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產(chǎn)品詳細(xì)介紹親和層析柱空柱管50ml，10套/包產(chǎn)品詳情：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2726.htm本親和層析柱空柱管采用高純度聚丙烯材質(zhì)(和各種常用的EP管材質(zhì)相同)，對(duì)各種生物分子的吸附極低。其中的篩板采用高純度的超高分子量聚乙烯(UHWMPE)為原料經(jīng)過(guò)特殊工藝加工而成，吸附低、不宜產(chǎn)生氣泡并具有良好的親水性，同時(shí)孔徑均勻(約50微米)，可以用于裝填鎳柱(Ni-NTA)、Protein A agarose、Protein G agarose、Protein A+G agarose等等各種常見(jiàn)親和層析介質(zhì)，適用于含His-tag等不同標(biāo)簽的蛋白、抗體、生物素或地高辛標(biāo)記蛋白或核酸等各種適合親和層析的蛋白、核酸等物質(zhì)的分離純化。 篩板的適當(dāng)孔徑保證了在使用重力法進(jìn)行親和層析操作時(shí)的流速約為1-2毫升每分鐘或1-2滴每秒；也可以在層析柱的下管口接蠕動(dòng)泵以精確控制流速。通常把親和層析介質(zhì)裝填在兩個(gè)篩板之間。親和層析柱空柱管50ml，10套/包：  公司網(wǎng)站：www.shhk.com.cn訂單郵箱：[email protected]咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應(yīng)：親和層析柱空柱管50ml，10套/包。

LT 灰中主要含有鐵氧化物（磁鐵礦與赤鐵礦）和硅酸鹽（鐵橄欖石和鈣鐵輝石、透輝石），它們物性差異較大，比磁化率在不同量級(jí)，利用其物性差異通過(guò)強(qiáng)磁場(chǎng)將鐵氧化物和硅酸鹽等雜質(zhì)分離，實(shí)現(xiàn)氧化鐵的富集與提取。提取后的氧化物再經(jīng)過(guò)低溫改性，即可制備α-Fe 2 O 3 產(chǎn)品。

首次 實(shí)現(xiàn) 將水汽遷移反應(yīng)與費(fèi)托合成反應(yīng)成功 耦合 ， 構(gòu)建了水汽遷移反應(yīng)活性中心 Pt-Mo 2 C/C 和費(fèi)托合成反應(yīng)活性中心 Ru/C 。將兩種催化劑 進(jìn)行簡(jiǎn)單的物理混合，通過(guò)調(diào)節(jié)兩種活性中心的 結(jié)構(gòu)和 比例調(diào)控各自的反應(yīng)速率。 實(shí)現(xiàn)了在低溫 200 o C 的條件下，將 CO 和水 一步 直接轉(zhuǎn)化制備油品的過(guò)程 。 該過(guò)程中費(fèi)托反應(yīng)的活性高達(dá) 8.7 mol -CH2-  mol Ru -1  h -1 ，與在合成氣（ H 2 /CO=2 ） 條件下 Ru/C 催化劑 的費(fèi)托活性相當(dāng)，且費(fèi)托產(chǎn)物中 C5+ 油相產(chǎn)物的選擇性接近 70% 。 對(duì)比雙金屬催化劑 RuPt-Mo 2 C/C 和物理混合催化劑的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)兩種活性金屬 Pt 和 Ru 的結(jié)合形式在催化反應(yīng)中起了十分重要的影響。當(dāng) Pt 和 Ru 形成 PtRu 合金后會(huì)同時(shí)削弱 WGS 和 FTS 兩個(gè)反應(yīng)的的活性，進(jìn)而打破兩個(gè)反應(yīng)之間的動(dòng)力學(xué)平衡。而當(dāng)兩種活性中心分別作用的時(shí)候則剛好使兩個(gè)反應(yīng)的動(dòng)力學(xué)速率達(dá)到平衡，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的 CO 和水轉(zhuǎn)化制備油品的活性和選擇性。

小試階段/n針對(duì)多孔介質(zhì)燃燒器用泡沫陶瓷目前存在的常溫強(qiáng)度以及熱震穩(wěn)定性能差等問(wèn)題，本發(fā)明制備了一種Al2O3-SiC復(fù)合泡沫陶瓷。該陶瓷克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷，具有強(qiáng)度高、抗氧化性能好和抗熱震性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹迷你型氧氣傳感器O2S-XX-T3   一、產(chǎn)品簡(jiǎn)介： 氧氣傳感器采用兩個(gè)氧化鋯盤，在其中間是一個(gè)密封空間。其中一個(gè)盤起的功能是可逆氧氣泵，依次充滿樣品氣和抽空此小空間。另一個(gè)盤用于測(cè)量氧分壓差比率，得到相對(duì)應(yīng)的傳感電壓。氧化鋯盤作為氧氣泵運(yùn)行時(shí)，需要的700 °C 的溫度由加熱元件產(chǎn)生。氧氣泵使小空間范圍內(nèi)達(dá)到額定的最小和最大壓力所花的時(shí)間和環(huán)境中氧分壓值具有對(duì)應(yīng)關(guān)系。   二、產(chǎn)品特性： 1)       非消耗性的氧化鋯傳感元件 2)       氧壓范圍 2 mbar...3 bar 3)       高穩(wěn)定性和精度，可測(cè)量0…100% 氧 4)       對(duì)于其他氣體無(wú)交叉干擾 5)       無(wú)需溫度穩(wěn)定 6)       內(nèi)置加熱元件 7)       加熱器電壓： 4.35 ±0.1 VDC (1.85 A) 8)       允許氣體溫度： -100...250 °C ；   三、產(chǎn)品參數(shù) 特性 最小 典型 最大 單位 氧壓范圍 2   3000 mbar 精度      5 操作溫度（O2S-T3）   700（4.00V）   °C 操作溫度（O2S-FR-T3）   700（4.35V）     響應(yīng)時(shí)間(10-90%，O2S-T3)      15 S 響應(yīng)時(shí)間(10-90%，O2S-FR-T3)     4 預(yù)熱時(shí)間(s)      100 預(yù)熱時(shí)間（從準(zhǔn)備開(kāi)始s）      20   四、典型應(yīng)用： 排放控制 - 柴油機(jī)/鍋爐/加熱系統(tǒng)；生物能源/生物氣；醫(yī)療；空氣質(zhì)量監(jiān)控MOT 車檢排放測(cè)試設(shè)備；堆制肥料；農(nóng)業(yè)；水果或氧氣敏感型食物運(yùn)輸；OBOGS(機(jī)上氧氣發(fā)生器)； OBIGGS(機(jī)上惰性氣體發(fā)生器)；儀器儀表生產(chǎn)商    

（專利號(hào)：ZL 201410345592.0） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法，屬于水聲目標(biāo)特征提取領(lǐng)域。基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特估計(jì)取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導(dǎo)入計(jì)算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設(shè)定，(3)數(shù)值計(jì)算參數(shù)設(shè)定，(4)數(shù)值計(jì)算，(5)數(shù)值方法可靠性驗(yàn)證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動(dòng)非定常數(shù)值計(jì)算，(7)壓力脈動(dòng)信號(hào)功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計(jì)及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學(xué)、空泡動(dòng)力學(xué)和信號(hào)處理領(lǐng)域中相關(guān)研究成果引入水下目標(biāo)的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學(xué)科和多領(lǐng)域的交叉性。

1 成果簡(jiǎn)介作為一種清潔、高效的能量轉(zhuǎn)換裝置， 質(zhì)子交換膜燃料電池的理論比能量高達(dá)32940Wh/kg（ 在地面上使用時(shí)可不計(jì)空氣的質(zhì)量），是各種電化學(xué)電池體系中的理論比能量“ 絕對(duì)冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進(jìn)的能量轉(zhuǎn)換技術(shù)之一。現(xiàn)在世界各國(guó)正在加速其在民用領(lǐng)域的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。 利用質(zhì)子交換膜燃料電池國(guó)產(chǎn)關(guān)鍵原材料，創(chuàng)新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優(yōu)化制備工藝，開(kāi)發(fā)出了高性能、大面積的國(guó)產(chǎn)材料膜電極批量制備技術(shù)。并在模塊化燃料電池設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)模擬仿真的基礎(chǔ)上，研制出了空冷、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機(jī)。該成果獲得全國(guó)第十九屆發(fā)明展覽會(huì)發(fā)明金獎(jiǎng)?？绽?、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機(jī)，主要由燃料電池、供氣軸流風(fēng)扇、陽(yáng)極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩(wěn)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(kāi) 放設(shè)計(jì)和高效的自增濕專利技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)寬功率范圍的自增濕發(fā)電。在電化學(xué)發(fā)電過(guò)程中，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的熱管理和對(duì)反應(yīng)氣體進(jìn)行預(yù)加濕，大大地減化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高了系統(tǒng)比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實(shí)用性很強(qiáng)的新能源發(fā)電機(jī)。該發(fā)電機(jī)采用普氫燃料，發(fā)電效率可達(dá)到 50%以上，功率密度可達(dá)到 300mW/cm2 以上，無(wú)污染。在分布式電站、交通動(dòng)力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。 燃料電池發(fā)電機(jī)技術(shù)指標(biāo)： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發(fā)電機(jī) (43 cells)2 應(yīng)用說(shuō)明經(jīng)過(guò)近十年來(lái)的電動(dòng)汽車、 分布式電站、電源等領(lǐng)域的廣泛示范應(yīng)用（ 燃料電池已經(jīng)在航天、軍事上得到應(yīng)用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開(kāi)始商業(yè)化）， 質(zhì)子交換膜燃料電池技術(shù)的成熟度已經(jīng)逐漸被用戶所接受。目前，其商業(yè)化主要問(wèn)題是成本較高（采用進(jìn)口材料成本昂貴）， 而本項(xiàng)目采用“ 863” 計(jì)劃“ 全國(guó)產(chǎn)材料燃料電池發(fā)電機(jī)” 成果，利用國(guó)產(chǎn)原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應(yīng)不僅有安全保障，而且還有低成本優(yōu)勢(shì)，可望克服燃料電池高成本的商業(yè)化障礙。3 應(yīng)用說(shuō)明本項(xiàng)目屬新能源發(fā)電機(jī)領(lǐng)域。在分布式電站、交通動(dòng)力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。4 效益分析目前，質(zhì)子交換膜燃料電池的先進(jìn)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(dá)到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產(chǎn)的情況下， 1 千瓦的質(zhì)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(zhì)子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴(kuò)散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國(guó)產(chǎn)燃料電池材料的批量生產(chǎn)，估計(jì)能實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)： 1500 元/平方米（質(zhì)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(guó)產(chǎn)材料燃料電池堆的關(guān)鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進(jìn)口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國(guó)產(chǎn)材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動(dòng)力 500 元/千瓦的產(chǎn)業(yè)化目標(biāo)也為時(shí)不遠(yuǎn)。

本成果提出的基于超像素樣本擴(kuò)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(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴(kuò)充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標(biāo)記樣本的稀缺問(wèn)題，同時(shí)空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請(qǐng)已經(jīng)提交。 實(shí)驗(yàn)采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia  University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個(gè)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(shù)據(jù)集一共含有 9 個(gè)類別的 42776個(gè)有標(biāo)記樣本，選取每類 30 個(gè)有標(biāo)記樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個(gè)樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 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(biāo)簽樣本擴(kuò)充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個(gè)類的分類準(zhǔn)確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達(dá)到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過(guò)具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過(guò)在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見(jiàn)表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無(wú)需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較