化工与环保

融汇科迈恩科技光谱建模技术大成,为石油与煤炭行业提质增效提供原位快检系列解决方案,包括录井分析、煤炭热值、黄腐酸分类、润滑油老化、沥青真实性、溢油溯源等不同应用场景

基于三维荧光的矿物源与生物质黄腐酸鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-02

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针对黄腐酸行业矿物源与生物质黄腐酸缺乏鉴别标准的难题,采用三维荧光技术构建矿物源与生物质黄腐酸的三维荧光指纹图谱。在此基础上,结合人工智能机器学习算法,建立了矿物源与生物质黄腐酸的定性鉴别模型,可精准区分矿物源和生物质两类黄腐酸,鉴别准确率可达100% ,为以黄腐酸为代表的化肥与土壤改良剂行业的高质量发展提供技术支撑。

基于人工智能的海上溢油快速溯源应急响应体系建设

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-01

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海上溢油因海域广阔、油样降解,致使取证溯源困难,传统油指纹鉴别技术存在检测耗时长、“无主溢油” 比对运算繁琐、时效性差等问题。为提升海上不明溢油源污染事故应急响应能力,完善管理模式,中国海事局烟台溢油应急响应中心于 2020 年启动《溢油鉴别分析数据与管理系统》项目。该项目依据国标规范,实现油指纹数据自动化解析与智能识别。在尹晓楠博士团队带领下,科迈恩科技承担核心子系统及油指纹库建设,为海上溢油应急处理提供技术支持。

车内空气质量智能嗅辨系统

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-30

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车内异味是中国汽车行业消费者投诉的主要质量问题之一,传统的气味评价标准依赖人工嗅辨,因个体差异、环境限制等因素,难以精准解析气味组份。科迈恩科技与国内某大型汽车质量检验中心在分析仪器数据建模与机器学习算法集成技术,开展车内空气质量人工智能评级、材料老化智能预测分析等领域的专项研究,为解决辨别难、溯源难、标准化难等长期困扰行业的难题提供创新技术路线和解决方案。

跨分析仪器平台的机器学习多模态建模分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-26

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Modellab科学数据建模解决方案将传统仪器分析与机器学习技术紧密融合,将化学计量学与多组学分析方法扩展至化学分析的各个领域,如光谱、色谱、质谱、核磁共振波谱等不同仪器类型的多模态分析数据建模分析,并为众多厂家仪器数据格式提供良好的跨平台兼容性

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