酸性化学品供应控制系统

本文介绍了一种创新的酸性化学品供应控制系统,利用PLC、传感器、液位检测和警报装置实现自动化工况监控与化学品管理,减少人工干预,提升安全性与效率。

[技术领域]

  本实用新型涉及半导体制造技术领域,具体地说是一种酸性化学品供应控制系统。

    由于半导体行业中芯片生产线的工作对象是硅晶片,而能在硅晶片上蚀刻图形 以及清洗硅晶片上的杂质、微粒子的化学品大多是酸碱性溶液或气体,如氢氟酸、硫酸等, 酸碱性化学品供应系统则是负责向化学品用户端供应酸碱性化学品的系统。因此,酸碱性 化学品供应系统是半导体行业中芯片厂化学品系统中最重要的系统之一。

 酸性化学品供应控制系统作为酸碱化学品供应系统的种类之一,不仅是一个基础 系统,也是一个非常重要的系统,主要负责为整个厂区提供必要的酸性化学品,如具有腐蚀 性的化学品:H2S04, HCK HN03, HF, H30P4等,以及具有毒性的化学品:HFHN03Poly-MixBOE等,其主要的操作过程是使用酸桶大量地接收化学品,并集中保存在供应槽中,再通过 管道将供应槽中的酸性化学品供应到需要使用此化学品的客户端设备使用。根据目前现有 技术所使用的情况,由于无法自动判断酸桶是否需要更换以及供应槽中化学品的量是否适 当,给整个酸性化学品供应体系的操作带来了困难,并且,对于具有腐蚀性和毒性的酸性化 学品而言,如果此类问题不加以正确处理,带来的不仅是生产上的损失,还有人身安全的 威胁。因此,如何能够在最少的人工操作的前提下,使得酸性化学品供应系统稳定安全地自 动运行,是目前本行业急需解决的问题。

[实用新型内容]

   本实用新型的目的就是要解决上述的不足而提供一种酸性化学品供应控制系统, 能够自动判断酸桶是否需要更换以及供应槽中化学品的量是否适当

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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