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21.
中化太仓化工产业园位于江苏省太仓市港口开发区,隶属于世界500强企业——中国中化集团公司(SINOCHEM),成立于2003年5月。园区占地面积683亩,地理位置十分优越,发展潜力巨大。园区内现有四家实业公司和一家研发机构,主要从事ODS(破坏臭氧层物质)系列替代物、氟聚合物、氟精细化工品、PTMEG(聚四亚甲基醚二醇)的研发、生产和销售。 相似文献
22.
别克GS轿车防起动控制系统是防止他人使用私自配制的点火钥匙盗窃车辆的安全防护装置。防起动控制系统主要由带有电阻晶片的钥匙、点火钥匙信号接收器(也称应答器)、车身控制模块(BCM)、防起动控制系统指示灯和发动机控制模块(PCM)、仪表板模块安全灯(IPC)等组成,整个系统由BCM和PCM进行控制。该控制系统各部件如图1所示该车采用了具有防盗功能的万能钥匙(PASS-KEY)点火开关,当点火开关钥匙内的电阻片与点火开关锁芯内的传感触点相接触,即当钥匙和锁芯一起转动时,车身控制模块通过点火锁芯的接触读取点火钥匙的晶片电阻,然后将电… 相似文献
23.
研究了聚异丁烯琥珀酰亚胺作为汽油清净分散剂的合成工艺条件,通过正交试验考察了反应温度、反应时间和配料比的影响。结果表明,对聚异丁烯与马来酸酐热加合反应的影响程度从大到小排列为:反应温度,反应时间,配料比。最佳反应条件如下:反应温度为230~240℃、反应时间为14h,聚异丁烯与马来酸酐配料比为1:2。对合成的单聚异丁烯琥珀酰亚胺(TETA)、双聚异丁烯琥珀酰亚胺(TETA)、单聚异丁烯琥珀酰亚胺(TEPA)、双聚异丁烯琥珀酰亚胺(TEPA)4种产物做了滤纸分散和金属表面氧化结焦实验,对其性能进行了初步评价。结果表明,单聚异丁烯琥珀酰亚胺具有较好的清净分散效果,其中单聚异丁烯琥珀酰亚胺(TETA)的增溶率达到9.2%;4种产物在铜板上的氧化结焦率都比较小,在钢板上的氧化结焦率都比较大。此外,还考察了不同浓度的单聚异丁烯琥珀酰亚胺(TETA)和单聚异丁烯琥珀酰亚胺(TEPA)对增溶率的影响,结果显示,当浓度为3mg/g时增溶效果最好。 相似文献
24.
首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同突出程度的模糊模式。然后用关联分析确定待预报样本与模式的关联程度,以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度。这种预报方法相对于模糊聚类分类后,将模式与待预报样本组成新的样本集合,再进行聚类分析,以此分类结果进行预报法。不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度。 相似文献
25.
26.
19世纪,科学家更多地从原子层次上认识和研究化学。20世纪科学家则更多地从分子层次上认识和研究化学。进入21世纪,化学会在哪些方面取得重大突破?会遇到哪些挑战和难题?什么是未来化学的新生长点?化学在整个科学体系中占有什么地位?这些都是对化学有全局性、战略性指导意义的问题。中国科学院院士徐光宪先生曾说过这样一段耐人寻味的话,“我的专业是化学,我从学化学,教化学,到研究化学已有几十年了,可是现在我却有点搞不清楚化学的定义了。我深深感到科学的发展太快了,需要对本门科学重新认识,重新定位。这是我进入21世纪首先要关注的问题”。在新的世纪如何定位和审视化学,中科院文献情报中心《世界科学前沿发展态势分析》课题组对此进行了探讨。课题组首先选定了化学领域具有代表性的20种期刊,对这些期刊1999—2003年出现的关键词进行了统计分析,确定出了化学领域这几年的热点词,并通过与有关专家进行讨论,进一步整合出了下面13个重要研究方向:催化不对称合成、单分子、多孔材料、分子器件、光子晶体、化学动力学、活性自由基聚合、密度泛函理论、烯烃复分解反应、组合化学、酶催化、超分子化学分子自组装、燃料电池。课题组针对这些研究方向,邀请国内专家学者就这些研究方向的发展趋势进行了分析,同 相似文献
27.
本文以制备DLTP(Dilauryl Thildipropionate)即硫代二丙桎二月桂酯的残液为原料,进一步酯化,可得到一定数量的DLTP。 相似文献
28.
实验发现,线型端羟基聚二甲基硅氧烷与固化剂发生聚缩反应而固化成膜时,在“等当点”膜表面有最强的疏水性。且对同一种端羟基聚二甲基硅氧烷,“等当点”随固化剂官能度而改变。 相似文献
29.
将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。 相似文献
30.
基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。 相似文献