一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN115584140A

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN202211389722.1

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本发明属于包装材料技术领域,具体公开了一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料及其制备方法。一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料,包括以下重量比的原料组分:纸浆40‑50份、聚乙烯醇1788型溶液18‑25份、剪切增稠液8‑13份、水18‑25份、碳酸氢钠0.7‑1.2份、AC发泡剂0.5‑1.0份、柠檬酸1‑1.5份、脲1‑1.5份、甘油3.5‑5.5份。本发明将剪切增稠液和纸浆发泡材料充分结合,制作出一种具有良好缓冲吸能性的新型绿色缓冲包装材料。本发明的剪切增稠液增强纸浆发泡材料具有高吸能缓冲性,且该材料原材料来源丰富、制备方法简单易行、废弃后不会对环境造成污染,是一种绿色缓冲包装材料。

    一种使用三维卷积神经网络对人工林高光谱数据进行树种分类的方法

    公开(公告)号:CN110263735A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910553718.6

    申请日:2019-06-25

    Abstract: 本发明公开一种使用三维卷积神经网络对人工林高光谱数据进行树种分类的方法,适用于人工林树种分布信息的获取,属于机器学习在林业应用技术领域范畴,关键技术要点包括:1.取试验区影像数据,根据地面调查点完成样本数据集的构建;2.构建三维卷积神经网络,完成模型的训练;3.利用训练好的模型对影像进行预测,完成树种分布制图及精度评价。解决的关键性问题包括:1.少量样本即可完成模型训练,降低地面调查工作量;2.与传统高光谱分类方法相比,无需事先进行特征的提取、筛选,分类精度更高。该发明适用于高光谱数据树种分类,是首次将三维卷积神经网络应用于人工林树种分类的方法,成果可为森林资源调查及树种分布信息获取提供基础性数据依据。

    一种可降解的高吸能缓冲包装材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN115725188A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211389708.1

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本发明属于缓冲包装材料领域,具体公开了一种可降解高吸能缓冲包装材料及其制备方法。一种可降解高吸能缓冲包装材料,包括以下重量比的原料组分:纸浆10‑20份、聚乙烯醇溶液10‑20份或明胶溶液10‑20份、剪切增稠液5‑20份。本发明以纸浆为原料,分别以聚乙烯醇溶液和明胶溶液为增强剂,通过冷冻干燥方式制备了可降解的缓冲包装材料,将剪切增稠液浸渍到多孔的可降解缓冲包装材料中,利用剪切增稠液良好的吸能特性,制备出一种可降解的高吸能缓冲包装材料。该新型材料不仅具有良好的吸能缓冲性,而且还是一种原料可再生、可降解、绿色环保的缓冲包装材料。

    一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN115584140B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202211389722.1

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本发明属于包装材料技术领域,具体公开了一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料及其制备方法。一种剪切增稠液增强纸浆发泡材料,包括以下重量比的原料组分:纸浆40‑50份、聚乙烯醇1788型溶液18‑25份、剪切增稠液8‑13份、水18‑25份、碳酸氢钠0.7‑1.2份、AC发泡剂0.5‑1.0份、柠檬酸1‑1.5份、脲1‑1.5份、甘油3.5‑5.5份。本发明将剪切增稠液和纸浆发泡材料充分结合,制作出一种具有良好缓冲吸能性的新型绿色缓冲包装材料。本发明的剪切增稠液增强纸浆发泡材料具有高吸能缓冲性,且该材料原材料来源丰富、制备方法简单易行、废弃后不会对环境造成污染,是一种绿色缓冲包装材料。

    一种Res-UNet单木树种分类技术

    公开(公告)号:CN112819066A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110120005.8

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本发明公开一种Res‑UNet单木树种分类技术,发明基于高空间分辨率CCD和LiDAR数据,采用改进的Rse‑UNet深度学习网络进行人工林单木树种分类,实现了复杂林分下的单木树种高精度高效分类,为森林资源调查及树种分布信息获取提供了新路径,适用于人工林单木树种分布信息的获取,属于机器学习在林业应用技术领域范畴,关键技术要点包括:1.构建改进的Rse‑UNet深度学习网络,结合实地调查和CCD影像构建分类样本数据集进行模型训练,并对影像进行预测,完成树种分布制图;2.使用机载LiDAR点云数据完成基于距离判别聚类算法单木树冠分割;3.将树种分类结果和单木树冠分割结果叠加,实现单木树种分类。

    一种可拆卸式多种定向冷冻装置

    公开(公告)号:CN219120836U

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202222963729.1

    申请日:2022-11-08

    Abstract: 本实用新型属于可拆卸多定向冷冻领域,涉及一种可拆卸式多种定向冷冻装置,目的在于解决现有的定向冷冻过程液氮浪费、模具昂贵、不能制备多种定向层状结构气凝胶的技术问题。该装置包括保温装置、冷冻装置、导热装置和样品冷冻室,保温装置对整个容器进行保温,冷冻装置利用其高度差盛放冷冻液,实现液氮的持续性供给,导热层传递热量,样品冷冻室盛放待冷冻样品的模具。导热装置通过榫卯结构与保温装置相连接,可针对不同的冷冻要求更换不同的导热装置,导热层与保温层的连接为样品模具提供了不同的冷冻方向,有效利用了冷冻空间,避免了冷冻液的挥发浪费,提升了冷冻装置的冷冻效率。

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