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膜萃取过程的研究
膜萃取是膜过程与液液萃取过程相结合的一种新型分离技术，清华大学化工系在国内率先开展了膜萃取过程的系统研究工作。通过多体系的膜萃取传质实验研究，系统讨论了两相压强差、两相流量、膜材料浸润性能等因素对膜萃取传质性能的影响，提出了实验范围内各分传质系数关联式；首次提出单束中空纤维膜萃取实验方法；首次实验证明了利用中空纤维膜萃取器的串联组合有更大的分离优势；实验研究了溶胀对膜萃取过程的影响，设计了浮动式中空纤维膜萃取器；首次提出用鼓泡搅拌方式提高中空纤维膜萃取过程的传质效率；研究了不同结构和不同装填因子中空纤维膜器的传质特性，探讨了装填因子对膜萃取过程的影响，提出了中空纤维膜萃取器的壳程子通道模型；首次提出同级萃取反萃膜萃取过程，实验研究了中空纤维封闭液膜的传质特性，探讨了实现同级萃取反萃的可行性；实验研究了中空纤维封闭液膜在乳酸分离中的应用；首次实验证明了膜萃取过程防止溶剂夹带的优势和利用膜萃取过程降低COD的可行性。正式发表论文20篇，受到国内外同行专家的关注，研究结论被多次引用，研究成果属国内首创，处于国际先进水平。
清华大学
2021-04-10
电炉过程控制模型
成果简介电炉过程控制模型是指导电炉冶炼过程中工艺操作的控制依据， 目的在于监视、 预测并控制冶炼过程， 以保证在最佳时间内完成炉次过程并获得目标钢水量、目标温度和目标成分。 同时为了实现随着生产过程不断逼近实际工艺， 本模型能对已生产的数据进行统计优化从而不断修正模型参数， 使模型系统具有一定的自学习和自辩识功能。电炉过程控制模型包括冶金模型、 热模型和统计模型。冶金模型以物料平衡为基础， 主要确定电炉冶炼过程与质量平衡相关的熔池状态和过程控制变量， 内容涉
安徽工业大学
2021-04-14
足月胎儿分娩过程模型
XM-814A足月胎儿分娩过程模型
XM-814A足月胎儿分娩过程模型显示分娩过程第一、二、三产程和相关的胎儿及胎儿不同形态，以及胎儿和骨盆，子宫，产道，胎盘和脐带的关系，每个产程均有骨盆和子宫剖面以及胎儿3个部件组成。
尺寸：自然大
材质：PVC材质
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
卵子受精过程放大模型
XM-819卵子受精过程放大模型
XM-819卵子受精过程放大模型由女性生殖器官冠状切面（一个切面有精子进入，另一个切面有卵子受精后胚泡植入了宫内膜）的2部分组成，并显示精子进入女性生殖器官，卵子与精子相遇受精后胚泡植入子宫内膜等结构。
尺寸：放大约2倍，92×30×4cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
足月胎儿分娩过程模型
XM-814足月胎儿分娩过程模型（6部件）
XM-814足月胎儿分娩过程模型由6部件组成，分别演示胎儿胎头尚浮衔接、胎儿衔接俯屈下降、胎儿继续下降与内旋转、胎儿内旋转完成开始仰伸、胎儿胎头外旋转，头先娩出、胎儿从母体娩出后，留余母体内的胎盘及部分脐带。
尺寸：自然大
材质：玻璃钢
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
过程控制实验装置
过程控制实验装置是模仿现代工业生产过程中常见的物理量，诸如温度、压力、流量、液位等参数，对其进行测量、控制，分析过程参数变化特性，研究过程控制规律的教学实验设备。
浙江高联电子设备有限公司
2021-02-01
凌云销售过程管理系统
凌云销售过程管理系统是一个综合全面、以客户为中心、实现销售过程、销售人员管理的销售管理软件。全局管控每一个客户、线索、销售机会和行动、客户全局视图及子事件，管理客户从建立、跟进、成交乃至服务整个过程；实现销售过程跟踪，设有丰富的销售分析报表。本款CRM客户关系管理软件包含商品管理，客户信息管理，销售跟踪管理，订单管理，销售数据分析等功能，并融入互联网+理念。
可帮助销售人员规范销售流程，解决销售流程混乱、撞单等情况，让企业销售人员在面对客户时，能够通过销售管理软件在最短的时间内向客户提供最佳解决方案，了解业务跟踪流程，避免因业务调整或人员变动造成的客户资源流失和客户管理盲区，同时能让企业中高层实现对业务阶段和客户跟踪的监控指导。
青岛一凌网集成有限公司
2021-09-09
工艺过程恒温器
LAUDA Integral T 工艺过程恒温器提供了较宽的外部温度控制和迅速的温度变化。
紧凑的设计，所有的设备都带有滚轮，为用户节约了宝贵的实验空间。
内部的循环泵，使得设备的温度控制不受外部液体流动的影响。
可以选择附件实现远程控制。
深圳市一正科技有限公司
2021-11-01
热磁轮
320mm×220mm×200mm，酒精灯加热，轮子会转动。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统
任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。
北京科技大学
2021-04-11