产品详细介绍罗茨鼓风机压送型LG-350 特点：一、轴承寿命延长由于叶轮传动的震动减少，得以延长轴承命运20%。二、较低的噪音罗茨风机能有效的降低噪音达5dB。三、较低的能源损耗罗茨风机的三叶式设计能减少逆流对转子的压力，相对地也减少了能源的损耗。罗茨风机的配件有入口消音器、马达、逆止阀、安全阀、出口消音器和防震接头。   罗茨风机压送型叶轮采用最先进之一次加工法，以减少认为误差，提升叶轮之精密度，并提高鼓风机之效率。    免润滑油无故障：在转子与转子间，及转子与壳体间，设有适当间隙，在运转中互不接触，内部不需润滑处理、机械部分之接触，采正时齿轮齿合模式、且壳体（转子动作室）以侧盖汽油分离，不致有润滑油混入之虞，故吐出只气体为不含油成分之清净空气，即使在长期运转情况下，亦可安心使用。   高度标准化之组件、品质保证，所有零件均经CNC自动化工作母机加工，规格均一致化，即使因不当使用所导致之损害，亦能轻而易举的更换新旧零件，节省维修时间、与工时费用、零件特价供应不虞维护之困扰、训练有素之外勤服务人员，让客户得到最佳之售后服务。   罗茨风机—压送型低噪音、低震动：在噪音及振动之防治方面，本公司经多年加以研究，此一系列新机种乃采高精密度转子结构，以遂行理想之逆流压缩功能。罗茨风机—压送型鼓风机吐出空气之脉动，可更平滑的进行，噪音及振动均可大幅度减低，因此，就小型鼓风机而言，可免加装出口消音器    狮歌品牌融合并传承了欧洲百年风机工程师的结晶，承袭德国高品质制造工艺，配备德系顶尖精密设备，具备强劲、高效、耐用、安全、节能等优秀血统。    在全球，我们服务于法国蒙得利斯造船公司，俄罗斯彼得机械制造厂，美国GB集团，韩国大丘社、日本联合株式会社等。    今天，狮歌在全球建立了上百个办事处，30000家核心售后点，组建了5000人的销售团队。    狮歌，正在以前瞻性标准融汇当代真空流体科技，带来更高效生产动力，更流畅的操作感受，更安全稳定的运转，从而赢在起点。

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 1、本产品专为存在沟通障碍的自闭症、智力发育迟缓、脑瘫、各种原因导致的言语失用症与聋哑人群体设计，特别适用于群体中的儿童； 2、本产品可以辅助康复机构、特殊教育学校与普通学校资源教室老师对特殊群体进行言语康复训练，也可以在家庭等日常生活情境中直接由特殊群体进行使用，辅助特殊群体表达自我想法并完成与他人的沟通行为； 3、首页中展示了5个主要功能模块（沟通簿、今日课程、编辑、学会等待与我爱发声）和1个设置功能。 4、沟通簿的界面由一级分类菜单、二级分类菜单，图片区与播放栏四个部分组成，用户可以通过一级分类菜单和二级分类菜单，快速选择图片，自由组合词组、句子，并在播放栏中进行播放；

FCS-10000电子肺活量测试仪   FCS-10000型电子肺活量计（电子肺活量测试仪）选用了压差型传感器，采用了微电脑技术，所测数据稳定、可靠，显示清晰，主要用于人体机能的测量，可供体育、医卫、劳动、学校、科研等部门及开展全民健身活动使用。   技术参数： ■ 量程：1-10000ML ■ 分度值：5ML ■ 精度：1%F.S ■ 电源：9V电池/直流供电 ■ 显示：4位液晶显示 ■ 按键：电源开关，清零功能

产品详细介绍  TFG—系列：通风柜（全钢结构） 实验室通风设备中，通风柜是最主要的设备，实验室通风柜是保障实验室操作员免受危险化学制剂危害的重要设备，它也是保护和改善操作人员环境和保证产品安全及环境安全的必须。 适用范围：生物制药，生物分析，植物培养，环境检测及电子仪器仪表科学研究领域等。   通风柜简要说明： 1、 柜体：全钢制一体化柜体，采用1.22mm优质冷轧钢板，经酸洗磷化防腐，表面为环氧树脂粉未静电喷涂处理，防酸碱及防锈。 2、 操作台面：采用黑色实芯理化板 3、 导流板：采用倍耐板，结构为三段式，对不同比重生气进行有效排放。 4、 背板与顶板：采用倍耐板 5、 视窗：采用6mm厚钢化玻璃，配平衡组合，平衡部分为无端式结构。上下任意锁定。 6、 照明：采用30W日光灯及开关。 7、 水龙头与杯槽：选用台湾产实验室专用（PP材料） 8、 风机：轴流式风机（1）PP材质防腐型（2）金属材质普通型 9、送风管：PVC材质 250mm白色风道   技术指标： 型号   TFG—120型 TFG—150型 TFG—180型 外形尺寸 1200×750×2350 1500×750×2350 1800×750×2350 操作尺寸 1000×500×1000 1300×500×1000 1600×500×1000 推拉门最大开启高度 850mm 排风压 5—12pa 排风量 普通型风机最大2100m³/h   防腐型风机最大 本机噪音 ≤65dB(A) 振动 XYZ方向≤2ｕm 照明 30W×2 电源 220V 50HZ 消耗功率 310W 备注 用户可根据需求选择普通风机和防腐风机 推拉门开启最大时的工作面风速为0.3—0.8m/s(可调)  

产品详细介绍产品名称:  2-5000系列Minihelic® II 袖珍型微差压表产品型号:  2-5000尺寸小，价格低，可靠耐用，符合RoHS标准                         用途：医药行业GMP认证专用仪表,用于测量药厂、电子厂洁净厂房的正负压差,净化台风淋室专用表,暖通空调过滤网压差的检测等。范围：0-125Pa、0-250Pa、0-500Pa等几十种范围规格。最大过压：30PSIG。精度：±5%F.S.O.尺寸：65.88X38.89mm重量：200g 选型表:2-5000系列Minihelic®Ⅱ压差表 型号 量 程 (英寸水柱) 型号 量程 (PSI) 型号  量程 (毫米水柱) 2-5000-0 0-0.50 2-5205 0-5 2-5000-25MM 0-25 2-5001 0-1.0 2-5210 0-10 2-5000-50MM 0-50 2-5002 0-2.0 2-5215 0-15 2-5000-100MM 0-100 2-5003 0-3.0 2-5230 0-30 型 号 量 程 (Pa) 2-5005 0-5.0 　 　 2-5000-125Pa 0-125 2-5010 0-10 　 　 2-5000-250Pa 0-250 2-5020 0-20 　 　 2-5000-500Pa 0-500 2-5040 0-40 　 　 型 号 量 程 (kPa) 2-5060 0-60 　 　 2-5000-1kPa 0-1 2-5100 0-100 　 　 2-5000-3kPa 0-3 配件 　 A-434 便携工具包 A-497 表面安装支架 A-509 空气过滤工具包 　 

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。