训练模型中，获得图像是否存在裂缝的判断结果，本申请通过傅里叶变换后的图像可以消除大坝表面杂物的干扰，从而提取特定的裂缝信息，使得检测的准确度增加。