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产品详细介绍高压消解罐、水热合成釜：烘箱中使用的高压消解罐，也称为溶样器、压力溶弹、水热合成反应釜、消化罐、聚四氟乙烯高压罐，是利用罐体内强酸或强碱且高温高压密闭的环境来达到快速消解难溶物质的目的。是测定微量元素及痕量元素时消解样品的得力助手。样品前处理消解重金属、农残、食品、淤泥、稀土、水产品、有机物等。 本产品采用优质无磁性0Cr18Ni9Ti不锈钢精加工而成，内有聚四氟乙烯衬套，双层护理，可耐酸，碱等。具有外形美观，结构合理，操作简便，抗腐蚀性好等特点，是高校实验室，环境监测，卫生防疫，质量监督等科研领域做样品消化处理的理想产品，相应的工作压力不超过3MPa，可根据不同样品的技术指标，确定不同的加热温度及加热时间。我公司的消解罐现有25ml 50ml 100ml 200ml.安全温度是200度,最高压力为3MPa.

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产品详细介绍高压消解罐食品行业重金属检测高压消解罐：高压消解罐用于重金属铅铬检测，样品前处理。高压消解罐，也称为高压消解炉、压力消解器、压力消解罐、密封熔样罐、溶样器、压力溶弹、水热合成反应釜、消化罐、聚四氟乙烯高压罐。 工作原理：食品检测专用高压消解罐利用罐体内强酸或强碱且高温高压密闭的环境来达到快速消解难溶物质的目的，是测定微量元素及痕量元素时消解样品的得力助手。样品前处理消解重金属、农残、食品、淤泥、稀土、水产品、有机物等。烘箱中使用温度可以达到200℃，压力5Mpa。 食品检测专用高压消解罐特点：1.安全。设计时，被动控温转为主动控压。即使温度失控，也不会有危险。2.消解效率高，能力强，能消解许多传统方法难以消解的样品，适应面广。3.密封性好，内杯凹凸榫槽设计。4.内杯元素空白值低，提高分析的准确度和精密度，降低了工作强度和对环境的污染。5.外罐内杯有相应编号，方便实验。6.成本低，使用简便。前期后期投入都很少，操作容易，操作人员使用前几乎不需要培训，维护简单。7.30ml及以下规格可定制成PFA内杯，耐温，承压，耐变形，耐渗透更优 高压消解法被我国有关部门认定为标准方法,比如GB/T5009、GB/T14962、GB/T6609、GB/T11914、GB/T17378、SN/T2004.1、2—2005、SN/T 1634-2005等。美国AOAC亦规定此法为测定As、Cd、Hg、Pb、Se、Zn等元素的样品标准分解方法高压消解罐：高压消解罐：又称消解罐、消化罐、水热合成反应釜、水热釜、压力溶弹、高压釜、闷罐等。外罐不锈钢，内杯采用优质的聚四氟乙烯材质加工而成。应用于纳米材料、化合物合成、材料制备、晶体生长等方面。以及气相、液相、等离子光谱质谱（ICP–MS）、原子吸收和原子荧光等化学分析方法的样品前处理，用于食品、地质、冶金、环保、商检、化工、核工等系统，消解农残、食品、稀土、水产品等有机物中Pb、Cu、Zn、Fe、Ga、Rb、Hg、Sn等重金属。    高压消解罐水热釜是利用罐体内高温高压密封体系（强酸或强碱）的环境来达到快速合成、消解难溶物质的目的，可使合成、消解过程大为缩短，且使被测组份的挥发损失降到最小，提高测定的准确性。多用于有机合成、萃取和水热合成等工作。　　通过对GB／T5009．11-2003砷、GB／T5009．12—2003铅、GB／T5009．13—2003铜、GB／T5009．17—2003汞国家标准方法中样品前处理方法的探讨，透过现象看本质，它们具有相同的作用原理。经对比实验及重复性实验表明，重复性良好，RDS□5％，尤其在测定食品中易受污染的痕量铅及易挥发砷及总汞时，结果均优于其他样品处理方法。高压消解法实现了一份样品消解液同时对食品中砷、铅、铜、汞的测定，大大提高了工作效率，空白值低、挥发性元素不易损失，避免环境污染，认为高压消解法为标准分析方法。样品前处理能体现出实验室水平的差距。　　在化工、材料、高分子等科学作为水热合成反应釜。　　水热合成反应釜是在一定温度、压力条件下利用高温高压的水溶液使那些在大气条件下不溶或难溶的物质溶解，或反应生成该物质的溶解产物，通过控制溶液的温度差使产生对流以形成过饱和状态而析出生长晶体。可用于纳米材料的制备、化合物合成、晶体生长等方面，也可以用于小剂量的合成反应，是高校极常用的小型反应釜。高压消解罐的特点：1.在烘箱中200℃内使用。在设计时充分考虑了安全性，由被动控温转为主动控压。罐体采用圆形榫槽密封设计，手动螺旋紧固密封性能好，避免了挥发性元素的损失；杯顶有泄气孔，安全系数高；2.我们有优质的稳定材料供应商，能保证内杯材料质量稳定，低空白值（更无黑点、黄点、微小裂痕等致命隐蔽缺陷）。材质、设计、生产工艺也决定整个样品前处理的结果；3.使用方便：内杯采用特殊设计，易于清洗；精密设备加工内壁光滑，不挂水：4.内外罐顺序编号，不混配，方便实验中样品的区分，提高实验的可重复性；5.消解效率高，能力强，能消解许多传统方法难以消解的样品，适应面广，可适用多个样品同时处理；6.消耗酸溶剂少，空白值低，提高分析的准确度和精确度，降低了工作强度和对环境的污染；7.规格齐全，可定向加工。规格：5  10  15  20   25  30  50  60  80  100  150  200  250  500ml

从天体物理动力学理论出发，阐释一类新的引力波天体的形成和演化过程。和此前已知的其他引力波源不同，这类新的天体同时辐射毫赫兹和百赫兹两种频率的引力波，因此可能被空间和地面引力波探测器同时观测到。 爱因斯坦的广义相对论预言引力能够在时空中激起涟漪，并且这种“引力波”以光的速度传播。自2015年9月14日美国的激光干涉引力波天文台（Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory，简称LIGO）首次探测到两个黑洞合并所激发的引力波后，引力波天文学立刻升级成为一门新兴的实测科学。目前LIGO和欧洲的另一台地面探测器Virgo协同观测，已经探测到了五起双黑洞并合事件和一起双中子星绕进事件。 传统的天体物理动力学理论预言：一个数百万倍太阳质量的超大质量黑洞和一个数十倍太阳质量的恒星级黑洞会形成“极端质量比旋进系统”，即extreme-mass-ratio inspiral，简称“EMRI”。这种系统会辐射0.001赫兹左右的低频引力波。这种引力波是未来的空间引力波探测器，比如欧美的激光干涉空间天线（Laser Interferometer Space Antenna，简称“LISA”）和中国提出的“太极”、“天琴”等计划，最重要的探测目标之一。图一：双星极端质量比旋进系统想象图。图二：b-EMRI系统的形成(i)、圆化(ii)、和终结(iii)示意图。 陈弦和韩文标的研究发现，EMRI系统中的“小家伙”其实可能是由两个恒星级黑洞组成的双星（binary）。他们把这种恒星级双黑洞和超大质量黑洞组成的三体系统称作“双星极端质量比旋进系统”，即binary extreme-mass-ratio inspiral，简称“b-EMRI”（如图一所示）。 在文章中，陈弦和韩文标系统阐述了恒星级双黑洞如何被超大质量黑洞潮汐捕获（图二中i过程），又是如何旋进（inspiral）到超大质量黑洞几十倍视界半径处，从而可能被空间低频引力波探测器观测到（见图二中ii过程）。 这项工作的独到之处在于作者引入了先进的相对论三体数值模拟技术，用于追踪恒星级双黑洞在超大质量黑洞附近的动力学演化。因此他们发现两个恒星级黑洞有较高的概率并合，从而辐射地面天文台也能够探测到的高频引力波（见图二中iii过程）。 因为b-EMRI同时辐射低、高频两种引力波，就像高、低两声部同时进行演唱，所以作者形象的称之为“二重唱”引力波天体。未来联合地、空探测器寻找到这类天体，将有助于人们进一步理解引力波的产生、传播、以及强引力场所造成的多种非线性动力学过程。

本实用新型公开了一种养殖场重污无害化处理装置，包括液体处理箱，所述液体处理箱的上端固定有第一进料斗，所述液体处理箱的一侧固定有第二进料斗，所述液体处理箱内设有空腔，所述空腔内的相对侧壁上共同固定有第一过滤板，所述空腔内的底部设有混合装置，所述空腔内的一端侧壁上设有传输装置，所述传输装置上设有固体处理箱，所述固体处理箱内设有挤压腔。本实用新型能将粪便和污水分离后分别处理，方便将粪便内的水分排干并挤压成型，便于存储、燃烧和添加入肥料，同时通过混凝剂和过滤网除去污水内的颗粒状杂质，通过钙离子试剂除去污水内的磷酸盐，便于将污水进行处理并排放，提高了处理效率。

Ø 重油作为工业生产的基本燃料，广泛应用于工业生产的各个领域。目前，我国每年用作燃料的重油在4000万吨以上，节约使用重油，有着重要的节能意义。改善重油的燃烧状态，使重油在炉内充分燃烧，是节约使用重油的关键。使用乳化重油改善重油燃烧时的雾化状态，从而达到节油的目的，已成为国内外专家的普遍共识，并得到了科学的验证。生产高效、节能和环保的乳化重质燃料的关键技术在于重油乳化剂的选择，该项目的技术人员在分析总结国内外多种重油乳化剂、添加剂配方的基础上，采用计算机均匀设计原理开发的重油乳化剂具有以下

本发明公开了一种提高外包加密数据共享功能的代理重加密方 法，其应用在包括多个用户、云端以及 KGC 的存云存储系统中，该方 法包括：根据预先确定的安全级别构建对应的双丝性映射，并根据该 双线性映射和系统中的用户数量计算主公共密钥 PK 和主秘密参数 MK，根据生成的主秘密参数 MK 和每个用户所具有的身份 ID，为每 个用户生成私钥 SK，并将该私钥发送给对应的用户，接收由接收方集 合向数据拥有者发送的数据请求，并根

本发明公开了一种基于双角度排序优化的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首 先通过基于全局特征和局部特征的方法得到初始的排序结果;然后通过取两者排序结果的前 k 个结果的 交集作为初始查询更可靠的最近邻;再然后对里的每一个目标作为新的查询进行交叉的反向查询，通过 加权融合反向查询的排序列表得到整个优化的排序列表;最后再对里的每个去构建一个双层图，计算图 的近邻相似性去对进行进一步的重排，进而得到更好的重识别效果。