除雪专利技术如何提高除雪效率

除雪专利

冬季降雪是北方地区常见的自然现象,但积雪覆盖不仅会导致道路交通受阻、城市运行效率下降,还可能引发滑倒摔伤、电力线路覆冰等安全隐患。传统的除雪方式中,人工除雪依赖人力且效率低下,普通机械除雪设备又存在能耗高、易损伤路面或绿化等问题。近年来,随着专利技术在除雪领域的深度应用,通过材料配方优化、机械结构创新和智能化控制系统研发,除雪效率正实现从“人海战术”到“科技赋能”的转型,这些创新成果不仅被国家知识产权局纳入重点保护范围,更在实际应用中展现出显著的经济和社会效益。

高效融雪材料:从“化学消融”到“环保长效”的专利突破

融雪剂是快速清除路面薄冰和积雪的常用手段,但传统氯盐类融雪剂存在腐蚀道路桥梁、破坏土壤和植被等弊端。为解决这一问题,近年来多项专利技术聚焦融雪材料的环保性与高效性,通过复合配方设计实现“低腐蚀、高融雪、长时效”的突破。例如,某化工企业研发的“环保型复合融雪剂”专利技术(专利号:CNXXXXXXX),以氯化钙、醋酸钾为基础原料,添加缓释剂和腐蚀抑制剂,不仅融雪速度较传统产品提升30%,融雪温度下限从-15℃降至-25℃,还通过控制氯离子释放速率,使对钢筋混凝土的腐蚀率降低60%以上,该技术已被纳入《公路除雪保通技术规范》推荐材料,在东北、华北等地区的高速公路应用中,单公里融雪剂用量减少25%,同时路面使用寿命延长3-5年。

除了液态融雪剂,固态融雪材料的专利创新也在拓展应用场景。八月瓜平台的专利转化案例显示,某高校团队研发的“多孔型融雪砖”专利技术,通过在砖体内部设计蜂窝状孔隙结构,填充高吸水性树脂和融雪活性成分,降雪时砖体吸收雪水后自动释放融雪物质,实现“雪落即融”的效果。在试点城市的人行道铺设中,该融雪砖使冬季人工除雪频次减少80%,且材料可循环使用3年以上,综合成本较传统除雪方式降低40%。

机械除雪设备:结构优化与功能集成的专利实践

机械除雪设备是大面积除雪的主力,但传统设备功能单一,往往需要扫雪车、破冰机、撒布车等多车协同作业,不仅效率低,还易造成道路拥堵。近年来,多功能集成化成为机械除雪设备的专利研发热点,通过结构创新实现“一机多能”,大幅提升作业效率。

国家知识产权局发布的《2023年中国专利发展状况报告》显示,2023年我国除雪机械领域专利申请中,“多功能集成”相关专利占比达45%,其中某装备企业研发的“前置式多模态除雪装置”专利技术(专利号:CNXXXXXXX)最具代表性。该装置将螺旋绞龙扫雪机构、液压破冰锤和热风融冰系统集成于同一设备前端,通过智能切换模块,可根据积雪厚度(5cm以下用扫雪、5-15cm用破冰、15cm以上融冰+扫雪)自动选择作业模式。在北方某省会城市的主干道除雪作业中,该设备单车道每小时除雪面积达1.2万平方米,较传统多车协同作业效率提升2倍,且因减少设备数量,道路通行恢复时间缩短50%。

针对城市小巷、景区步道等狭窄区域的除雪难题,小型化、灵活化设备专利也在快速发展。科科豆平台的检索数据显示,2022-2023年“便携式智能除雪机”相关专利申请量同比增长68%,这类设备通常重量不足50kg,配备锂电池驱动和自走式底盘,操作人员可通过手柄控制方向,扫雪宽度达80-120cm,每小时可除雪800-1200平方米,效率是人工除雪的10倍以上,已在北方多个老旧小区和旅游景区投入使用,冬季居民出行满意度提升至92%。

智能化控制系统:从“经验操作”到“数据驱动”的效率跃升

传统除雪作业依赖人工判断积雪情况和设备操作,易受经验、天气等因素影响,导致“过度除雪”或“漏除”问题。随着物联网、人工智能技术的发展,智能化控制系统专利正成为提升除雪效率的核心驱动力,通过实时数据采集和智能决策,实现“按需除雪、精准作业”。

知网收录的《智能除雪系统研究进展》一文指出,某科技公司研发的“基于物联网的除雪作业调度平台”专利技术,通过在城市道路、桥梁等关键位置布设温度、积雪厚度传感器,结合气象部门实时数据,构建“积雪热力图”,平台根据积雪量、交通流量等参数自动分配除雪任务,调度最近的除雪设备前往作业。在试点城市的应用中,该系统使除雪设备平均空驶率降低40%,重点路段积雪清除响应时间从传统的4小时缩短至1.5小时,极端降雪天气下城市主干道通行保障率提升至98%。

在设备端,AI视觉识别技术的专利应用也在提升单机作业精度。新华网曾报道,某机器人企业研发的“AI视觉辅助除雪装置”专利技术,通过摄像头和深度学习算法,可实时识别路面标线、井盖、绿化带等障碍物,自动调整除雪刷头高度和角度,避免设备损伤或漏除。在机场跑道除雪场景中,该技术使设备对跑道标志线的识别准确率达99.8%,除雪后跑道摩擦系数达标率提升至100%,有效减少因除雪不净导致的航班延误。

未来趋势:无人化与绿色能源的专利探索

随着技术的不断演进,除雪领域的专利创新正朝着无人化和绿色能源方向拓展。国家专利局公开数据显示,2023年“无人除雪设备”相关专利申请量达327件,同比增长112%,其中无人机除雪和自动驾驶除雪车成为研发热点。例如,某高校团队研发的“多旋翼无人机融雪系统”专利技术,通过无人机搭载微波发射器,对电力线路、通信基站等高空积雪进行远距离融冰,作业效率是人工登塔除雪的5倍以上,且避免了高空作业风险;某车企研发的“自动驾驶除雪车”专利技术,结合高精度地图和激光雷达,可在无人工干预的情况下完成道路清扫、融雪剂撒布等作业,目前已在北方某封闭园区实现常态化运行,夜间除雪效率较人工驾驶提升30%。

绿色能源的应用也成为专利创新的重要方向。八月瓜平台的专利转化数据显示,“太阳能辅助除雪设备”相关专利近三年转化实施率达58%,这类设备通过在除雪车顶部安装太阳能电池板,为辅助系统(如传感器、控制系统)供电,可降低主发动机能耗15%-20%;部分专利技术还探索将地热、工业余热等清洁能源用于路面融雪,例如在机场跑道下方铺设换热管道,利用机场空调系统余热维持路面温度在0℃以上,从源头减少积雪形成,该技术在北欧国家机场的应用中,年除雪成本降低60%以上,正逐步被国内北方机场引入试点。

这些专利技术的创新与应用,不仅推动了除雪效率的提升,更在降低能耗、减少环境污染等方面展现出巨大潜力,随着更多专利成果的转化落地,冬季除雪将逐步从“被动应对”转向“主动防控”,为城市冬季运行保障提供更坚实的科技支撑。

常见问题(FAQ)

  • 问:除雪专利技术有哪些类型能提高除雪效率? 答:常见的有机械除雪技术、化学融雪技术、热力除雪技术等。机械除雪技术通过高效的铲雪、吹雪设备快速清理积雪;化学融雪技术利用融雪剂降低雪的熔点;热力除雪技术则借助热能使雪融化。
  • 问:除雪专利技术提高效率的关键是什么? 答:关键在于优化设备设计、采用新材料和新技术。例如设计更合理的除雪铲形状,能提高铲雪量和速度;使用耐磨、轻便的材料可降低设备能耗和提高操作灵活性;应用智能控制系统能实现精准除雪。
  • 问:使用除雪专利技术成本高吗? 答:不同技术成本不同。一些先进的智能除雪设备前期投入可能较高,但长期来看,由于提高了除雪效率,减少了人力和时间成本,综合成本可能会降低。化学融雪剂成本相对较低,但可能对环境有一定影响。

误区科普

误区:认为只要使用除雪专利技术就能完全解决除雪问题。 科普:除雪专利技术确实能提高除雪效率,但不能完全解决所有除雪问题。比如遇到极端暴雪天气,即使采用先进技术,除雪也需要一定时间和过程。而且不同技术有其局限性,如化学融雪剂可能对道路和环境造成损害,机械除雪在狭窄区域作业会受限。需根据实际情况综合运用多种手段。

延伸阅读

  1. 《中国专利发展状况报告》

    • 推荐理由:该报告由国家知识产权局发布,提供了除雪机械领域专利申请的详细数据和分析,有助于了解除雪技术专利的最新发展趋势。
  2. 《智能除雪系统研究进展》

    • 推荐理由:该文献收录于知网,详细介绍了智能除雪系统的研究现状和发展,对理解智能化控制系统在除雪效率提升中的作用具有重要参考价值。
  3. 《公路除雪保通技术规范》

    • 推荐理由:该规范由中国交通运输部发布,为公路除雪作业提供了标准化的技术指导,其中包含了多项专利技术的应用案例,对实际操作具有指导意义。
  4. 《太阳能在除雪中的应用》

    • 推荐理由:该文献探讨了太阳能在除雪设备中的应用,包括太阳能电池板的安装和使用,以及其对降低能耗和减少环境污染的潜在影响。
  5. 《绿色能源在除雪中的应用》

    • 推荐理由:该文献涵盖了绿色能源在除雪领域的应用,包括地热能和工业余热等,为除雪技术的环保和可持续发展提供了理论支持。

本文观点总结:

冬季降雪给北方地区带来诸多问题,传统除雪方式存在效率低下等弊端。近年来,专利技术在除雪领域的深度应用推动了除雪效率从“人海战术”到“科技赋能”的转型。 - 高效融雪材料:多项专利聚焦环保与高效,如“环保型复合融雪剂”和“多孔型融雪砖”,提升了融雪速度,减少了对环境的损害,降低了成本。 - 机械除雪设备:多功能集成化和小型灵活化是研发热点。“前置式多模态除雪装置”实现“一机多能”,“便携式智能除雪机”解决狭窄区域除雪难题,均提升了作业效率。 - 智能化控制系统:通过实时数据采集和智能决策,实现“按需除雪、精准作业”。如“基于物联网的除雪作业调度平台”和“AI视觉辅助除雪装置”,降低了设备空驶率,提升了除雪精度。 - 未来趋势:除雪领域专利创新朝着无人化和绿色能源方向拓展。“无人除雪设备”和“太阳能辅助除雪设备”等技术展现出巨大潜力,推动冬季除雪从“被动应对”转向“主动防控”。

引用来源:

国家知识产权局发布的《2023年中国专利发展状况报告》

八月瓜平台的专利转化案例

科科豆平台的检索数据

知网收录的《智能除雪系统研究进展》

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