特种浓缩分离:生物农药超滤分离提纯过滤技术

  在发酵行业中,由于传统分离工艺技术条件的限制,预处理中常有大量可溶性蛋白、大分子杂质被带入到下游工序,增加了后提取工艺的环节和负荷,影响产品质量及收率。超滤分离技术彻底突破这一技术瓶颈。经过十多年的探索与实践,超滤分离技术已经在中国的抗生素、维生素、氨基酸、有机酸等发酵工业中成熟应用。

  目前,每天有膜面积达数万平方米的超滤系统正在运行,日处理各种发酵液超过4万吨。超滤分离系统选用70型膜板,膜元件的有效面积大幅提高,大大降低了客户投资。

  超滤分离提纯过滤技术特点

  1、合处理高粘度、高含固量料液;消除浓差极化,不易堵塞,易清洗。

  2、缩倍数高,可使浓缩液呈糊状;系统内各组件可独立运行或停机。

  3、查和更换的膜单位面积为0.1m2,意外损坏的更换成本最低。

  4、量大:常温过滤下,发酵液膜通量可达到100LMH以上,长时间维持稳定。

  5、统可逐级拓展,中试结果完全适用于工业生产,标准化模块设计,易实现全自动控制。

  6、滤精度高:截留分子量范围从10000-200000,比通常工业运用的无机膜过滤精度高15倍。

  7、片利用率高,使配套的膜片利用率提高了43%,降低了设备的制造成本。

  超滤分离提纯过滤技术应用领域

  酶制剂(各种酶浓缩提纯)

  维生素(维生素C、维生素B2、B12等)

  酶反应(丙烯酰胺、对羟基苯苷氨酸等)

  有机酸(乳酸、柠檬酸、衣康酸、多元酸等)

  生物农药(宁南霉素、多抗霉素、春雷霉素等)

  氨基酸(赖氨酸、L-苯丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、谷氨酸等)

  抗生素(青霉素、头孢菌素、红霉素等、硫酸粘杆菌素、赤霉素)

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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