HS 公司高压均质机产品评测

HS公司成立于1970年,专注于高压工程系统的设计、制造、供应和支持。其产品包括高、超高压均质机和超高压工业流体处理应用技术。HS公司的均质机具有工艺压力高、恒压、易用性和安全性好、耐用性强等特点。

HS 公司是一家在英国注册的公司,隶属于斯坦斯特德流体动力产品有限公司集团。该公司专注于高压工程系统的设计、制造、供应和支持以及高压应用的咨询。

HS 总部位于英国伦敦东北部哈洛的一个轻工业园区。斯坦斯特德机场和卢顿机场近在咫尺,由许多国际航空公司提供服务,并提供到伦敦和其他主要城市的地面交通。HS 专业从事高、超高压均质机和超高压工业流体处理应用技术的专业公司。成立于 1970 年,由高压工程专家创立,具有丰富的高压设备制造经验,结合了最优化的均质技术于该系统,可为用户提供最优化的纳米均质分散解决方案,现在 HS 生产各种应用的设备。

我们的使命是为我们的客户提供工具,以更快的速度创造新产品,并比以往任何时候都更经济地生产新产品。所有 SFP 的均质机都具有以下特点:

 工艺压力-商业上可获得的最高工艺压力-60,000 psi 或 420 MPa-产生最小粒径的乳液和悬浮液

 恒压-气动控制阀确保恒定的加工压力-产生最窄的粒径分布

 易用性和安全性-电子控制,按钮操作,具有清晰的数字压力显示;安全盖和联锁装置,以防止不安全操作

 耐用性-工业电液系统,带有缓慢移动的增强器,全过程湿化部件由高度耐用的制药级不锈钢和聚合物制成,不受大多数溶剂的影响,无污染-最大程度地提高了可靠性和耐用性

 可扩展性-实验室均质机上开发的配方可向上扩展至中试和生产规模的均质机-缩短新产品上市时间

 可维护性-耗材价格低廉,操作员只需使用基本工具即可轻松使用-将拥有成本降至最低

明星产品:

标准高压范围的新家 均质机和细胞干扰器

该款桌面型高压均质机是一款极为精致的实验型仪器。采用革命性的设计理念,带来更出色的均质效果,更高的工作压力,更稳定的工作性能。采用液压增强器工作原理,驱动更强劲更稳定;压力平衡负载均质阀和喷射碰撞相互作用腔,提供更高的工作压力和最佳的均质效果;PLC 微机控制模块,可选择单次、半自动循环和全自动循环操作;独有的安全监控系统和安全设计,使用更安全。

性能参数:

最高工作压力达 4200 Bar/60,000 PSI

简单易用

最小样品量 3ml

高压腔体及均质阀体可灭菌

带温度控制

良好的均质分散重现性和稳定性 微机控制系统

 

 

HS STANSTED nG7575 型液压驱动式均质机/细胞破碎仪专为满足生物技术、化学和制药加工等应用的特殊需求而开发。该系统包含多种规格型号,处理量从几毫升到上千升不等。适用于实验室,中式以及生产型规模生产,在本系统上开展的研究和开发工作可以完全等比例放大到 STANSTED 生产的其它大容量系统上。系统采用全封闭式外观设计,内部包含一个或两个高压增压器,电动-液压马达为增压器提供动力。增压器将产品加压,并传送到均质模块,均质阀为气动平衡式。设备由专用的 PLC 模块作为控制系统,并配有简单、易于操作的控制面板。系统可选配原位清洗(CIP)以及原位灭菌(SIP)装置。

技术参数:

工作压力最高到 420 MPa/ 60,000 PSI

完全可控的均质阀

背压调节控制

处理过程温度可控

高压腔体及均质阀体可灭菌

操作简单,清洁维护更加简便

处理结果有复验性

处理结果可等比例放大

微机控制系统

咨询请微信搜索“泽平科技”公众号进入咨询。

 

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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