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2025-04-25 14:12:23測量平臺: 測量平臺是一種用于精密測量的基準平面工具，具有高穩定性、高精度及抗磨損等特點。它通常由鑄鐵或大理石等材質制成，經過精密研磨和刮削處理，確保表面平整度和精度。測量平臺廣泛應用于機械加工、檢測實驗室等領域，用于工件的校準、測量和檢驗，是確保測量結果準確可靠的重要輔助工具。通過使用測量平臺，可提高測量效率，保證產品質量，是精密制造不可或缺的設備之一。

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預算1034萬元中國海洋大學采購高低溫疲勞試驗機

中國海洋大學高低溫疲勞試驗機、熱裂解氣相色譜質譜聯用儀、無人船測量平臺等設備采購項目進行公開招標，并分別于2024年11月11日和11月13日13點00分開標。

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2024-10-12
疲勞試驗機氣相色譜質譜聯用儀無人船測量平臺
力高泰新品 ‖ 機載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺

 北京力高泰科技有限公司 176
2023-05-26
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TH-WQX6型六要素微氣象儀原理為發射連續變頻超聲波信號，通過測量相對相位來檢測風速風向。

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2023-03-06
微氣象傳感器鉆井平臺環境傳感器
鉆井平臺環境傳感器——一款實時測量的一體微型氣象站

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2023-03-01
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低溫、磁場集一身，光、電測量總相宜——兩月兩篇頂刊，超精準全開放強磁場低溫光學研究平臺再露鋒芒

 Quantum Design中國子公司 195
2022-02-17

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2023-05-26 14:15:35力高泰新品 ‖ 機載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺: 根據世界氣象組織WMO溫室氣體公報（第18期，2022/10/26），世界平均地表CO2、CH4和N2O的濃度持續增高，其中CO2為415.7±0.2 ppm，CH4為1908±2 ppb，N2O為334.5±0.1 ppb。現有溫室氣體觀測方法包括遙感衛星的柱濃度測量、大氣本底濃度測量、城市高塔大氣濃度測量、渦度相關通量觀測、近地面大氣廓線測量、土壤溫室氣體通量測量、地基傅里葉變換光譜法遙測等。對于更高時空分辨率的地表測量需求，如近地表溫室氣體泄漏監測、特定區域溫室氣體排放強度評估、衛星遙感溫室氣體數據驗證等，都需要創新的觀測技術和方法。目前，遙感衛星可用于大氣柱濃度溫室氣體的測量，結合使用高塔和無人機觀測，可以對區域尺度的溫室氣體排放進行評估。其中，由于無人機溫室氣體觀測具有機動靈活的特點，可以幫助研究者們獲取更高時空分辨率的數據，成為衛星遙感和定點高塔觀測數據的有益補充。衛星、飛機和無人機的典型測量范圍圖源/ Bing Lu等，2020前人的部分工作包括：在固定翼飛機上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭載LI-7500 二氧化碳和水汽分析儀（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），測量大氣邊界層的CO2通量以及估算點源CO2釋放強度；搭載LI-7700甲烷分析儀（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋場的CH4排放。LI-7500應用于Sky Arrow ERA 測量平臺圖源/trevesgroup.com近些年來，隨著激光光譜技術的進步，光反饋-腔增強激光吸收光譜技術（OF-CEAS）脫穎而出。這種新技術在極大提高測量精確度（詳見下文的說明）的同時，實現了光腔縮小的目標。如LI-COR推出了系列高精度溫室氣體分析儀，光腔體積只有6.41cm3，極大縮短了測量響應時間——小于2秒；另外這種技術能耗低，僅為22w，兩節鋰電支持8個小時的測量。重量也僅有10.5kg，非常適合在無人機上使用。為滿足新興科研需求，北京力高泰科技有限公司與天津飛眼無人機科技有限公司合作，共同開發出了機載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺。采用光反饋-腔增強激光吸收光譜技術（OF-CEAS），高精度測量N2O、CH4、CO2濃度，適合移動式大氣濃度測量。2018年推出LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析儀LI-7815高精度CO2、H2O分析儀2020年推出LI-7820高精度NO2、H2O分析儀2023年推出LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析儀測量平臺主要技術參數溫室氣體測量響應時間（T10-T90）：≤2s測量精度：CO2: 0.04ppm@400ppm（5s數據平均）CH4: 0.25ppb@2000ppb（5s數據平均）N2O: 0.20ppb@330ppb（5s數據平均）LI-7825精度δ13C 1秒信號平均為 < 0.5 ‰；5分鐘信號平均為0.04 ‰δ18O5分鐘信號平均為 < 0.1 ‰@400 ppmδ17O5分鐘信號平均為 < 0.4 ‰@400 ppm起飛重量：45kg工作時間：>45分鐘標準巡航速度：8m/smax巡航速度：15m/s抗風能力：max5級風使用環境：-20℃~45℃；可小雨中飛行測量高度：0-2000m應用案例A Pilot Experiment使用機載高精度CH4、CO2溫室氣體測量平臺，研究某工業園區的溫室氣體排放。測量期間假設：（1）工業園區處于不間斷的常規運行狀態；（2）飛行測量期間大氣條件穩定；（3）大氣邊界層內溫室氣體和氣象條件的垂直變化遠大于水平變化；（4）測量高度的溫室氣體與空氣混合充分，且以平流為主。根據以上條件，飛行需要滿足的低度應大于粗糙度子層（通過風溫濕廓線確定，或估算為研究區內建筑物平均高度的3倍），并位于近地層內。無人機應盡量保持勻速運動并平穩飛行，俯仰角不大于5°，橫滾角不大于20°，盡量保持與地面的相對高度穩定（仿地飛行）。需要在大氣邊界層湍流發展顯著的時間段開展測量，一般為上午10:00至下午4:00。同時，為了盡可能減少垂直輸送方向上的誤差，風速以2-3級為宜，避免在陰天、雨天等不利氣象條件下開展監測。采用基于控制體積的質量守恒法對園區開展走航式測量，此方法也稱為自上而下排放強度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根據對園區不同高度監測斷面的測量數據，計算得到東西南北四個斷面的平流通量以及垂直向上的溫室氣體排放強度。飛行中的機載高精度CH4、CO2溫室氣體測量平臺樣地與方法Materials and Methods該樣地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主導風向偏西風。在2022年12月進行試飛。主要進行兩方面測量：（1）背景樣地大氣CH4、CO2濃度垂直廓線；（2）沿工業園區外圍飛行，測量垂直大氣方向上CH4和CO2濃度。另外，飛行過程中會同步采集風向、風速、空氣溫濕度、大氣壓強、經緯度坐標、海拔信息等。測量航跡原始數據質量控制QA/QC采用滑動均值濾波方法對所有數據進行異常值檢驗，對大于5倍測量數據標準差的點位，標記為異常值并剔除，用線性插值方法進行數據插補。一個測量架次，如果異常數據超過30%，標記為無效測量，需要重新補測。實驗結果Results背景樣地大氣廓線就CO2而言，飛行上升過程測量的CO2濃度要低于在下降過程中測量的濃度。在飛行上升過程中，近地面測得的CO2濃度高，約為715mg/m3；隨著測量高度的攀升，CO2濃度存在下降的趨勢，在1900m至2000m時，CO2濃度降低至約680mg/m3。在下降過程中，2000-1900米區間內存在一個小高峰，濃度約為800mg/m3，約1600m-1700m之間存在一個峰值，濃度約為900mg/m3。CO2 大氣廓線CH4 大氣廓線就CH4而言，飛行上升過程測量的CH4濃度要略低于在下降過程中測量的濃度。近地表的CH4濃度高，約為1.24mg/m3。隨著高度增加，CH4濃度下降，在2020米左右時，CH4濃度降至1.16 mg/m3。工業園區在園區南部，測量得到3處高CO2濃度區，一處距離地表75-100m處，濃度約為495ppm；第二處距地面175-200m處，濃度約為505ppm；第三處距地面100-125m，濃度約為520ppm。CH4數據類似，距離地面100-125m處，存在CH4高濃度區域，濃度約3794.35ppb。CO2數據的空間網格化CH4數據的空間網格化排放強度計算根據標量守恒方程和散度定理，認為控制體積內的質量變化與通過控制體積表面的綜合質量通量相等。可以通過在排放源周圍構建控制體積，在忽略大氣沉降的情況下，對控制體積四個表面和上表面進行通量計算，然后進行積分，最終獲得排放控制體積內部的排放強度。數據顯示，該工業園的CO2的排放強度約為12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放強度為 21.521 g/s ±3.424 g/s。實驗結論Conclusions使用機載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺，結合數學模型，能夠對特定區域的溫室氣體排放強度進行定量評估。參考文獻【1】世界氣象組織溫室氣體公報 - 第18期【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.

2022-07-29 15:44:45全流程實驗室數據管理平臺: 青軟青之實驗室信息管理系統可以滿足實驗室全流程化管理，實驗室信息管理系統LIMS圍繞實驗室資源管理(人、機、料、法、環等)為基礎，并通過從樣品接收到準確檢測的結果生成的全流程監控，以提高檢驗檢測工作質量水平，并解決數據分析處理費時費力，信息不互通，資源不共享，人工錄入處理和分析的失誤，手工記錄難以溯源數據等問題。除此外，實驗室管理系統軟件還可規范檢測分析的工作流程，并達到提速增效、降低成本、質量控制的效果。青軟青之LIMS系統實現所有業務流程包括業務受理、檢測、報告生成、設備管理、收費、統計分析等均從軟件中流轉，將智能工作流程應用于樣品管理、檢驗報告管理業務工作中，真正實現了多人參與協同辦公、工作步驟自動流轉到下一步、根據檢驗數據自動判定結果、按照標準格式自動出報告的自動化辦公流程，從而提高實驗室檢測數據的可靠性、穩定性和準確性；同時，它還有助于在實驗室建立起一套完善的質量保證體系，對影響實驗室質量保證體系，對影響實驗室質量的要素進行有效的管理和控制，并嚴格規范實驗室的操作流程。

2024-03-15 09:29:38測量結果偏大: 您好，我是電廠水處理，飽和和過熱蒸汽二氧化硅測量數據偏高，波動比較大，鍋爐運行工況正常，連排持續排污，請問，是哪里出問題了？

2025-03-20 13:30:13怎樣測量機器視覺好壞: 怎樣測量機器視覺好壞隨著自動化和智能化技術的發展，機器視覺作為一種高效的感知和識別技術，在各行各業中得到廣泛應用。從質量檢測到自動化裝配，機器視覺系統的性能直接影響到產品的質量和生產效率。如何評估一個機器視覺系統的好壞呢？本文將從多個角度探討機器視覺的評價標準，包括精度、速度、穩定性、適應性等方面，幫助企業在選擇和優化機器視覺系統時，能夠更加科學和有效地進行判斷。 1. 分辨率和精度在評估機器視覺系統的好壞時，分辨率和精度是基礎也是關鍵的因素之一。分辨率指的是視覺系統在單位面積內能感知到的小細節，精度則是指視覺系統能夠識別的目標特征與實際值之間的差異。在高精度要求的應用場景中，比如電子元器件的缺陷檢測，分辨率和精度越高，系統能夠更準確地識別目標并檢測到微小的缺陷，從而提高檢測的準確性和效率。 2. 處理速度機器視覺系統的處理速度通常與系統的計算能力密切相關。特別是在高速生產線的檢測和自動化操作中，處理速度直接影響到系統的實時性和工作效率。處理速度過慢可能導致生產線的瓶頸，影響整體生產效率。因此，評價機器視覺系統時，必須考慮其圖像處理速度、響應時間以及在大規模數據處理中的表現。 3. 穩定性與耐用性機器視覺系統需要在不同的工作環境下穩定運行。特別是對于高溫、高濕、灰塵或其他惡劣條件下工作的機器視覺系統，耐用性和穩定性至關重要。系統的穩定性包括圖像傳感器、光源、算法等硬件和軟件部分的穩定性，避免在長期運行中出現漂移或誤判。因此，選擇時需特別注意其在復雜環境中的表現。 4. 適應性與靈活性隨著生產過程的多樣化和工藝的不斷變化，機器視覺系統的適應性和靈活性也成為評估其性能的一個重要標準。一個高質量的機器視覺系統應具備較強的適應能力，能夠快速調整和優化參數以適應不同的生產任務和工藝需求。系統應能夠根據不同的產品形態、顏色、光照等變化進行快速調整，保證其始終處于佳工作狀態。 5. 成本效益與可擴展性機器視覺系統的性價比也是評估其好壞的重要指標。企業在選擇機器視覺系統時，除了關注性能外，還要綜合考慮成本、維護費用以及系統的可擴展性。一個優秀的機器視覺系統不僅需要滿足當前的生產需求，還應具備一定的可擴展性，支持未來系統功能的升級和擴展，避免在未來生產擴展時再次投入過多的資源。結論評估機器視覺系統的好壞需要從多個維度進行綜合考慮，包括分辨率、精度、速度、穩定性、適應性和成本效益等方面。通過科學的測量標準，企業能夠選擇出適合的機器視覺系統，從而提升生產效率和產品質量。在不斷發展的智能化制造領域，機器視覺作為技術核心之一，如何選好和優化系統，成為了企業競爭力提升的關鍵因素。

2022-11-15 20:34:18安捷倫Seahorse XF Pro創新引領活細胞代謝分析平臺: 能量代謝在多種細胞和生理過程中發揮著核心作用。細胞中能量代謝的運作方式不僅可以作為細胞健康的關鍵指標，也可用于有效預測細胞命運、功能和適應性。實時監測這些信息可提供關于激活、增殖、分化和細胞死亡過程的深入見解，推動科學研究并助力治療藥物研發。安捷倫 Seahorse XF Pro 細胞能量代謝分析儀擁有更高的靈敏度和數據一致性、直觀的自定義工作流程方案、先進的實驗設計和數據分析工具，讓活細胞生物能量代謝的實時測量和數據解析變得更加簡單易行，即使新手也能輕松掌握。活細胞功能代謝分析的廣泛應用適用于表征體外疾病模型、識別新的藥物靶標、驗證靶標對細胞功能的影響、評估藥物安全性以及測量 T 細胞療法抗腫瘤潛力的相關參數。藥物發現發現/驗證新的治療靶標確保細胞模型具有所需的代謝程序識別線粒體毒性，降低藥物研發管線的風險掃碼了解更多免疫學探索細胞命運的驅動因素實時監測/調節免疫細胞活化通過靶向代謝通路改善免疫療法的設計和性能掃碼了解更多癌癥生物學研究癌細胞如何進行代謝重編程以支持快速生長研究營養物質對癌細胞生長的影響揭示腫瘤微環境如何影響代謝干細胞生物學探索驅動干細胞多能性和分化的能量代謝程序調節培養基條件以獲得所需表型掃碼了解更多深入了解XF技術工作原理安捷倫 Seahorse XF Pro 分析儀利用 96 孔板形式的免標記固態探針板，同步測定活細胞中兩種主要能量代謝途徑（線粒體呼吸和糖酵解）的活性。它提供可在系統水平了解培養細胞和體外樣品的細胞代謝功能的測量。XF Pro 分析儀適用于大多數細胞類型，包括原代細胞、貼壁細胞系和懸浮細胞。先進的實驗設計和數據分析先進的 XF 軟件和數據分析平臺，提供簡單直觀的實驗設置和數據分析體驗，將自動化數字成像和歸一化系統與Seahorse XF 分析無縫集成，輕松獲得更一致、更易于解析的結果，使用明場成像檢查 XF 分析前后的細胞培養完整性/健康狀況，提高數據質量和可解讀性。量身定制的 Wave Pro Controller 軟件包括預加載模板、高級模板導入功能、劑量反應分析設置功能。基于網頁的 Seahorse Analytics 提供獨有的前沿數據分析功能，允許定制分析視圖/報告，從而快速將數據轉化為有用見解，或將數據導出至 GraphPad Prism 和 Microsoft Excel 等第三方繪圖和統計軟件。細胞分析網絡研討會系列查看我們的細胞分析網絡研討會系列，我們提供了各種網絡研討會，您可以按需觀看。在本系列網絡研討會中，我們邀請了研究人員分享他們使用 Seahorse XF 技術取得的研究成果。了解其他研究人員如何使用實時代謝測量來推進他們的研究。細胞分析出版物數據庫訪問安捷倫細胞分析出版物數據庫，其中包含 6800 多篇精選的安捷倫 Seahorse XF 同行評審出版物。利用出版物數據庫搜索過濾器，按研究領域、細胞系、細胞類型、作者、分析類型或分析儀查詢 Seahorse XF 出版物，找到與您的研究相關的出版物。僅供科研使用，不用于臨床診斷用途。

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