6501, 6502, 清洗剂

椰子油二乙醇酰胺6501 非离子表面活性剂6501

化学名:椰子油脂肪酸二乙醇酰胺

  英文名:Coconutt Diethanol Amide

  简 称:CDEA

  商品名:6501,尼纳尔

  别 名:N.N-双羟乙基烷基酰胺、椰油酸二乙醇酰胺、椰子油二乙醇酰胺、烷基醇酰胺

  分子式:C11H23CON(CH2CH2OH)2

分子量:287.16

 

本品属于非离子表面活性剂,没有浊点。性状为淡黄色至琥珀色粘稠液体易溶于水、具有良好的发泡、稳泡、渗透去污、抗硬水等功能。属非离子表面活性剂阴离子表面活性剂呈酸性时与之配伍增稠效果特别明显能与多种表面活性剂配伍。能加强清洁效果、可用作添加剂、泡沫安定剂、助泡剂、主要用于香波及液体洗涤剂的制造。在水中形成一种不透明的雾状溶液,在一定的搅拌下能完全透明,在一定浓度下可完全溶解于不同种类的表面活性剂中,在低碳和高碳中也可完全溶解。

合成原理:

  (1)脂肪酸和二乙醇胺直接合成法:该法工艺简单,但是成本高,副反应多,一般很少采用。

  (2)精制油与二乙醇胺直接反应,也称一步法。在实用中烷醇酰胺通常由脂肪酸(FA)与过量的二乙醇胺(DEA)制成(1:2 、1:1.5型)以保证脂肪酸反应完全,所得的产物是等摩尔酰胺与DEA的缔合物,有良好的水溶性。该法成本较低,但产品色泽深,其中烷醇酰胺的含量仅70%左右,因而在国际市场上缺乏竞争力,国内中小厂家目前多采用该方法。

  (3)由椰子油与醇进行酯交换反应生成月桂酸酯,再与二乙醇胺反应生成产物.也称二步法。目前国内外大企业均采用较先进的甲酯法,该法反应温度低,所得产品色泽淡、透明度好、增稠性能高。其中月桂酸二乙醇酰胺的含量可达85%以上,且原料成本与一步法持平,故产品的竞争力强。

  酯交换法工艺流程相对复杂,合成过程中涉及到甲醇的弥散、劳动保护、防火、防爆等问题。若使用油和甲醇合成高级脂肪酸甲酯,需要进一步分离产物中的甘油。因而甲酯化法设备投资比较大,更须需要相对严格的后期管理。

  传统的6501产品均采用椰子油作为原料,近些年来由于椰子油价格不断上涨,越来越多的厂家采用棕榈油、棉籽油等油脂来部分代替椰子油。由于成品分子量大,熔点高,在常温状态较醇椰子油制品粘稠许多。因而按照棕榈油的添加量分为高粘和超高粘等型号。

转载于:https://my.oschina.net/zhangqingcai/blog/94319

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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