ОБНАРУЖЕНИЕ УГЛЕВОДОРОДОВ Российский патент 2020 года по МПК G06F21/62 G01N21/85 

Описание патента на изобретение RU2720734C1

Область техники, к которой относится изобретение

[01] Настоящее изобретение описывает систему для удаленного обнаружения загрязнения на поверхности моря.

Описание предшествующего уровня техники

[02] Разливы нефти от стационарного и плавающего промыслового оборудования, трубопроводов и судов, например судов, очищающих топливные цистерны в море, могут причинить вред птицам и морской флоре и фауне, а также загрязнить побережья. Другое загрязнение включает в себя твердые синтетические объекты, например тросы, порванные либо брошенные рыболовные сети или частицы синтетического каучука от покрышек транспортных средств. Некоторые объекты, например тросы, могут наматываться на гребной винт и представляют прямую угрозу движению судов. Другие объекты, например частицы синтетического каучука, медленно разлагаются и губительны в основном для птиц, а также морской и сухопутной флоры и фауны.

[03] Широко применяемыми детекторами для удаленного обнаружения разливов нефти и т.п. являются LIDAR-ы (лидары, от англ. «LIght Detection And Ranging», световое обнаружение и измерение дальности). Подходящие лазерные источники излучают свет в ближнем УФ-диапазоне, например 300-400 нм, что является достаточной энергией для возбуждения молекул в разливе нефти. Молекулы испускают флуоресцентное излучение при возврате в менее возбужденное состояние, и результирующее свечение является характеристикой типа и концентрации соединений в разливе нефти. Таким образом, спектр, показывающий интенсивности свечения с разными длинами волн, является характерным признаком разлива нефти.

[04] Лидар может выводить сигналы во временной области вместо или в дополнение к описанному выше спектральному выводу. Временной вывод полезен для измерения дальности, то есть определения расстояния до объекта. Лазерное излучение с длиной волны в диапазоне 300-400 мм в достаточной мере проходит через воду, чтобы обнаруживать объекты под водой.

[05] Гиперспектральное формирование изображения включает в себя получение изображений с использованием нескольких узких спектральных полос для создания куба данных. Например, двухмерный массив пикселей может записать несколько изображений одного явления, при этом каждое изображение содержит информацию, полученную в ограниченном диапазоне длин волн. При гиперспектральном формировании изображения с помощью лазерно-индуцированного свечения записанное явление "наблюдается" во флуоресцентном излучении, созданном лазерным источником. Поэтому явление выглядит темным при наблюдении на длинах волн с небольшим или отсутствующим свечением и ярким при частотах, где свечение интенсивное. Есть несколько распространенных способов получить изображения для гиперспектрального куба данных, включая пространственное сканирование, спектральное сканирование и пространственно-спектральное сканирование, при этом каждый обладает известными преимуществами и недостатками.

[06] При непрерывном мониторинге каждую секунду получают несколько изображений от лидара с постоянной скоростью. Математика, ассоциированная с управлением пикселями, меняющимися от изображения к изображению, хорошо известна и реализована в существующих графических адаптерах или GPU (графических процессорах). Таким образом, GPU обычно облегчает задачу идентификации величины разлива нефти или твердого объекта.

[07] Серийно выпускаются лидары разных типов с разными свойствами и постпроцессорами, и они не нуждаются в дополнительном описании.

[08] Современные экологические исследования прибрежных областей часто привлекают авиатехнику, беспилотные летательные аппараты (дроны) и/или спутники, которые требуют довольно дорогостоящего оборудования, например чувствительных лидаров, допускающих обнаружение слабых отраженных сигналов. Таким образом, современные экологические исследования довольно дороги и не выполняются так часто, как хотелось бы.

[09] Основная задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы предоставить систему, которая предоставляет данные о загрязнении окружающей среды для некоторой области в море при меньших затратах, нежели существующие способы.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[010] Эта задача решается с помощью системы по пункту 1. Дополнительные признаки и выгоды появляются в зависимых пунктах 2-10 формулы изобретения.

[011] Конкретнее, изобретение описывает систему для обнаружения загрязнения на поверхности моря, где система приспособлена для установки на морском судне. Система содержит детектор с лидаром для предоставления цифровых данных о загрязнении, относящихся к загрязнению в некой области по пути следования морского судна; систему определения местоположения для предоставления данных о местоположении; таймер для предоставления цифровой отметки времени; и компьютер для сбора, объединения и хранения цифровых данных. Компьютер конфигурируется для исполнения стойкого алгоритма хэширования над данными о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест, исполнения функции шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа и сохранения данных и зашифрованного дайджеста в базе данных.

[012] Термины "на поверхности моря" и "область" включают в себя столб воды под поверхностью. Система, предназначенная для морского судна, может использовать менее чувствительный детектор, нежели системы, предназначенные, например, для самолета или спутника, благодаря значительно меньшему расстоянию от детектора до поверхности моря. В качестве альтернативы можно улучшить SNR, спектральное разрешение, временное разрешение и/или пространственное разрешение по сравнению с доступными, например, у самолета с аналогичным детектором. Улучшенное качество данных дает возможность более точного снятия спектральных характеристик у разлива нефти, а поэтому - его источника. Точная характеристика может использоваться в качестве доказательства, например для взимания штрафов. Улучшенное качество данных также дает возможность обнаружения синтетического материала, который может причинить вред морским птицам и морской флоре и фауне.

[013] Детектор содержит лидар и постпроцессор для обработки данных, полученных лидаром, и представления нужного вывода, например величины и характера разлива нефти либо пространственного распределения твердых объектов, например синтетического троса или частиц автомобильных покрышек.

[014] Стойкий алгоритм хэширования гарантирует, что никто не сможет изменить данные о загрязнении или ассоциированном положении, дате и времени, не будучи обнаруженным. Последующее шифрование секретным ключом удостоверяет происхождение данных при условии, что секретный ключ остается тайным. Любой получатель с доступом к открытому ключу, ассоциированному с секретным ключом, может дешифровать зашифрованный дайджест, вычислить из данных хэш и сравнить расшифрованный дайджест с вычисленным хэшем. Если они совпадают, то получатель уверен, что у подписавшего был доступ к секретному ключу, и что никто не изменял данные.

[015] Термин "база данных" следует толковать расширительно, и он должен включать в себя любую совокупность данных о загрязнении, сохраненную в цифровом хранилище, например файлах в файловой системе и/или данных в реляционной базе данных.

[016] В предпочтительном варианте осуществления морское судно обнаруживает загрязнение в качестве второстепенной задачи. Например, торговое судно, перемещающее товары между портами на разных материках, может собирать данные об окружающей среде по международному торговому пути с небольшими дополнительными затратами. Аналогичным образом судно с регулярным движением вдоль береговой линии может обнаруживать, записывать и снимать характеристики слива из судна, которое очистило топливные цистерны в море. В третьем примере морское судно является сейсморазведочным судном, которое систематично обходит область в сотни или тысячи квадратных километров во время исследования. Эти и другие суда могут собирать данные об окружающей среде с пространственными, временными и спектральными разрешениями, чего не может добиться спутник. Низколетящий дрон мог бы предоставлять данные с аналогичным качеством, но препятствием была бы стоимость такого сбора.

[017] В соответствии с вышеизложенным детектор может предоставлять спектральный вывод для снятия характеристик смеси углеводородов. Спектральный вывод показывает максимум интенсивности на длинах волн, излученных из разных компонентов смеси углеводородов. Таким образом, последующий анализ может по меньшей мере ограничить количество возможных источников и, возможно, окончательно идентифицировать источник. К тому же аналогичный спектральный вывод с цифровой подписью, полученный от собственного бункерного топлива морского судна, может представить неопровержимое доказательство, что морское судно не было источником разлива нефти.

[018] Система может дополнительно содержать справочную таблицу и/или алгоритм для определения возраста смеси углеводородов. Если возраст разлива нефти можно определить, например, с интервалом в несколько дней, то источник можно ограничить судами, которые были в некой области в том интервале, с поправкой на ветер, волны и течение. Некоторые разливы нефти, например из эксплуатационной скважины, содержат большой диапазон углеводородов и обычно значительное количество серы. Более легкие компоненты, например алифаты примерно до C10 и летучие ароматические соединения, испаряются легче, нежели более тяжелые компоненты. Таким образом, измененный относительный состав может использоваться для оценки возраста некоторых разливов нефти.

[019] Дополнительно или в качестве альтернативы справочная таблица и/или алгоритм могут включать в себя параметры для механического разложения разлива нефти. Это особенно полезно для разливов судового топлива, то есть бункерного топлива. Судовое топливо обычно содержит мало серы из-за действующих с 1970-х годов норм выбросов и содержит более тяжелые компоненты. Бункерное топливо является остатком после удаления лигроина, керосина и других легких продуктов, поэтому относительные концентрации более легких компонентов не могут определять возраст бункерного топлива. Однако разлив нефти, вероятно, разделяется на меньшие пятна, разлитые по большей области вследствие ветра, волн и течений. Таким образом, пятна аналогичной нефти, разлитые по большой области, можно использовать для оценки возраста и исходного местоположения разлива нефти.

[020] Детектор может предоставить расстояние до объекта и его протяженность в области вблизи пути морского судна. Для этого лидар предоставляет временные данные. Лидар, предоставляющий данные во временной области, может быть тем же блоком, что и лидар, предоставляющий спектральный вывод. Постпроцессор, ассоциированный с детектором, может выполнять алгоритм быстрого преобразования Фурье для преобразования из временной области в частотную область, и наоборот.

[021] В некоторых вариантах осуществления детектор содержит цифровой фильтр для предоставления концентрации твердых объектов в сканируемой области. Благодаря улучшенному SNR и пространственному разрешению твердые объекты могут быть довольно мелкими частицами, и цифровые данные о загрязнении могли бы быть подсчетом частиц на единицу объема. Специалист в данной области техники может реализовать такой фильтр с использованием высокоуровневых функций, реализованных в серийных GPU.

[022] В некоторых вариантах осуществления детектор содержит лидар гиперспектрального лазерно-индуцированного свечения. Ассоциированный постпроцессор может по-разному делить полученный куб данных, чтобы предоставить спектральные, временные или пространственные выходные данные.

[023] Во всех вариантах осуществления предпочтительный лидар содержит источник лазерного излучения, излучающий в диапазоне 300-400 нм. Как отмечалось выше, эти длины волн достаточно короткие для возбуждения молекул углеводородов для спектра свечения. Длины волн в этом диапазоне также проникают через воду для обнаружения твердых объектов в столбе воды под поверхностью. Максимальная глубина зависит от угла обзора, затухания у выбранной длины волны и качества воды.

[024] База данных может конфигурироваться для приема данных с цифровой подписью от нескольких морских судов. Национальная база данных могла бы содержать обязательные спектральные характеристики бункерного топлива всех судов, входящих и/или покидающих порт страны. Это упростило бы идентификацию разливов нефти и могло бы препятствовать очистке топливных цистерн судами в открытом море. Международная база данных, содержащая данные от торговых судов, исследовательских судов и т.п., была бы ценным инструментом для идентификации и классификации загрязнения, для очистки и/или для определения направлений касательно нефтяного загрязнения и синтетических твердых частиц в океанах.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[025] Изобретение будет подробнее объясняться посредством примеров со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

Фиг. 1 иллюстрирует экологическое исследование в соответствии с изобретением, и

Фиг. 2 иллюстрирует систему в соответствии с изобретением.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[026] Чертежи предназначены для иллюстрации принципа изобретения и не представлены в масштабе. Для ясности пропускаются многочисленные подробности, известные специалистам в данной области техники.

[027] Фиг. 1 показывает морское судно 1, приближающееся к загрязненной области 2 на поверхности 3 моря. Морское судно может выполнять некоторую несвязанную задачу, например сейсморазведку, так что данное экологическое исследование является надбавкой при небольших дополнительных затратах. Как показано, судно 1 идет по пути 4, по которому могло бы следовать сейсморазведочное судно. Однако путь 4 может быть любым путем следования торгового судна, экскурсионного судна или другого морского судна по океану или вдоль побережья. Детектор на борту морского судна 1 сканирует сектор 10, например, перед этим судном. Таким образом, морское судно 1 обнаруживает загрязнение на поверхности 3 моря в области 40 по заранее установленному пути 4.

[028] Область 40 может включать в себя столб воды под поверхностью 3 моря для идентификации углеводородов и твердых объектов в поверхности 3 моря. Фактический обзор, проиллюстрированный дугой сектора 10, может задаваться в качестве предела, где SNR падает ниже полезного уровня. В частности, в морской воде меньше всего затухают длины волн около 420 нм, то есть в фиолетовой части видимого спектра. Лазерное излучение в ближнем УФ-спектре обладает немного меньшими длинами волн. Глаз человека больше всего восприимчив к чуть большим длинам волн в синем спектре, где солнце излучает большую часть своей энергии. Чистая морская вода кажется чистой как для лазера, так и для глаза человека, так как обладает видимостью в десятки метров. Растворенный органический материал вызывает желтый оттенок, который уменьшает видимость. Фитопланктон в океане или частицы возле береговой линии увеличивают шум и легко могут уменьшить видимость до нескольких метров.

[029] Фиг. 2 иллюстрирует систему 100 с лидаром 110, предоставляющим данные 112 о загрязнении. В частности, показанные данные 112 о загрязнении являются спектральными данными, указывающими максимумы интенсивности на некоторых длинах волн λ флуоресцентного излучения. Спектр указывает тип и, возможно, возраст разлива нефти, и передается в компьютер 130.

[030] Система 120 глобального позиционирования, например американская Navstar GPS или русская GLONASS, предоставляет данные о местоположении для определения положения и протяженности загрязненной области 2, а таймер 131 предоставляет отметку времени для записи, то есть дату и время.

[031] Данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени представляют собой большое количество данных. Соответственно, их понадобилось бы разбить на много более мелких блоков для подписания цифровой подписью. Вместо этого данные сначала хэшируются по заранее установленному стойкому алгоритму 133 хэширования (SHA), работающему в процессоре 132. Подходящие алгоритмы хэширования стандартизованы, например, в протоколах безопасности транспортного уровня (TSL) Интернета, и соответственно общедоступны. Хэширование гораздо быстрее подписания и может предоставить дайджест с длиной блока, приспособленной к выбранному блочному шифру.

[032] Дайджест дополнительно шифруется в процессе 134 также внутри процессора 132. Шифрование выполняется с использованием закрытого или секретного ключа sk, извлеченного из безопасного внутреннего хранилища 135. Секретный ключ sk является частью криптографической пары ключей {pk, sk}, которые математически соединяются так, что зашифрованное с помощью sk сообщение можно расшифровать только с помощью соответствующего открытого ключа pk. Открытый ключ pk дает возможность любому проверить, что отправитель знает секретный sk.

[033] Стрелка 136 иллюстрирует, что данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени проходят через процессор 132 параллельно функции 133 хэширования и функции шифрования или шифру 134. Шифр 134 предпочтительно стандартизован, см. протоколы TSL.

[034] Данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени сохраняются в базе 140 данных, например в документе 141 вместе с зашифрованным дайджестом 142. Позднее любой получатель с доступом к открытому ключу pk может дешифровать блок 142, чтобы получить расшифрованный хэш, и вычислить хэш из данных о загрязнении, данных о местоположении и отметки времени, сохраненных в документе 141. Если расшифрованный хэш совпадает с вычисленным хэшем, то получатель знает, что данные происходят от знающего соответствующий секретный ключ sk.

[035] Кроме того, хэш очень чувствителен к изменениям на входе. Таким образом, получатель может быть уверен, что никто не изменил данные, если не изменен хэш. В дополнение к доказательству происхождения и целостности данных алгоритмы хэширования с последующим шифрованием защищены от нескольких известных криптографических атак.

[036] Дополнительная выгода состоит в том, что морское судно может доказать, что не оно является источником разлива нефти. Например, образец бункерного топлива, используемый исследовательским судном, можно охарактеризовать, подписать цифровой подписью и сохранить, как описано выше. Поскольку любая подделка данных измерений будет обнаружена благодаря свойствам стойкого алгоритма 133 хэширования, несовпадение спектра бункерного топлива и спектра разлива нефти доказывает, что разлив нефти не вызван бункерным топливом из исследовательского судна.

[037] Дополнительно или в качестве альтернативы обнаружению разлива нефти система 100 может конфигурироваться для обнаружения твердых объектов, например тросов, рыболовных сетей и т.п. на поверхности 3 моря. Это может включать в себя использование другого лидара 110, предоставляющего вывод 112 во временной области и, по возможности, использование лазера, излучающего на другой длине волны. Оставшиеся части системы, то есть GPS 120, компьютер 130 и база 140 данных вместе с ассоциированными компонентами, данными и процессами, работают описанным выше способом. Варианты осуществления, обнаруживающие твердые объекты, также могут предупреждать об опасных объектах, например тросе, который может намотаться на гребной винт.

[038] База 140 данных может быть локальной по отношению к морскому судну 1, то есть содержать только данные, полученные и подписанные на морском судне 1. В альтернативном варианте осуществления подписанные данные отправляются в центральную базу 140 данных, управляемую федеральной властью. Такая национальная база данных могла бы содержать обязательные спектральные характеристики бункерного топлива всех судов, входящих и/или покидающих порт страны. Это упростило бы идентификацию разливов нефти и могло бы препятствовать очистке топливных цистерн судами в открытом море. В третьем варианте осуществления база данных управляется международным органом и содержит данные от торговых судов, исследовательских судов и т.п. Такая международная база данных была бы ценным инструментом для идентификации и классификации загрязнения, для очистки и/или для определения направлений касательно нефтяного загрязнения и синтетических твердых частиц в океанах. Между локальной, национальной и международной базой данных нет противоречия, и данные могут произвольно переноситься между базами данных на разных уровнях.

[039] Хотя изобретение описано на примерах, специалисту в данной области техники известны многие очевидные адаптации и альтернативы. Единственное число (один) нужно понимать как "по меньшей мере один". Это правило повышает удобочитаемость, так как большинство элементов в большинстве пунктов формулы изобретения могут повторяться. Числительное "один" при необходимости обозначает ровно "один". Слово "для" нужно понимать как "подходящий для …" в соответствии с установившейся практикой. Объем изобретения задается нижеследующей формулой изобретения.

Похожие патенты RU2720734C1

название год авторы номер документа
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛОЖЕНИЯ СЕЙСМИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ В БУКСИРУЕМОЙ МОРСКОЙ ГРУППЕ 2017
  • Годей, Эрик
  • Уинфилд, Гэри
RU2739336C2
ГРУППА ИСТОЧНИКОВ ДЛЯ МОРСКОЙ СЕЙСМИЧЕСКОЙ РАЗВЕДКИ 2017
  • Годей, Эрик
  • Хэджер, Эдвард
RU2739725C2
КОНФИГУРАЦИЯ БУКСИРОВКИ СЕЙСМИЧЕСКИХ ИСТОЧНИКОВ С ШИРОКИМ РАЗНОСОМ 2018
  • Роджерс, Марк Стивен
RU2747833C1
СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ И МОНИТОРИНГА ЗАГРЯЗНЕНИЙ МОРСКОГО НЕФТЕГАЗОВОГО ПРОМЫСЛА 2013
  • Авандеева Ольга Петровна
  • Баренбойм Григорий Матвеевич
  • Борисов Владимир Михайлович
  • Данилов-Данильян Виктор Иванович
  • Савека Александр Юрьевич
  • Христофоров Олег Борисович
RU2522821C1
МОРСКИЕ СЕЙСМОРАЗВЕДОЧНЫЕ РАБОТЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СУДНА ОБЕСПЕЧЕНИЯ 2015
  • Годей Эрик
RU2673219C2
СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ И МОНИТОРИНГА ЗАГРЯЗНЕНИЙ МОРСКОГО НЕФТЕГАЗОВОГО ПРОМЫСЛА 2015
  • Бродский Павел Григорьевич
  • Балесный Юрий Николаевич
  • Леньков Валерий Павлович
  • Чернявец Владимир Васильевич
  • Руденко Евгений Иванович
RU2587109C1
СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И ИЗМЕРЕНИЯ РАЗЛИВОВ НЕФТИ ИЛИ НЕФТЕПРОДУКТОВ 2004
  • Мёллер-Енсен Петер
RU2361236C2
ПОЛУЧЕНИЕ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ В РАЙОНАХ, ПОКРЫТЫХ ЛЬДОМ 2015
  • Годей Эрик
RU2680259C2
ПОГРУЖНОЙ КОМПЛЕКС ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ 2013
  • Авандеева Ольга Петровна
  • Баренбойм Григорий Матвеевич
  • Борисов Владимир Михайлович
  • Данилов-Данильян Виктор Иванович
  • Савека Александр Юрьевич
  • Христофоров Олег Борисович
RU2521246C1
УСТРОЙСТВО ШИФРОВАНИЯ И ДЕШИФРОВАНИЯ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ СООБЩЕНИЙ ХЭШИРУЮЩЕЙ ФУНКЦИЕЙ 2008
  • Гриднев Виктор Алексеевич
RU2382504C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 720 734 C1

Реферат патента 2020 года ОБНАРУЖЕНИЕ УГЛЕВОДОРОДОВ

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в обеспечении удаленного обнаружения загрязнения на поверхности моря. Система для обнаружения загрязнения на поверхности моря, приспособленная для установки на морское судно, содержит детектор с лидаром для предоставления цифровых данных о загрязнении, относящихся к загрязнению в некой области по пути следования морского судна; систему определения местоположения для предоставления данных о местоположении; таймер для предоставления цифровой отметки времени; компьютер для сбора, объединения и хранения цифровых данных; при этом компьютер сконфигурирован для: исполнения стойкого алгоритма хэширования над данными о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест, исполнения функции шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа (sk) и сохранения цифровых данных и зашифрованного дайджеста в базе данных. 9 з.п. ф-лы, 2 ил.

Формула изобретения RU 2 720 734 C1

1. Система (100) для обнаружения загрязнения (2) на поверхности (3) моря, причем система (100) приспособлена для установки на морское судно (1) и содержит:

детектор (110) с лидаром для предоставления цифровых данных (112) о загрязнении, относящихся к загрязнению (2) в некой области (40) по пути (4) следования морского судна (1);

систему (120) определения местоположения для предоставления данных о местоположении;

таймер (131) для предоставления цифровой отметки времени;

компьютер (130) для сбора, объединения и хранения цифровых данных (141);

отличающаяся тем, что

компьютер (130) сконфигурирован для:

исполнения стойкого алгоритма (133) хэширования над данными (112) о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест,

исполнения функции (134) шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа (sk) и

сохранения цифровых данных (141) и зашифрованного дайджеста (142) в базе (140) данных.

2. Система по п. 1, в которой морское судно (1) обнаруживает загрязнение в качестве второстепенной задачи.

3. Система по п. 1 или 2, в которой детектор (110) предоставляет спектральный вывод для снятия характеристик смеси углеводородов.

4. Система по п. 3, дополнительно содержащая справочную таблицу и/или алгоритм для определения возраста смеси углеводородов.

5. Система по п. 4, в которой справочная таблица и/или алгоритм включают в себя параметры для механического разложения разлива нефти.

6. Система по любому предшествующему пункту, в которой детектор (110) предоставляет расстояние до объекта и его протяженность в области (40) вблизи пути (4) морского судна (1).

7. Система по п. 6, в которой детектор (110) содержит цифровой фильтр для предоставления концентрации твердых объектов в сканируемой области (40).

8. Система по любому предшествующему пункту, в которой детектор (110) содержит лидар гиперспектрального лазерно-индуцированного свечения.

9. Система по любому предшествующему пункту, в которой лидар содержит источник лазерного излучения, излучающий в диапазоне 300-400 нм.

10. Система по любому предшествующему пункту, в которой база (140) данных конфигурируется для приема данных (141, 142) с цифровой подписью от нескольких морских судов (1).

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2020 года RU2720734C1

Устройство для закрепления лыж на раме мотоциклов и велосипедов взамен переднего колеса 1924
  • Шапошников Н.П.
SU2015A1
Станок для изготовления деревянных ниточных катушек из цилиндрических, снабженных осевым отверстием, заготовок 1923
  • Григорьев П.Н.
SU2008A1
Способ защиты переносных электрических установок от опасностей, связанных с заземлением одной из фаз 1924
  • Подольский Л.П.
SU2014A1
EP 2866052 A1, 29.04.2015
КОМПЛЕКС ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ОБНАРУЖЕНИЯ И ИЗМЕРЕНИЯ РАЗЛИВОВ НЕФТИ ИЛИ НЕФТЕПРОДУКТОВ 2009
  • Бирульчик Владимир Петрович
  • Шавин Петр Борисович
  • Мордвинкин Игорь Николаевич
  • Кочанков Дмитрий Леонидович
RU2411539C1

RU 2 720 734 C1

Авторы

Годей, Эрик

Даты

2020-05-13Публикация

2017-05-15Подача