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該反應(yīng)器可在較低工作溫度下實(shí)現(xiàn)甲醇高效重整制氫，在275oC下可以實(shí)現(xiàn)94%以上的甲醇轉(zhuǎn)化率，重整氣中H2含量為74%，CO2含量為25%，CO含量為1%。經(jīng)過(guò)36小時(shí)連續(xù)測(cè)試后性能穩(wěn)定。單片反應(yīng)器輸出功率約12W。該反應(yīng)器可與蒸發(fā)器進(jìn)行集成，用于為小型便攜式燃料電池堆棧供燃料氣。相關(guān)研究結(jié)果已發(fā)表SCI論文兩篇，所申請(qǐng)發(fā)明專利處于實(shí)質(zhì)審查階段。成熟度：已有樣品技術(shù)創(chuàng)新類(lèi)型：改革創(chuàng)新期望技術(shù)合作方式：技術(shù)入股

我國(guó)氯堿工業(yè)規(guī)模占世界的四分之一，氯作為重要的化工合成材料和化工中間體，用于合成PVC、環(huán)氧樹(shù)脂、聚氨酯、多晶硅、氯化苯、氯乙酸等。然而，氯的利用率僅有0-50%。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

優(yōu)勢(shì) 1、為了實(shí)現(xiàn)取制樣工藝要求，多臺(tái)機(jī)械手可不分地點(diǎn)、不分場(chǎng)合進(jìn)行自由組合； 2、功能強(qiáng)、解決了制約傳統(tǒng)取制樣系統(tǒng)的弊端； 3、設(shè)備布置簡(jiǎn)單、靈活性高； 4、安全性好、工作效率高，節(jié)省人員； 5、軟件編制靈活性好、多樣性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)友善的人機(jī)對(duì)話； 6、一次性投入成本低，投入產(chǎn)出比高； 7、減少人為因素的影響，提高樣品質(zhì)量； 8、具有發(fā)展?jié)摿Γ到y(tǒng)改進(jìn)性強(qiáng)，可隨時(shí)對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的改造。 工藝設(shè)備布置 任何工藝中所要求的設(shè)備都可以布置在機(jī)械手系統(tǒng)中，最大限度的發(fā)揮設(shè)備潛能，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的最有效利用。可完成粉礦、塊礦、球團(tuán)礦等多種礦種的粒度組成分析，不受粒度組成及水分含量的影響。可制備所需要的各種水分樣品及化學(xué)分析樣品并進(jìn)行在線分析。可進(jìn)行在線水分分析、熱失重分析、各種化學(xué)元素含量分析并及時(shí)統(tǒng)計(jì)分析檢驗(yàn)結(jié)果。 簡(jiǎn)單可靠的熔樣系統(tǒng)及原料添加系統(tǒng)是樣品制備的必要保證，我們提供的設(shè)備充分體現(xiàn)了樣品制備過(guò)程中所需要的可靠、快捷、安全及正確性。 系統(tǒng)運(yùn)行與設(shè)備維護(hù) 由于我們的設(shè)備經(jīng)歷了充分的實(shí)踐檢驗(yàn)，通過(guò)實(shí)際運(yùn)用，使系統(tǒng)、設(shè)備更加適合多種工況的要求，設(shè)備布局合理、緊湊，以及集成化、標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化結(jié)構(gòu)使設(shè)備維護(hù)維修更加簡(jiǎn)捷、方便。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹密封式制樣粉碎機(jī)、密封式化驗(yàn)制樣粉碎機(jī)、磨樣機(jī)■適用范圍：GJ系列密封式制樣粉碎機(jī)適用于煤炭、電力、科研等行業(yè)和部門(mén)破碎煤炭、礦石及其它中等硬度的非金屬物質(zhì)。■主要特點(diǎn)：1.制樣粒度細(xì)小、均勻，速度快，工作可靠，代表性符合標(biāo)準(zhǔn)要求。2.制樣不需篩分可直接使用，工序少，生產(chǎn)效率高。3.粉碎室密封設(shè)計(jì)，無(wú)粉塵污染，符合要求。4.制運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)，噪音小，符合生產(chǎn)要求。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹YHD-10型氧化誘導(dǎo)實(shí)驗(yàn)制樣機(jī) 關(guān)鍵詞：DSC樣品，切片，管材差示熱量掃描儀熱分析儀器氧化誘導(dǎo)期掃描量熱儀DSC樣品制作，確保實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的精確性。本機(jī)使用于GB/T19466.1-2004中樣品制作，方便用于管材取芯、切片，切片尺寸可調(diào)、快速、表面光滑，滿足實(shí)驗(yàn)要求。制品部件的試樣:按照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)從最終制品（如管材或管件）切取圓形片材，獲取厚度為（650±100）μｍ的試樣。采用下述步驟從較厚的最終制品上取樣：用取芯鉆快速直接穿透管壁以獲得一個(gè)管壁的橫斷面，芯的直徑剛好小于樣品坩堝的內(nèi)徑，為了在切取過(guò)程中防止試樣過(guò)熱，使用切片機(jī)，從芯上切取規(guī)定厚度的試樣圓片，若期望得到表面效應(yīng)的特性，則從內(nèi)、外表面切取試樣，然后將原始表面朝上進(jìn)行試驗(yàn)。若期望得到原材料本身的特性，應(yīng)切去內(nèi)、外表面，從中間部分切取試樣。二、設(shè)備主要參數(shù)1.X軸行程：200mm2.Y軸行程：50 mm3.Z軸行程：800 mm4.電機(jī)轉(zhuǎn)速：3000轉(zhuǎn)5.取芯刀：Ф5-Ф106.設(shè)備功率：0.5KW7.切刀：可換8.切片厚度：可調(diào)，手動(dòng)9.切片精度：±10%10.電源電壓：220V/50Hz11.可配合差熱儀，管材剝離實(shí)驗(yàn)裝置進(jìn)行測(cè)試

一種平衡三叉樹(shù)的快速圖像置亂算法，算法簡(jiǎn)單，置亂穩(wěn)定且能快速達(dá)到理想的置亂效果，通用性好，并能抵抗一定的攻擊，可以很好的用于信息隱藏的預(yù)處理和圖像加密，而且可以滿足數(shù)字圖像加密和隱藏的魯棒性要求。

利用科克曼女生問(wèn)題的解決方案對(duì)圖像進(jìn)行置亂，試驗(yàn)表明該方法能較快的達(dá)到理想的置亂效果，且置亂通用性強(qiáng)，安全性好，置亂恢復(fù)的圖像無(wú)損失；并且有較強(qiáng)的抵抗剪切、縮放、濾波和噪聲攻擊的能力。

本技術(shù)系CDMA移動(dòng)通信系統(tǒng)核心技術(shù)方面的發(fā)明性成果，由國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目和教育部重點(diǎn)科學(xué)基金項(xiàng)目聯(lián)合支持，并結(jié)合國(guó)家863計(jì)劃九五重點(diǎn)之重項(xiàng)目和信產(chǎn)部移動(dòng)通信專項(xiàng)基金“第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)項(xiàng)目”的實(shí)施而形成。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，所蘊(yùn)含的價(jià)值也越來(lái)越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測(cè)部分。訓(xùn)練部分通過(guò)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個(gè)電壓穩(wěn)定性的 分類(lèi)器。分類(lèi)器訓(xùn)練完成后，再對(duì)新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類(lèi)別標(biāo)記、特征壓縮、分類(lèi)器類(lèi)型選擇。預(yù)測(cè)部分主要分為分類(lèi)器數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段和預(yù)測(cè)輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)一步綜合多個(gè)節(jié)點(diǎn)給出 電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的評(píng)估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器的時(shí)候，本系統(tǒng)將特征選取的時(shí)段和預(yù) 測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)拉開(kāi)，形成一種延時(shí)的預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說(shuō)明本系統(tǒng)實(shí)施電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)的具體步驟為:步驟 1:通過(guò)部署在關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的同步相角測(cè)量單元 PMU 采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個(gè)關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的電壓 U、 有功 P、無(wú)功 Q、電流 I;分別計(jì)算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無(wú)功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來(lái)表征量的時(shí)間變化速 率;步驟 2:對(duì)步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時(shí)刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來(lái)區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類(lèi)器，建立一個(gè)電壓穩(wěn) 定性的分類(lèi)器;步驟 4:訓(xùn)練分類(lèi)器;當(dāng)分類(lèi)器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲(chǔ)存起來(lái);步驟 5:進(jìn)入預(yù)測(cè)部分的數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段， 填充特征矩陣，沒(méi)有輸出;步驟 6:把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類(lèi)器給出的預(yù)測(cè)結(jié)果;特征時(shí)段向前滑動(dòng)，最初的特征被拋棄，新特征補(bǔ)充在隊(duì)尾， 分類(lèi)器持續(xù)給出預(yù)測(cè)結(jié)果;步驟 7:每隔一定時(shí)間間隔 ，要把新收集來(lái)的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類(lèi)器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過(guò)程中，我們充分利用現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ);Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測(cè);Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。