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비소 증류 및 정제 공정
비소 증류 및 정제 공정은 비소와 그 화합물의 휘발도 차이를 이용하여 비소를 분리하고 정제하는 방법으로, 특히 비소에 함유된 황, 셀레늄, 텔루륨 및 기타 불순물을 제거하는 데 적합합니다. 주요 단계와 고려 사항은 다음과 같습니다.더 읽어보세요 -
텔루르화 아연: 현대 기술의 새로운 응용 분야
텔루르화아연: 현대 기술의 새로운 응용 분야 쓰촨 징딩 테크놀로지(주)에서 개발 및 생산하는 텔루르화아연은 현대 과학기술 분야에서 점차 주목받고 있습니다. 첨단 와이드 밴드갭 반도체 소재인 텔루르화아연은 뛰어난 성능을 보여주었습니다.더 읽어보세요 -
셀레나이드 아연의 물리적 합성 공정은 주로 다음과 같은 기술적 경로와 세부 매개변수를 포함합니다.
1. 용매열 합성 1. 원료 비율 아연 분말과 셀레늄 분말을 1:1 몰비로 혼합하고, 용매로 탈이온수 또는 에틸렌글리콜을 첨가한다. 35. 2. 반응 조건 o 반응 온도: 180-220°C o 반응 시간: 12-24시간 o 압력: 100-240°C 유지...더 읽어보세요 -
카드뮴 공정 단계 및 매개변수
I. 원료 전처리 및 1차 정제 고순도 카드뮴 원료 준비 산 세척: 산업용 카드뮴 잉곳을 5%~10% 질산 용액에 40~60°C에서 1~2시간 동안 담가 표면 산화물과 금속 불순물을 제거합니다. 탈이온수로 헹군 후...더 읽어보세요 -
상세 파라미터를 적용한 6N 초고순도 유황 증류 및 정제 공정
6N(순도 ≥99.9999%) 초고순도 유황을 생산하려면 다단계 증류, 심층 흡착, 그리고 미량 금속, 유기 불순물, 미립자를 제거하기 위한 초순수 여과 과정이 필요합니다. 아래는 진공 증류, 마이크로파 보조...를 통합한 산업 규모 공정입니다.더 읽어보세요 -
재료 정제에서 인공지능의 특정 역할
I. 원료 선별 및 전처리 최적화 고정밀 광석 선별: 딥러닝 기반 이미지 인식 시스템은 광석의 물리적 특성(예: 입자 크기, 색상, 질감)을 실시간으로 분석하여 수동 선별 대비 80% 이상의 오류를 줄입니다. 고정밀...더 읽어보세요 -
재료 정제 분야에서 인공지능의 사례와 분석
1. 광물 처리 분야의 지능형 감지 및 최적화 광석 정제 분야에서 한 광물 처리 공장은 광석을 실시간으로 분석하기 위해 딥러닝 기반 이미지 인식 시스템을 도입했습니다. AI 알고리즘은 광석의 물리적 특성(예: 크기)을 정확하게 식별합니다.더 읽어보세요 -
존 멜팅 기술의 새로운 발전
1. 고순도 재료 제조 분야의 혁신 실리콘 기반 재료: 실리콘 단결정의 순도는 플로팅 존(FZ)법을 사용하여 13N(99.9999999999%)을 넘어섰으며, 이를 통해 고전력 반도체 소자(예: IGBT) 및 첨단 ...의 성능이 크게 향상되었습니다.더 읽어보세요 -
고순도 금속 순도 검출 기술
다음은 최신 기술, 정확도, 비용 및 응용 시나리오에 대한 포괄적인 분석입니다. I. 최신 검출 기술 ICP-MS/MS 결합 기술 원리: 탠덤 질량 분석법(MS/MS)을 활용하여 매트릭스 간섭을 제거하고 최적의...더 읽어보세요 -
7N 텔루륨 결정 성장 및 정제
7N 텔루륨 결정 성장 및 정제 https://www.kingdchem.com/uploads/芯片旋转.mp4 I. 원료 전처리 및 예비 정제 원료 선택 및 분쇄 재료 요구 사항: 텔루륨 광석 또는 양극 슬라임(Te 함량 ≥5%)을 사용하고, 바람직하게는 구리 제련...더 읽어보세요 -
7N 텔루륨 결정 성장 및 정제 공정 세부 사항 및 기술 매개변수
7N 텔루륨 정제 공정은 구역 정제와 방향성 결정화 기술을 결합합니다. 주요 공정 세부 사항 및 매개변수는 다음과 같습니다. 1. 구역 정제 공정 장비 설계 다층 환형 구역 용융 보트: 직경 300~500mm, 높이 50~80mm, 제작...더 읽어보세요 -
고순도 유황
오늘은 고순도 유황에 대해 알아보겠습니다. 유황은 다양한 용도로 쓰이는 흔한 원소입니다. 화약(사대 발명품 중 하나)에 함유되어 있고, 한의학에서는 항균 작용을 위해 사용하며, 고무 가황 시 재료의 강도를 높이는 데 사용됩니다.더 읽어보세요
