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智能懸浮固體測試儀

簡要描述:該儀器以電化學方法為主。熱化學方法為輔。即先將適量的原油加熱然后在電場作用下評選破乳劑。它與電脫鹽實際工況相近。評選結(jié)果較熱化學方法準確、可靠、能同時評選6種破乳劑,或同一種破乳劑評選6種不同的加劑量,評選速度快,(約為熱化學方法的三倍)、耗電小、能耗為熱化學方法的十分之一。
這一方面體現(xiàn)了LED照明發(fā)展的突飛猛進,企業(yè)的競爭壓力壓力越來越大,另一方面也說明了產(chǎn)品可靠性的要求日益受到重視,

  • 產(chǎn)品型號:齊全
  • 廠商性質(zhì):經(jīng)銷商
  • 更新時間:2020-01-13
  • 訪  問  量:665

詳細介紹

品牌其他品牌產(chǎn)地類別國產(chǎn)
應用領域環(huán)保,化工,生物產(chǎn)業(yè),石油,能源


該儀器以電化學方法為主。熱化學方法為輔。即先將適量的原油加熱然后在電場作用下評選破乳劑。它與電脫鹽實際工況相近。評選結(jié)果較熱化學方法準確、可靠、能同時評選6種破乳劑,或同一種破乳劑評選6種不同的加劑量,評選速度快,(約為熱化學方法的三倍)、耗電小、能耗為熱化學方法的十分之一。
智能懸浮固體測試儀
這一方面體現(xiàn)了LED照明發(fā)展的突飛猛進,企業(yè)的競爭壓力壓力越來越大,另一方面也說明了產(chǎn)品可靠性的要求日益受到重視,這也意味著國內(nèi)LED企業(yè)的出口之路將更加艱難。企業(yè)要想打開*走出去,迫切需要了解針對不同終端產(chǎn)品應用,如:一般照明、專業(yè)照明、車用照明及未來的生物照明等,該如何有效驗證并推估LED流明維持率與壽命?在驗證過程中或LED產(chǎn)品上市后出現(xiàn)的異?,F(xiàn)象,又該如何判讀或找出真正失效之原因?這些都已成為當下企業(yè)必須面對的重要課題。

該儀器電壓可調(diào)、溫度自由設定,操作簡便、迅速、結(jié)構(gòu)緊湊體積小,便于攜帶既適于實驗室使用以適于現(xiàn)場服務,是評選破乳劑的一種較為理想的儀器。

智能懸浮固體測試儀
車輛能在沒有人力協(xié)助的狀況下,自行診斷并修復自己甚至其他車輛。第二,自行交流(Self-socializing)。車輛可與其他車輛與周遭環(huán)境連結(jié)。第三,自我學習(Self-learNIng)。車輛具備認知能力,可持續(xù)學習,并根據(jù)駕駛、行人、其他車輛行為給予建議。第四,自動駕駛(Self-driving)。車輛逐漸從局部自動化發(fā)展成自主系統(tǒng)。第五,自我配置(Self-configuring)。車輛能根據(jù)駕駛個人偏好自行調(diào)整,包括座椅高度、目的地等。
智能懸浮固體測試儀
1. 處理量:1~10L/h(在此范圍內(nèi)可任意調(diào)節(jié))。

2. 電脫鹽罐體積:10Lⅹ2

3. 電場強度:0~1500V/cm(交流);直流電場:0~2100V/cm(在此范圍內(nèi)可任意調(diào)節(jié))。

4. 系統(tǒng)工作壓力1Mpa,設計壓力不小于1.5Mpa。

5. 系統(tǒng)工作溫度0~180℃。

6. 油水混合單元采用剪切方式,強度可調(diào),可滿擬現(xiàn)場要求或優(yōu)于現(xiàn)場要求。且滿足原油電脫鹽、脫鈣、脫水試驗要求。

7. 裝置可以對不同性質(zhì)的原油進行預處理,原油經(jīng)裝置兩級電脫鹽脫水后,含水不大于0.4%(分析方法GB/T260)。

8. 系統(tǒng)為兩級電脫水工藝,系統(tǒng)中流量調(diào)節(jié)、溫度控制、脫鹽罐脫水排放、系統(tǒng)壓力控制、混合強度的調(diào)節(jié)等為計算機自動化控制?;騼x表盤直接操作控制。

9. 電脫水罐體及內(nèi)構(gòu)件材質(zhì)為316不銹鋼,泵體過流件、油水混合單元過流件、系統(tǒng)管線、閥件等為不銹鋼。

10. 裝置中通過串接掛片儀,可進行腐蝕掛片試驗。

11. 裝置操作具有手動、自動控制雙功能。

12. 通過流程切換,裝置要滿足稀油沉降、稠油沉降、稀油+電脫、稠油+電脫四種不同方式的原油破乳動態(tài)模擬。
智能懸浮固體測試儀
Google所說的ConversationActions有點類似于亞馬遜Echo音箱的Skills。按照Google方面的說法,Actions分為兩種:DirectActions。適用于一些極為簡單或直接的會話場景,比如說查詢天氣、開關電器等。這種情況下,GoogleAssistant只負責給予用戶簡單的反饋。ConversationActions。這時候用戶與GoogleAssistant之間更像是在對話,而對話過程中伴隨的是信息的調(diào)整和修改,這其中的復雜程度很高,但也更接近人工智能的水準。

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