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产业链利益分配严重失衡 多方建言“供应链”进化为“共赢链”
来源:中国冶金报 发布日期:2024-11-13
“一个平稳运行、可持续发展的中国钢铁,有利于供应链上各企业的持续稳定健康发展,特别是在钢铁材料面临其他材料替代压力明显加大的今天,钢铁+铁矿产业链生态圈的合作更加重要。”11月7日,中国钢铁工业协会副会长兼秘书长姜维在第二届矿产资源供应链可持续生态开发者大会上如
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浅谈化工设备管道安装常见问题与对策
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-10-30
近年来，化工企业在我国社会经济发展中做出了巨大贡献，促进了我国社会经济的快速发展。在化工企业的生产与运营过程中，管道的自身质量会对企业的经济效益产生直接影响，化工企业中的各种化工物料都需要经过化工管道进行运输，而化工物料自身具有较大的危害性，需要化工企业保证化工设备管道使用的安全性。在进行化工设备管道安装过程中，需要施工人员严格按照相关标准和要求进行安装工作，使化工管道安装工作顺利完成，为日后化工
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2024年我国化工新材料科技与产业进展
来源:化工新型材料 发布日期:2025-01-15
化工新材料是指在化学化工研发、制备和应用过程中，有新结构、新方法、新性能指标、新应用的化工材料，是国民经济基础性产业。近些年，我国化工新材料科技和产业发展速度较快，特别表现在储能材料、光电转换材料、光催化材料、电子材料、先进复合材料用树脂及高性能纤维材料、功能性涂料和粘合剂等方面，已在风电光电、新能源汽车、航空航天、半导体封测等多个领域发挥重要作用，形成新质生产力。中国化工学会化工新材料专委会将每
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基于OBE理念的“食品化学实验”“课程思政”实践探索
来源:食品工业 发布日期:2024-11-20
“食品化学实验”是食品化学理论课程的实践环节,“课程思政”对现阶段专业课教学和大学生思政教育非常重要。基于OBE工程教育理念,合理选取思政资源挖掘方法,立体挖掘加工思政资源,选取思政切入点,使思政元素有机融入实验课程教学,对“食品化学实验”教学进行改革,构建“以思政为引领,价值塑造、能力培养、知识传授三位一体”的创新实验教学体系,在润物无声中完成育人目标,以成果为导向设置课程目标确立学生的主体地位
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食品兽药残留检测现状分析及标准体系构建思路
来源:饲料工业 发布日期:2024-11-10
文章针对食品兽药残留检测现状进行深入分析，并提出构建科学、严谨的兽药残留检测标准体系思路。当前面临的主要挑战包括前处理技术研究不足，检测方法在痕量残留检测灵敏度、多残留同时检测准确性以及快检产品质量稳定性方面存在局限，标准物质种类单一、数量不足且质量性能监控不充分。鉴于此，文章提出构建兽药残留检测标准体系的思路，涵盖基础通用标准、样品管理、检测流程管控和质量追溯与服务管理等核心要素，旨在为科学、有
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新能源汽车动力电池装配生产过程中的静电防护
来源:汽车与新动力 发布日期:2024-12-24
随着新能源汽车的普及，作为其动力来源的新能源电池的生产环节变得极为重要，从而对静电防护提出了较高的要求。分析了动力电池装配过程中静电放电（ESD）现象，阐明了电池装配过程中的静电来源和防静电原理，对电池装配过程中ESD造成的危害进行了深入分析，最后理论联系实际，针对电池装配过程中的ESD现象及其造成危害提出防护措施与技术。
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产业加快成链成圈
来源:四川日报 发布日期:2024-10-31
10月24日，在四川英创力电子科技股份有限公司（以下简称“英创力”）智能化电路板生产车间内，数台全自动化生产线设备正在高速运转，工人们有条不紊地作业。 “通过几次供需配套会接洽，遂宁本地来我们公司考察对接的企业明显变多了，转化的订单量也多。”英创力证券代表林
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保健食品中食药同源物质的应用——以天麻和枸杞子为例
来源:中国食品工业 发布日期:2024-10-23
随着民众生活质量的提高，对保健食品的需求相对增加。在这种需求导向下，保健食品企业应发挥食药同源物质优势，持续推进新型保健产品的开发及生产。本文以此为出发点概述了保健食品的基本内容，并在剖析保健食品中应用食药同源物质的意义基础上，以天麻、枸杞子为例对其应用进行了具体分析。
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基于“四个面向”的中药制药工程专业课程建设——以“化工原理”课程为例
来源:教育教学论坛 发布日期:2024-10-30
在高等院校中药制药工程的必修课设置中，“化工原理”课程无疑占据着举足轻重的地位。“化工原理”课程旨在为学生提供深入理解化工过程的基础理论知识，并将其应用于中药制药工程实践中的能力。然而，随着科技的快速发展和中药制药工程领域的改革，传统的“化工原理”课程教学模式已经无法满足现代中药制药工程专业教育的需求。通过探索了“化工原理”的课程建设，明确课程定位与教学目标，通过多元化的教学方式进行创新性的课程改
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基于粒子群卷积算法的转杆机械损伤预测研究
来源:机械与电子 发布日期:2024-10-24
针对通用旋转机械中转杆在实际使用过程中的机械损伤现象，传统的预测方法依赖于经验公式和简单的统计模型，难以准确捕捉转杆在实际工作环境下复杂的应力状态和损伤演化过程，进而这些方法在预测精度上存在局限性，难以实现早期损伤预警和寿命预测。因此，结合卷积神经网络和粒子群算法，提出一种基于粒子群卷积算法下转杆的机械损伤预测。通过与实际的机械损伤对比，可实现机械损伤预测避免网络陷入局部最优，提高了计算效率和预测
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