电输运性质测量系统材料电磁性测量仪器 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！  TESTIK-9系列电输运性质测试系统是集霍尔效应、磁阻、变温电阻、I-V特性等测试于一体的全自动化测试系统。系统考虑了集成一体性、屏蔽防干扰能力和操作人性化等用户经常忽略的问题，选取了美国Keithley的电测量仪表，磁场根据用户需要采用电磁铁或无液氦超导磁体，配备灵巧的测量样品杆和快速插拔样品卡，加上全自动化的专用测试软件，能让用户快速方便地进行电输运测试，并获得准确可靠的数据。此外，TESTIK-9系列还有多种高低温温度环境选件。TESTIK-9系列电输运性质测试系统是广大科研工作者对材料进行电输运性质研究的理想选择。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 电输运性质测量系统材料电磁性测量仪器 系统功能： 可以进行霍尔效应、R-H特性、R-T特性和I-V特性的测量，可得出参数：方块电阻、电阻率、霍尔系数、霍尔迁移率、载流子浓度和导电类型，可绘制以上参数随温度或磁场的变化曲线。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！   您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 系统功能： 可以进行霍尔效应、R-H特性、R-T特性和I-V特性的测量，可得出参数：方块电阻、电阻率、霍尔系数、霍尔迁移率、载流子浓度和导电类型，可绘制以上参数随温度或磁场的变化曲线。 可绘制曲线： I-V特性—不同磁场和不同温度下的I-V特性曲线； R-H特性-固定温度，电阻随着磁场变化的特性曲线； R-T特性—固定磁场，电阻随着温度变化的特性曲线。    

本发明公开了一种D2D通信中频谱效率最大化的功率分配方法，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的频谱效率。在给定蜂窝频带资源的情况下，最大化D2D通信的频谱效率等价于最大化D2D通信的和速率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用凸近似的方法将非凸问题近似为可求解的凸优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到凸问题的优化解。本发明具有收敛速度快，计算量小，易于实现，结果精度高等优点。

（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。

项目成果/简介:成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。

成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。 针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。 成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。 技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。 市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。 社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。

神 经 肌 肉 电 刺 激 ( N M E S ) 包 括 功 能 性 电 刺 激 （ F E S ） 和 经 皮 神 经 电 刺 激 （TENS）两种。

本发明公开一种电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极的制备方法，包括下述步骤：(1)静电纺丝法制备电纺纳米纤维膜聚酰胺6?石墨烯PA6?GR；(2)将PA6?GR剪碎后与石墨烯、壳聚糖混合于有机溶剂中并搅拌至糊状，制得电纺纳米纤维复合物PA6?GR/GR?CTS；(3)将PA6?GR/GR?CTS滴涂于丝网印刷电极表面，烘干，得到电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极。制得的电纺纳米纤维复合物修饰电极具备稳定性好、比表面积大、电子传递速率快等优良特性，且制备简单、牢固，可长期保存。该修饰电极协同了一次性可抛电极、电纺纳米纤维复合物的双重优势，给印刷电极的修饰与功能化提供了全新的案例，在电学生物传感检测方面具有广阔的应用前景。

本发明包括下述步骤：（1）静电纺丝法制备电纺纳米纤维PA6-GR；（2）将PA6-GR与石墨烯、壳聚糖混合搅拌至糊状，制得PA6-GR/GR-CTS；（3）将PA6-GR/GR-CTS滴涂于丝网印刷电极表面，得到电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极。制得的修饰电极具备稳定性好、比表面积大、电子传递速率快等优良特性，且制备简单、牢固，可长期保存。该修饰电极协同了一次性可抛电极、电纺纳米纤维复合物的双重优势，给印刷电极的修饰与功能化提供了全新的案例，在电学生物传感检测方面具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种用于微切口腹腔镜手术的电凝针和双鞘管套管，所述双鞘管套管，包括大小相同、对称设置的左鞘管和右鞘管，所述左鞘管和右鞘管均为半圆形管子，两者圆弧面相背且在上部通过铰链铰接，左鞘管的上端部左侧设有左进气口，右鞘管的上端部右侧设有右进气口，在左进气口上方的左鞘管上设有左防漏气阀，在右进气口上方的右鞘管上设有右防漏气阀；所述电凝针，包括针尾和针尖，所述针尾与电凝线连接。配合使用本发明的电凝针和双鞘管套管，只需1个10mm和1-2个2mm的切口，在手术难度没有明显增加的前提下，切口少且小，2mm的切口处恢复后切口疤痕几乎不可见，患者手术术后切口疼痛的程度也大大降低。