专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基板处理方法和基板处理装置-CN201810348854.7有效
  • 日野出大辉 - 株式会社斯库林集团
  • 2018-04-18 - 2022-03-29 - H01L21/67
  • 磷酸容器内的磷酸水溶液的硅浓度达到规定浓度范围的上限值时,通过从磷酸容器排出磷酸水溶液和/或减少返回磷酸容器的磷酸水溶液的量,使磷酸容器内的液量减少到规定液量范围的下限值以下的值。当磷酸容器内的液量减少到规定液量范围的下限值以下的值时,通过向磷酸容器补充磷酸水溶液,使磷酸容器内的液量增加到规定液量范围内的值,并且使磷酸容器内的磷酸水溶液的硅浓度减低到规定浓度范围内的值。
  • 处理方法装置
  • [发明专利]湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法-CN201310007899.5有效
  • 卢建刚;王学飞;孙优贤;陈金水;陈积明;杨秦敏;徐正国 - 浙江大学
  • 2013-01-09 - 2013-05-08 - G01N33/00
  • 本发明公开的湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法,是以反应槽料浆磷酸浓度为主导变量,以反应槽磷酸生成速率、反应槽料浆体积、料浆流量和返回磷酸流量为辅助变量,建立反应槽料浆磷酸浓度的软测量模型本发明以矿浆流量、矿浆含固量、磷矿磷含量、硫酸流量、硫酸浓度、反应槽料浆温度为输入,建立误差反向传播神经网络来估计反应槽磷酸生成速率。本发明还利用周期性获取的反应槽料浆磷酸浓度化验值对神经网络权值进行调整。本发明可在正常生产、开停车等多种工况下对湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度进行估计,对实际生产过程进行有益的指导,同时解决人工化验分析所存在的时滞大、频率低、工作量大的难题。
  • 湿法磷酸生产过程反应槽料浆浓度测量方法
  • [发明专利]一种高浓度磷酸一铵的生产工艺-CN201510501727.2有效
  • 曹传鹏;李林全;邓全洲;刘刚;方大勇 - 湖北楚星化工股份有限公司
  • 2015-08-17 - 2017-05-03 - C01B25/28
  • 本发明公开了一种高浓度磷酸一铵(GMAP)的生产工艺,具体步骤为将以P2O5计质量浓度为23~25%的稀磷酸和以P2O5计重量浓度为46~47%的浓磷酸分别进行脱硫、澄清,然后按重量比稀磷酸磷酸为70~7525~30进行混合配酸,得到磷酸溶液;再将磷酸溶液与气氨加入管式反应器中,在管式反应器中加入的气氨与磷酸溶液进行氨酸中和反应,控制反应料浆中和度为1.02‑1.07,反应温度为95‑105℃,最后将得到的料浆直接喷浆造粒干燥制得高浓度磷酸一铵本发明通过脱硫、澄清及配酸工艺,降低磷酸中的杂质含量,确保高浓度磷酸一铵产品的养分含量,提高产品质量。
  • 一种浓度磷酸生产工艺
  • [实用新型]一种喷雾塔清洗回收循环系统-CN202320941763.0有效
  • 叶廷军;陈邦文;张水根 - 崇义章源钨业股份有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-05-23 - B08B13/00
  • 本实用新型公开一种喷雾塔清洗回收循环系统,其中,所述喷雾塔清洗回收循环系统包括磷酸配比装置、电加热装置、磷酸浓度监测装置以及磷酸回收装置,所述磷酸配比装置与所述喷雾塔相连通;所述电加热装置用于给所述磷酸配比装置内的磷酸水进行加热;所述磷酸浓度监测装置用于对磷酸配比装置内的磷酸水的浓度实时监测;所述磷酸回收装置设置为并联的多个,均与所述喷雾塔相连通,用于回收使用后的磷酸水。本实用新型技术方案使用高效回收循环手法实现快速清洗喷雾塔,省时省力,降低磷酸对环境的污染。
  • 一种喷雾清洗回收循环系统
  • [发明专利]基于深度学习的碱性磷酸浓度检测方法及应用软件-CN202211450123.6在审
  • 李慧盈;赵勇行 - 吉林大学
  • 2022-11-19 - 2023-04-07 - G06T7/00
  • 本发明提供一种基于深度学习的碱性磷酸浓度检测方法,基于深度学习对图片进行数据处理;建立深度学习中神经网络模型并进行训练;将碱性磷酸浓度检测图像输入训练完成的深度学习中神经网络模型即可获得碱性磷酸酶的浓度值基于深度学习的碱性磷酸浓度检测方法设计了应用软件,采用Pytorch深度学习框架将深度学习中神经网络模型部署在手机端;并进行功能设计。本发明实现了在电子产品上进行碱性磷酸酶的浓度检测,解决了目前碱性磷酸浓度检测的不便,仅通过手机或其他电子设备进行拍照上传,即可得到碱性磷酸酶的浓度值,相比于现有的比色法等极大地节约了人力和物力,缓解了一些地区医疗资源匮乏的问题
  • 基于深度学习碱性磷酸酶浓度检测方法应用软件

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