基于深度学习预测有机光伏电池能量转换效率

采用一种针对有机化合物提出的类语言分子描述符对哈佛清洁能源项目数据库（CEPDB）中29000个有机太阳能电池供体分子进行描述,分子将基于最近邻子图理论被分解成片段（词）,并利用广度优先搜索算法将片段排列成一定的序列（句子）,在每个片段的信息被嵌入一个数值向量后,每个分子可表示为一个信息矩阵。在此基础上,通过一个深层神经网络提取嵌入信息,并与对应材料的光电转换效率（PCE）关联,获得了决定系数（R²）为0.97、均方误差（MSE）为0.16的预测结果。与现有方法的比较表明该方法在精度上具有竞争力。在建模过程中引入注意力机制,识别出了几个对PCE值具有决定性意义的分子片段,可为有机光伏材料的逆向设计提供指导信息。     

碳钢水冷器防腐蚀涂层技术与应用

概述了漆酚钛高聚物防腐蚀涂料和改性AH - 92 4氨基环氧鳞片涂料的性能与涂装工艺。碳钢水冷器采用上述防腐蚀阻垢涂料防护后 ,可使设备寿命延长 1～ 4倍 ,虽然投资费用增加了 30 % ,但整体经济效益十分可观。     

浮头式碳钢水冷器的防腐蚀涂装

介绍了本公司十余年来浮头式碳钢水冷器的腐蚀防护涂装简税 ,概括了阻垢,导热和耐蚀的氨基环氧涂料涂装工艺和应用情况。     

碳钢水冷器防腐涂层技术与应用

介绍了碳钢水冷器防腐涂装简况,概述了漆酚钛高聚物防腐涂料和改型的氨基环氧鳞片涂料的性能与涂装工艺,以及水冷器采用防腐阻垢涂层的经济效益。