溶剂萃取法净化湿法磷酸的新进展

综述了湿法磷酸净化的常用方法及优缺点,介绍了典型的溶剂萃取法工业流程以及国内外的研究现状,详细介绍了由四川大学和贵州宏福实业开发有限总公司共同开发的新型湿法磷酸净化技术,该技术流程短,成本和能耗低,有广阔的应用前景。     

利用VC＋＋实现信号测量报警系统的编程实例

本文介绍了一个基于计算机的多路信号采集，实时显示及报警系统，由于该系统以计算机，数据采集卡为基本硬件来完成各项仪器功能，因此它属于虚拟仪器的范畴。虚拟仪器是现代测量测试仪器的发展方向，软件系统是虚拟仪器的核心。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用越来越广泛。本文介绍了基于虚拟仪器技术的传感器信号测量及报警系统，给出了它的硬件构成，用VC＋＋作为软件开发语言的设计方法和优点。     

HP VEE软件仪器控制功能概述

本文概要介绍了基于VXI总线系统的虚拟仪器开发软件HPVEE中的仪器控制功能，对其中各仪器控制模块的特点及它们之间的区别进行了详细说明，为用户有效利用HPVEE开发环境来编写仪器测试程序提供了帮助。     

Clinet/Server模式在家庭远程监测系统中的应用

以Internet远程通讯和计算机为代表的信息技术的迅速发展和应用，使得远程教育，远程贸易和远程监控成为可能，本文利用Winsock技术，实现了基于客户/服务器模式的远程监测机和本地机之间的通讯，最终达到家庭远程监测的目的。     

基于价值工程的机电投资控制策略

价值工程理论是一种思想方法和管理技术,在社会经济活动中被广泛运用,提高了企业的整体经济效益。本文结合价值工程基本原理和典型案例,阐述了价值工程的运用方法,以此为基础,提出了机电投资相关策略,提高企业的整体经济效益。     

BioMGE——一个用于采集和分析生物医用材料和多组学数据的数据库

随着机器学习技术的发展,生物医用材料的科学研究也逐渐走向数据驱动,利用生物测序技术来测试生物医用材料的生物功能,需要对生物医用材料进行进一步优化. 因此,一个开放、共享的基础设施来存储来自不同研究领域的异构科学数据是多学科交叉联合分析的基石. 本文介绍了BioMGE,一个基于灵活的自定义平台NMDMS（国家材料数据管理与服务平台）实现的数据库建设案例,用于收集生物医用材料和多组学测序数据. NMDMS的动态容器框架允许用户定义个性化的数据提交模式,存储来自生物医用材料和多组学研究领域的数据. 自2019年以来,BioMGE已收集了1547100个生物医用材料和多组学数据集. BioMGE提供了数据导出接口,方便用户直接导出数据以进行数据分析. 以组学数据可视化为例,提供BioMGE-viewer模块以实现对生物染色质结构数据从一维到三维的数据可视化. 该数据库可为其他跨领域研究的数据共享提供了新的思路和平台.

     

Pd催化剂上乙二醇加氢提高紫外透光率的研究

采用Pd催化剂开展乙二醇加氢精制提高产品紫外透光率的研究.考察精制过程中反应温度、反应压力、空速和氢醇物质的量比等因素对乙二醇紫外透光率的影响.研究结果表明,在反应温度(50～80)℃、反应压力(0.5～0.6)MPa、体积空速(3～8)h-1和氢醇物质的量比0.03～0.05条件下,可将原料乙二醇220 nm、275...     

溶剂萃取法净化湿法磷酸技术研究进展

文章综述了常用的湿法磷酸净化方法，介绍了典型的溶剂萃取法净化湿法磷酸技术的工业流程，并对我国湿法磷酸净化技术的发展提出了一些建议和对策。通过对各种净化技术及现有工业流程的分析，四川大学和贵州宏福实业开发有限总公司共同开发了一种新型的溶剂萃取法净化湿法磷酸工艺，该技术流程短，成本和能耗低，有广阔的推广应用前景。     

溶剂萃取法净化湿法磷酸的研究

研究了在用磷酸三丁酯作为主要萃取剂时萃取塔的结构参数和操作参数对萃取效率的影响，比较了洗涤条件对杂质离子的脱除效果，以及不同条件下反萃效果的差异。实验结果表明：萃取效率不会随着振动频率的增大而增大，当萃取酯中有夹带酸时振动频率越小萃取率就越大，萃取塔筛板间距为5．5cm时萃取效果最好；铵盐和钠盐的脱除硫酸根离子能力大致相同，加大它们的浓度或缩小洗涤相比有利于脱除硫酸根离子，反萃取操作容易。     

NIRS结合PLS快速分析银黄颗粒中有效成分含量

研究旨在探讨利用银黄颗粒样品的近红外漫反射光谱(NIRS)信息,建立黄芩苷和绿原酸含量的校正模型,为银黄颗粒质量的快速评价提供1种新方法.以HPLC分析值为参照,采用近红外漫反射光谱技术采集100批银黄颗粒样品的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立了黄芩苷和绿原酸含量的校正模型.黄芩苷和绿原酸含量的校正模型相关系数(R2)分别为0.998和0.995,校正均方差(RMSEC)为0.578和0.123,内部交叉验证均方差(RMSECV)为2.356和0.412;经外部验证,预测相关系数(r)分别为0.995和0.984,预测均方差为(RMSEP)0.597和0.166.结果表明,该方法准确、简便、无污染,可实现大批量银黄颗粒样品的快速分析.