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相
光學電流互感器系統
本項目為國家專利項目,專利號:ZL 00 2 61363.8.2001。電力工業是國家經濟建設的基礎工業,在國民經濟中占有舉足輕重的地位.隨著科學技術的進步和電力工業的發展,高達數百千伏的輸電、變電站、網已被越來越多的引入電力系統,一次儀表和二次儀表之間的電絕緣和信息傳遞的可靠性要求可能使傳統的測量手段無用武之地.目前,在高電壓、大電流、強功率的電力系統中
西安交通大學
2021-01-12
WondaSil C18 Superb液
相
色譜柱
產品詳細介紹WondaSil C18 Superb 液相色譜柱:2011年,島津技邇率先推出全新色譜柱---WondaSil C18 Superb 液相色譜柱。作為廣受歡迎的WondaSil系列,新產品WondaSil C18 Superb不僅再一次提高了色譜柱性能,柱子的保留能力和柱效都得到了顯著提高,同時還繼承了WondaSil一貫的價格優勢,讓您用國產柱的價格也能夠購買進口柱! --------------------------------------------------------------------------------訂貨信息: 貨號 品名 規格 5020-39201 WondaSil C18 Superb 4.6*150mm,5μm 5020-39202 WondaSil C18 Superb 4.6*200mm,5μm 5020-39203 WondaSil C18 Superb 4.6*250mm,5μm 5020-39210 Cartridge*2 4.0*10mm 5020-39220 Holder/Cartridge*2 4.0*10mm
深圳市諾亞迪化學科技有限公司
2021-08-23
GC-9217II 氣
相
色譜儀
產品詳細介紹GC-9217Ⅱ型智能網絡化氣相色譜儀主要技術指標:●操作顯示:192*64點陣漢化液晶●溫控區域:6路●溫控范圍:室溫以上8℃~450℃,增量: 1℃, 精度:±0.1℃●程序升溫階數:8階●程升速率:0.1~39℃/min(普通型);0.1~80℃/min(高速型)●外部事件:4路;輔助控制輸出4路●進樣器種類:填充柱進樣、毛細管進樣、六通閥氣體進樣、自動頂空進樣任選●檢測器數目:3個(最多);FID、TCD、ECD、FPD和NPD任選●啟動進樣:手動、自動任選●通信接口:以太網:IEEE802.3 GC-9217Ⅱ型智能網絡化氣相色譜儀檢測器技術指標智能網絡化氣相色譜儀氫火焰離子化檢測器(FID)●檢測限:Mt≤3×10-12g/s (正十六烷);●噪音:≤5×10-14A●漂移:≤1×10-13A/30min●線性范圍: ≥106●最高使用溫度:≤450℃智能網絡化氣相色譜儀熱導檢測器(TCD)●靈敏度:S≥4000mV?ml/mg(正十六烷)(放大1、2、4、8倍任選)●噪聲:≤10μV●基線漂移:≤30μv/30min智能網絡化氣相色譜儀電子捕獲檢測器(ECD)●檢測限:≤1×10-14g/s●線性范圍:104●放射源:63Ni
上海本昂科學儀器有限公司
2021-08-23
GC9217I氣
相
色譜儀
產品詳細介紹GC-9217Ⅰ型智能網絡化氣相色譜儀主要技術指標:●操作顯示:192*64點陣漢化液晶●溫控區域:6路●溫控范圍:室溫以上8℃~400℃,增量: 1℃, 精度:±0.1℃●程序升溫階數:8階●程升速率:0.1~39℃/min(普通型);0.1~80℃/min(高速型)●外部事件:4路●進樣器種類:填充柱進樣器、毛細管進樣器任選 ●檢測器數目:1個;FID、TCD,可選 ●啟動進樣:手動、自動任選●通信接口:以太網:IEEE802.3GC9217I檢測器技術指標 氫火焰離子化檢測器(FID)●檢測限:Mt≤3×10-12g/s (正十六烷);●噪音:≤5×10-14A●漂移:≤1×10-13A/30min●線性范圍: ≥106●最高使用溫度:≤450℃熱導檢測器(TCD)●靈敏度:S≥4000mV?ml/mg(正十六烷)(放大1、2、4、8倍任選)●噪聲:≤10μV●基線漂移:≤30μv/30min
上海本昂科學儀器有限公司
2021-08-23
三
相
感應電動機模型
寧波浪力儀器有限公司(余姚市朗??平虄x器廠)
2021-08-23
油氣水三
相
分離器
油氣水混合物高速進入預脫氣室, 靠旋流分離及重力作用分離出大量的原油伴生氣, 預脫氣后的油水混合物經導流管高速進入分配器與水洗室, 在含有破乳劑的活性水層內洗滌破乳, 再經聚結穩流后,流入沉降分離室進一步沉降分離, 脫氣原油翻過隔板進入油室, 經計量后流出分離器, 水相靠壓力平衡經導向管進入水室, 從而達到油氣水三相分離的目的。
山東萬邦石油科技股份有限公司
2021-06-18
基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的
空
化噪聲特征估計方法
(專利號:ZL 201410345592.0) 簡介:本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法,屬于水聲目標特征提取領域?;诼菪龢擦鲏毫γ}動計算的空化噪聲特估計取方法,包括以下步驟:(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件,(2)空化模型和湍流模型設定,(3)數值計算參數設定,(4)數值計算,(5)數值方法可靠性驗證及網格確定,(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算,(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取,(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析,體現多學科和多領域的交叉性。
安徽工業大學
2021-04-11
空
冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機
1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置, 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg( 在地面上使用時可不計空氣的質量),是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”, 而且功率密度高、電流密度大, 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料,創新膜電極制備方法(“熱定型” CCM 制備法)和優化制備工藝,開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上,研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎??绽?、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機,主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成,燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術,能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中,無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕,大大地減化了系統結構,提高了系統比功率( 265W/kg、 211W/L),并降低了成本,是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料,發電效率可達到 50%以上,功率密度可達到 300mW/cm2 以上,無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標: 上圖: 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用( 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用,燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化), 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前,其商業化主要問題是成本較高(采用進口材料成本昂貴), 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果,利用國產原材料制備燃料電池電堆,燃料電池材料供應不僅有安全保障,而且還有低成本優勢,可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前,質子交換膜燃料電池的先進制造水平為:電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米(電極)左右,電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下, 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板??紤]國產燃料電池材料的批量生產,估計能實現的經濟指標: 1500 元/平方米(質子交換膜)、催化劑 400 元/克( Pt)、 300 元/平方米(碳紙)、 600 元/平方米(模壓石墨板)。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下,這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比, 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景,這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦,距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。
清華大學
2021-04-13
高水頭、高流速下水力機械耐
空
蝕及磨蝕鐵基合金
南京工程學院
2021-04-13
基于超像素樣本擴充的
空
譜全卷積高光譜圖像分類方法
本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量,解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題,同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密,專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀(ROSIS)傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(Pavia University)的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成,共 610×340 像素,光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm,空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本,選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集,其余作為測試集。 由下表可以看出,在每類選取 30 個樣本的情況下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN,達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果
西安電子科技大學
2023-03-03
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