自从近 25 年前发现液态矿物前体以来,人们就开始研究通过液态矿物前体进行材料合成,因为它们的特性提供了多种优势,例如,能够渗透小孔、产生非平衡晶体形态或模仿生物矿物的纹理,从而产生广泛的潜在应用。然而,液态前体的潜力从未得到充分挖掘,它们在材料化学界受到的关注有限,这主要是由于缺乏高效且可扩展的合成方案。本文介绍了“可扩展的液态前体的控制合成和利用及其技术应用”(SCULPT)方法,该方法可以在克级上分离前体相,并展示了其在合成结晶碳酸钙材料和相应应用方面的优势。研究了不同有机和无机添加剂(如镁离子和混凝土高效减水剂)对前体稳定性的影响,并允许针对特定需求优化工艺。该方法易于扩展,因此可以大规模合成和利用前体。因此,它既可用于修复和保护应用中的矿物形成,又可为碳酸钙基、CO 2 中性水泥开辟道路。
抽象的可持续性现在几乎每个人都意识到并在全球讨论,从大公司到私人。在塑料成型行业中,生物复合材料为许多制造商提供了可持续发展的道路。生物复合材料是基于生物的纤维,例如纤维素或亚麻,并用作绿色的替代填充物材料,取代了常用的玻璃纤维或碳酸钙。但是,生物复合材料在我们的应用中也对工具钢提出了要求,将磨损和腐蚀的结合结合在一起,是最棘手的谜语。Tyrax ESR是为最苛刻的注射成型应用而开发的优质不锈钢。它以其耐腐蚀性,高润发性和良好的延展性而闻名,结合了56-58 hrc的工作硬度。强烈建议将生物复合材料用于塑料注射成型。生物复合材料的可持续性已成为全球广泛认可和讨论的概念,涵盖了从大公司到个人消费者的利益相关者。在塑料成型行业的背景下,生物复合材料为众多制造商提供了可行的可持续替代品。生物复合材料由基于生物的纤维(例如纤维素或亚麻)组成,并作为传统填充材料(例如玻璃纤维或碳酸钙)的环保替代品。与聚合物结合使用时,这种填充物的环境影响比传统塑料较低。生物复合材料的趋势在全球范围内迅速增长,尤其是在亚洲和欧洲,这主要是由于政府和国家建立的消费者需求和可持续性目标。
科学家已经使用细菌探索了自我修复混凝土,该混凝土使用芽孢杆菌物种在水中暴露时生产碳酸钙,密封裂纹并增强耐用性。铝氧硝酸盐(Alon):Alon是一种由铝,氧气和氮制成的透明陶瓷化合物。它非常耐用,并且已经过测试以抵抗装甲的子弹。TIN(SN):Stanene(Sn)是具有蜂窝结构的单原子锡原子的一层,类似于石墨烯。
3.2步骤1:心脏作用的拮抗作用:钙钙降低了面对高钾血症的心肌兴奋性。可作为10%葡萄糖酸钙可用。剂量为葡萄糖酸钙钙的10%的30 ml,通过连续的心脏监测静脉内静脉内施用10分钟。在3分钟内看到效果,持续30-60分钟。如果未见效果或ECG在初次改善后重复发生,则可以重复剂量 - 5至10分钟后。它不得通过包含碳酸氢盐的线给药,因为它将作为碳酸钙沉淀。
科学家已经使用细菌探索了自我修复混凝土,该混凝土使用芽孢杆菌物种在水中暴露时生产碳酸钙,密封裂纹并增强耐用性。铝氧硝酸盐(Alon):Alon是一种由铝,氧气和氮制成的透明陶瓷化合物。它非常耐用,并且已经过测试以抵抗装甲的子弹。TIN(SN):Stanene(Sn)是具有蜂窝结构的单原子锡原子的一层,类似于石墨烯。
通过反渗透产生饮用水和工艺水的抽象对海水和咸水水的抽象淡化已被广泛使用。,但低溶性盐的沉淀是RO植物运行中的主要问题之一。使用了几种知名技术来保护膜,而抗剂量是最广泛的。已经开发了广泛的可靠和高效抑制剂,但过去十年的趋势是创造环保(“绿色”)化学物质:低磷和可生物降解的趋势。在这项研究中,制备并测试了基于丙烯酸和甲基丙烯酸的共聚物的低磷抑制剂样品,以防止与常用化学物质相比,以防止碳酸钙沉淀。结果表明,最佳效果是使用甲基丙烯酸和丙烯酸烯丙基乙醚(RPAC-4)的几乎没有交联的共聚物,很少与丙烯酸和为酸盐乙醚(CAAC)和甲基丙烯酸和甲基酸酸和甲基甲基甲基(MAAC)的丙烯酸乙醚(CAAC)的交联的共聚物(rpac-4)。与氧乙基二苯甲酸(OEDP),硝基三甲基磷酸酸(NTP)和抑制剂“ aminat-K”相比,合成聚合物的抑制效率相同或更好。同时,对于抑制剂MAAC,在较低剂量(3 mg/l)下达到了高抗混蛋效率。关键字:碳酸钙,绿色抗毒剂,甲基丙烯酸,反渗透,尺度抑制作用,蔗糖烯丙基醚引入含有抗渗透剂(基于磷酸或磷酸)的反渗透植物浓缩物(基于磷酸或磷酸)排放到表面储层中,带来了严重的环境问题
当所有其他变量保持不变时,配方中的 ATH 含量与 RHR 和烟雾产生之间存在直接相关性。上图清楚地说明了这一点。配方中 ATH 含量越高,点火时间越长,热释放率越低,烟雾产生量越少。请注意,不含 ATH 的配方(蓝线,含 250 phr 碳酸钙)的点火时间最快。ATH 不仅是最经济的阻燃剂,而且还具有抑烟作用。如下面的烟雾减少率图表所示,ATH 含量与烟雾产生量之间的相关性也非常强。
在化学工厂和工业工厂中,“软传感器”是一种用于估算无法直接测量的状态量的技术。它们在控制和监控等方面的应用正在不断进步。深度学习技术的最新发展令人瞩目。虽然它们在软传感器中的应用可以实现高精度估算,但问题在于需要更长的训练时间。为了解决这个问题,我们使用“储层计算”构建了一个软传感器,它可以在极短的时间内完成训练,同时保持较高的估算精度。本报告以预测烟气脱硫设备中碳酸钙浓度的案例研究为例,概述了储层计算及其应用。