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本發(fā)明公開了一種用于修正熱氣流對數字圖像相關測量精度影響的方法，先對穩(wěn)定熱氣流影響前后的圓形標識點陣列進行識別，然后通過3D?DIC算法求解噴有散斑的試件沿x，y，z方向的位移量，并采用熱氣流的影響造成圓形標識點產生虛位移場的參數矩陣對上述x，y，z方向的位移量進行修正，從而得到更精確的在熱氣流影響下被測試件表面位移場。本發(fā)明測量裝置簡單，易于實現，便捷有效、成本相對較低，有效減小了熱氣流對系統(tǒng)成像的影響，能夠有效地修正熱氣流對數字圖像相關測量精度的影響。

本發(fā)明公開了一種不平衡電網電壓下的虛擬同步機有功平衡控制方法，屬于電力控制技術領域。具體如下：首先，建立虛擬同步發(fā)電機模型，采集電網電壓，并對其進行正負序分離，獲得正序電壓的有功以及無功分量。然后，利用同步發(fā)電機的定子電氣方程，得到電壓不平衡時使得電流平衡的dq坐標下的電流指令值，并將其作為基準指令值。最后，分析正、負序電壓和電流的幅值和相位的約束關系，得到在dq坐標系下基準指令基礎上用正序電壓和正序電壓電流的角度關系表示的補償電流指令值并采用準PR控制器，實現對電流的無差跟蹤控制，顯著地抑制了有功功率的波動。

本發(fā)明公開了一種交直流混聯(lián)微網的隨機魯棒耦合型優(yōu)化調度方法，包括以下步驟：步驟10）獲取交直流混聯(lián)微網的源荷功率預測數據，構造隨機不確定性集；步驟20）建立隨機魯棒耦合型優(yōu)化調度模型的目標函數；步驟30）建立隨機魯棒耦合型優(yōu)化調度模型的約束條件；步驟40）求解隨機魯棒耦合型優(yōu)化調度問題：利用列約束生成算法求解隨機魯棒耦合型優(yōu)化問題，獲得交直流混聯(lián)微網的隨機魯棒協(xié)調運行計劃。該方法考慮到傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調度模型保守性強的缺點，將隨機優(yōu)化和魯棒優(yōu)化相結合，在保證系統(tǒng)魯棒性的基礎上能夠提高交直流混聯(lián)微網的運行經濟性，為制定交直流混聯(lián)微網的運行方式提供指導和幫助。

本發(fā)明公開一種在二維平面內生成隨機橢圓形增強相的方法，該方法利用計算機隨機數生成方式，隨機產生橢圓中心坐標和偏轉角，通過判斷點與橢圓的位置關系，避免了橢圓之間相互重疊。本發(fā)明理論簡單、快速高效，判斷橢圓之間是否相交只涉及到點與圓位置關系的判斷公式，相比已有專利中通過多邊形覆蓋法、橢圓覆蓋法等，本發(fā)明更易于學習掌握；本發(fā)明中橢圓的生成遵循逐行逐列的原則，相比在整個模擬區(qū)域內隨機生成隨機的橢圓，特別是當生成橢圓的縱橫比相差較大的時候，生成橢圓形增強相的時間更短，效率更高。

自主神經系統(tǒng)的主要作用即是隨時調控人體各臟器功能，以使其盡快適應內外環(huán)境的改變。因此，自主神經系統(tǒng)的活動可視作人體基本生命活動狀況的晴雨表，作為一個嶄新的生命體征量化指標意義重大。但礙于該領域目前并非醫(yī)學研究追逐的熱點，故國內、外在自主神經功能監(jiān)測設備方面均屬空白。該設備是屬于原始創(chuàng)新的醫(yī)療領域無創(chuàng)監(jiān)測設備，它基于心率變異性分析的獨特算法，實現對患者自主神經功能的連續(xù)、實時、無創(chuàng)監(jiān)測。

1 背景 天然氣水合物是繼頁巖氣、致密氣、煤層氣等之后潛力巨大的接替能源，可分為成巖型和非成巖型兩類，其中非成巖型占76.5%以上。國內外天然氣水合物開采技術研究和試采工程以降壓法為主，但如果采用降壓法開采海洋非成巖天然氣水合物，水合物將無序分解且不可控，進而面臨環(huán)境、裝備、生產、工程以及地質等風險。為此，中國工程院周守為院士帶領團隊世界首創(chuàng)提出海洋非成巖天然氣水合物固態(tài)流化開采技術，利用水合物采掘、碎化、海水引射流化、泥砂分離回填、漿體舉升、平臺深度分離再回填技術工藝，將非成巖不可控水合物藏轉變?yōu)槊荛]管道內可控水合物藏，實現了“順其自然、變害為利、變不可控為可控”的安全綠色開采。進而，團隊針對海底淺表層水合物到中深層泥質粉砂水合物再到深部地層成巖型水合物以及下覆游離氣的儲層系統(tǒng)，在世界上首次創(chuàng)新提出深海天然氣水合物固態(tài)流化～降壓法一體化開發(fā)技術。 2 深海天然氣水合物一體化開發(fā)模擬實驗系統(tǒng) 發(fā)明深海天然氣水合物一體化開發(fā)模擬實驗方法及技術，研制成功全球首個具有完全自主知識產權的深海天然氣水合物一體化開發(fā)大型物理模擬實驗系統(tǒng)（壓力0～16MPa、溫度-10～60℃、可視化），實現了1500m水深固態(tài)流化～降壓法一體化開發(fā)全程模擬。實驗系統(tǒng)包括：水合物大樣品快速制備、破碎及漿體調制模塊，水合物漿體高效管輸與分離模塊，實時圖像捕捉、數據采集及安全控制自動化模塊。 水合物大樣品快速制備、高效破碎、漿體調制“三位一體”實驗方法和技術，20h內可快速制備1062L水合物樣品； 水合物漿體保真運移方法和技術； 水平段56m、垂直段30m分段組合、逐點加密、多次循環(huán)、多次降壓、多次升溫的水合物顆粒、泥砂、分解氣、配制海水復雜漿體管輸模擬實驗方法和技術。 首次系統(tǒng)開展深海天然氣水合物固態(tài)流化～降壓法一體化開發(fā)實驗，創(chuàng)新形成從淺表層水合物到中深層泥質粉砂水合物再到深部地層成巖型水合物以及下覆游離氣的全鏈條、一體化開發(fā)理論。 2017年5月，全球首次海洋非成巖天然氣水合物固態(tài)流化試采在南海神狐海域成功實施。 3 應用范圍 依托大型物理模擬實驗系統(tǒng)，在全球首次系統(tǒng)開展深海天然氣水合物固態(tài)流化～降壓法一體化開發(fā)模擬實驗，證明了固態(tài)流化～降壓法一體化開發(fā)技術原理科學可行、開采工藝可行，為指導海洋天然氣水合物和油氣一體化勘探開發(fā)、研制深海天然氣水合物高效開發(fā)系列裝備提供了理論依據和關鍵參數。 4 前景及經濟社會效益 通過攻關為深海泥質粉砂天然氣水合物安全、高效開發(fā)提供方法與理論創(chuàng)新，為天然氣水合物固態(tài)流化～降壓法一體化高效開發(fā)評價提供重大實驗系統(tǒng)，促進淺表層、中深層天然氣水合物與下覆游離氣一體化開發(fā)系列重大裝備研制，推動集成該方法、理論、技術、裝備成為我國引領世界天然氣水合物商業(yè)開采的前沿技術。

微納機器人指的是尺度介于微納米級別，可以對微納空間進行精細操作的機器人。由于其具有靈活運動、精確靶向、藥物運輸等能力，在疾病診斷治療、靶向遞送、無創(chuàng)手術等生物醫(yī)學領域具有廣闊的應用前景。然而現階段針對微納機器人的有關研究大多聚焦在體外，在體內治療應用的更多預期功能仍然具有極大的挑戰(zhàn)性。 浙江大學醫(yī)學院附屬第二醫(yī)院/轉化醫(yī)學研究院周民研究員團隊研制出一款微納機器人，通過以微藻作為活體支架，“穿上”磁性涂層外衣，靶向輸送至腫瘤組織，成功改善腫瘤乏氧微環(huán)境并有效實現磁共振/熒光/光聲三模態(tài)醫(yī)學影像導航下的腫瘤診斷與治療。 這項研究被刊登在材料領域著名期刊《先進功能材料》（Advanced Functional Materials），并被遴選為當期封面。論文的第一作者是浙江大學轉化醫(yī)學研究院交叉學科直博生鐘丹妮，論文通訊作者為周民研究員。 光合作用解決供氧不足 在腫瘤治療中，為何需要微納機器人靶向提供氧氣呢？ 這是因為腫瘤細胞在快速增殖中消耗了大量的氧氣，導致腫瘤組織內部存在缺氧微環(huán)境，這成為眾多腫瘤治療方法出現耐受現象的重要原因之一。一般臨床腫瘤治療采用的放療和光動力治療中，患者通過高壓氧倉吸氧來解決腫瘤內部氧氣不足的問題。但這種方法往往收效甚微，并不能達到靶向供氧到腫瘤部位，難以提高腫瘤治療效果。 螺旋藻，一種生活中常見的微藻，作為水生植物能夠通過光合作用產生氧氣。那么如何將該微藻送進腫瘤？課題組提出將超順磁性的四氧化三鐵納米顆粒通過浸涂工藝，均勻涂層至微藻表面。磁性工程化的微藻能夠在外部磁場控制下，能夠定向運動至腫瘤。 磁性工程化螺旋藻，在磁鐵控制下能定向移動 “研究的創(chuàng)新性在于無機和有機的微納體，選擇性把藥物輸送到腫瘤缺氧部位。”周民介紹，他們所研制的微納機器人是一種光合生物雜交體系統(tǒng)，這個系統(tǒng)既保持了微藻高效的產氧活性，還兼有四氧化三鐵納米顆粒的定向磁驅能力。 微納機器人通過光合作用提高腫瘤氧氣濃度 在具體治療中，通過體外交變磁場將微納機器人靶向運送并積累至腫瘤，通過體外光照，由光合作用原位產生氧氣來減輕腫瘤內部乏氧程度，從而提高放射療法的效率。“在小鼠的原位乳腺癌模型中，經增強的聯(lián)合治療展現了明顯的腫瘤生長抑制作用。” 增強放療/光動力協(xié)同治療抑制腫瘤生長并可降解 葉綠素一面照出腫瘤變化的鏡子 光合生物雜交微納泳體系統(tǒng)不僅對于放療具有積極作用，在經過射線處理后釋放的葉綠素能作為光敏劑，進而產生具有細胞毒性的活性氧來殺死腫瘤細胞，實現協(xié)同光動力治療。“正常的光動力治療需要氧氣和活性氧才能順利開展，目前的微納機器人能夠很好地解決這兩個需求。” 此外，微藻中含有的大量葉綠素，也具有的天然熒光和光聲成像功能，可以無創(chuàng)性地監(jiān)測腫瘤治療情況和腫瘤微環(huán)境變化。“藥物遇到熒光，就能夠表達出來。葉綠素是一面鏡子能夠找出來它。” 基于葉綠素的治療及成像功能

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本發(fā)明公開了一種基于改進二維經驗模態(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統(tǒng)BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區(qū)分出噪聲主導模態(tài)函數與信號主導模態(tài)函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態(tài)函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發(fā)明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。