本项目设计开发了一种石墨烯玻璃制备方法，通过利用离子注入技术，将过渡金属粒子注入到玻璃表面，然后在石墨烯生长过程中注入的金属粒子有效提升玻璃表面对于碳源的裂解能力，并且促进石墨烯晶畴的成核和生长。这种方法成功在二氧化硅、蓝宝石、石英玻璃等绝缘衬底上制备出高质量单层石墨烯。

本发明的目的是提供一种可供极细的33G针头注射用的膦甲酸钠眼玻璃体腔内释药物，可以延长药物作用、减少给药次数、减少玻腔反复注射引起的不良反应。本发明是对普通膦甲酸钠注射剂的改进，将膦甲酸钠、可生物降解的药用聚乙二醇类辅料和GPQ肽类交联剂，制备成具有缓释作用的可供极细的33G针头注射的眼玻璃体腔内缓释药物。本发明包含A组分与B组分，A组分为膦甲酸钠和可生物降解的药用聚乙二醇类辅料共同构成的均质的混合溶液，B组分为肽类交联剂溶液。注射前，只需用配33G针头的注射器抽取等体积的A组分与B组分，轻轻混匀即可进行眼玻璃体腔内注射。A组分与B组分在混匀后的10分钟内为普通液体，注射进眼玻璃体腔内后，因药用聚乙二醇类辅料在肽类交联剂的作用下形成凝胶状植入剂，阻滞膦甲酸钠快速释放，从而起到缓释药物作用，延长给药。为减少玻璃体腔穿刺注射引起的严重并发症，使用针头的直径越细(也就是G值越大)的针头进行玻璃体腔注射是临床的发展趋势，使用药物制备成缓释剂，也可有效减少玻璃体腔注射频次。此发明专利具有较好的临床应用前景。间隔时间。

产品详细介绍我司面向全国零售批发各种规格文件柜（玻璃文件柜，档案柜，铁柜）！文件柜价格，文件柜价钱，文件柜报价，文件柜批发，文件柜供应，文件柜供应商，文件柜生产厂家，文件柜厂家，文件柜厂家电话，文件柜销售。采用1.0mm冷轧钢板，层板为1.2mm厚冷轧板，每层可承重100-150公斤,层板可调节，抽屉采用三节滚珠滑轮轨道每抽可承重50公斤。可配加垫脚或脚轮，便于走直线或移动，采用天地锁结构，柜门采用外铰链开启灵活，关闭平整，锁具采用黑色方型锁，可根据存放物品的大小，随意间隔，柜门及柜内可配置挂板、轻型抽屉，柜体采用特殊表面处理（酸洗磷化，静电粉末喷涂），防腐性强，适用于各类工作环境。其材质可分为三种： 　　其一，塑胶文件柜。此类文件柜市场上应用为文件架，主要是放一些经常使用文件，因为塑胶长期承受重量会变行。  其二，钢制文件柜。钢制文件柜最为流行。钢制文件柜绿色环保，便于长距离拖运。主要是放长保存档的文件。 　　其三，木质文件柜。以木为材料的柜外表看上去非常高档。主要是老板以经理办公大桌后面配置的。\联系电话：0755-33925653      传真：0755-33870652      手机：15814646794         联系人：刘小姐（QQ：1535796531）

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产品详细介绍实验室有机玻璃交换柱，阴阳离子交换柱，混床离子交换柱代码直径×高度×壁厚mm单位规格1φ30×200×5套规格2φ50×500×5套规格3φ60×500×5套规格4φ80×500×5套规格5φ90×500×5套规格6φ100×1000×5套规格7φ100×2000×5套规格8φ150×1000×5套规格9φ150×1500×5套规格10φ200×1500×7套 产品链接地址 http://www.shhk.com.cn/product_detail-2751.htm 上海化科实验室有机玻璃交换柱，阴阳离子交换柱，混床离子交换柱，接受订制。直径最大做到1000mm，高度最大做到3米。 实验室有机玻璃交换柱，阴阳离子交换柱，混床离子交换柱包括：封头、筛板、水帽、以及螺栓。 进出水口、酸碱管有ABS、UPCV可供选择。如有特殊要求的，可按客户需求加工。承压≤0.2MPa。  上海化科实验器材有限公司主要生产经营：实验室器材，玻璃仪器，实验室耗材，生物耗材，化学试剂，微生物试剂，样品瓶，包装瓶，实验室设备，仪器仪表等。广泛服务于：科研，制药，生物，生命科学，教育，污水处理，食品与饮料，电子，轻工业，矿业，石油天然气，石油化学工业，工业品仪器，环保工程等行业。公司网站：http://www.shhk.com.cn订单邮箱：sales@shhk.com.cn（推荐）咨询电话：021-67652117，57602161QQ 在线：1152028600。大量供应：实验室有机玻璃交换柱，阴阳离子交换柱，混床离子交换柱。 

本发明公开了一种带有多孔泡沫金属换热结构的太阳能光伏光热集热器，该集热器采用上下双冷却通道结构，并结合多孔泡沫金属层(6)进行换热强化，降低了太阳能光伏元件的温度，提高光伏元件发电效率，同时将太阳能光伏元件所产生的大量热量及时传递给冷却气体，冷却气体从集热器出气口(11)排出后可以用于预热、干燥或者室内供暖等用途。本发明所使用的泡沫金属具有高热导率及高比表面积，可以有效地改善传统太阳能光伏光热集热器的冷却效率，并且采用下进上出的流式，使得换热过程接近逆流换热，换热效率达到最高。

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（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。

为了提高智能手机3D曲面玻璃制备用石墨模具的寿命，本成果利用非电极式等离子电解专利技术快速实现大批量石墨粉体表面纳米陶瓷改性，并采用传统的模具制备生产线实现高性能长寿命石墨模具的制备。本产品优势有：（1）原材料石墨粉体不需要经过表面处理，这样可以节省大量成本，降低环境负担及其相关费用；（2）非电极式等离子电解专利技术为一站式置换技术，即在石墨粉体进行表面清洗和活化同时实现陶瓷涂层沉积；（3）所制备的陶瓷涂层和石墨粉体具有优异的结合力，远远优于传统的溶胶-凝胶技术；（4）所制备的陶瓷涂层厚度为20纳米，避免石墨模具在制备和使用过程中升降温因热不匹配而导致的开裂；（5）所开发的石墨模具中陶瓷组分均匀并量少，降低了原材料成本，避免传统的石墨/陶瓷复合材料在制备和使用过程中升降温因热不匹配而导致的开裂，极大提高感应加热效率；（6）可采用传统的石墨及其模具制备生产线，实现生产线技术的匹配，极大降低成本。 本项目组已经制备出尺寸为175*110*30mm的石墨模具单件样品，经深圳某自动化公司考核，在相同条件下该石墨模具寿命提高3倍，并且其成本基本不增加，具有巨大的市场前景。