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公开(公告)号：CN116220273A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310128692.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 中建科工集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种复合墙板及其制备方法，包括保温层、强化层和固定结构，所述强化层对称设置在所述保温层两侧，与所述保温层固定连接；所述固定结构穿设在所述保温层和所述强化层之间。其中，所述强化层包括至少一层网格板和强化介质，所述网格板嵌设在所述强化介质内；所述保温层上开设有与所述固定结构相适配的第一连接孔，所述强化层上开设有与所述固定结构和第一连接孔相适配的第二连接孔。通过使用保温层保证整体的保温性能，使用强化层提供足够的力学性能和变形能力，能够满足建筑的受力要求和抗震性能要求，同时极大地减轻了混凝土层的占比，减小了墙体的重量。为了保证墙板各层的协同工作，使用固定结构将三层结合在一起。
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公开(公告)号：CN109651195A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910015801.8
申请日：2019-01-08
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C07C253/30 , C07C255/07
Abstract: 本发明公开一种2-戊烯腈异构化反应生成3-戊烯腈的方法，其特征在于，包括以下步骤：将2-戊烯腈、催化剂、双齿磷配体、Lewis酸、溶剂混合，得到反应体系；在氮气保护的条件下，将步骤一的反应体系于反应压力为0.1～0.5Mpa，反应温度为80～150℃下反应；反应结束后，通过减压蒸馏对未反应的2-戊烯腈和产物3-戊烯腈进行分离。本发明具有增加目标产物的收率，而且缩短了反应工艺，降低产物分离难度的优点。
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公开(公告)号：CN106006673B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201610316420.X
申请日：2016-05-12
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C01C3/02
Abstract: 本发明公开了制备氢氰酸的装置。该装置包括：壳体；第一气固分布板，第一气固分布板具有通孔，第一气固分布板设置在所述反应空间内，将所述反应空间分隔为下部氧化段和上部氨氧化段；气固分离组件，所述气固分离组件包括气固分离件和固体输送管道。该装置通过第一气固分布板将反应空间分隔为下部氧化段和上部氨氧化段，可以使甲醇与氧先在下部氧化段进行氧化反应，然后再在上部氨氧化段与氨进行氨氧化，使氧化和氨氧化两个反应独立进行，以便分别控制两个反应的反应条件，甲醇的转化率和氢氰酸的得率更高，催化剂的寿命更长。
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公开(公告)号：CN105905924A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610316720.8
申请日：2016-05-12
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C01C3/02 , B01J23/887
CPC classification number: C01C3/0241 , B01J23/002 , B01J23/8871 , B01J23/8877 , B01J23/8878 , B01J2523/00 , B01J2523/3718 , B01J2523/41 , B01J2523/54 , B01J2523/68 , B01J2523/842 , B01J2523/847 , B01J2523/55 , B01J2523/67 , B01J2523/845 , B01J2523/3712 , B01J2523/14 , B01J2523/12 , B01J2523/13
Abstract: 本发明公开了制备氢氰酸的方法。该方法包括：在催化剂的作用下，使甲醇、氨和氧气发生催化氧化反应，以便获得氢氰酸，其中，所述催化剂具有MoaNibFecBidPreCofCegVhCriAjOk，A为锂、钠、钾和铷中的至少一种。该方法在上述催化剂的作用下，反应温度较低，催化剂中钼元素的流失少，二氧化碳等过度氧化的副产物少，目标产物HCN的收率高，催化剂的耐磨性和稳定性好。
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公开(公告)号：CN103664691B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310749806.6
申请日：2013-12-27
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C07C253/10 , C07C255/04
Abstract: 本发明公开了一种制备己二腈的方法，该方法包括：使丁二烯与第一氢氰酸在催化剂的作用下发生第一氢氰化反应，以便得到第一混合物；对第一混合物的各组分进行第一分离，以便分别获得第二混合物、剩余丁二烯和剩余第一氢氰酸；向第二混合物中加入助催化剂，并通入第二氢氰酸，以便得到含有己二腈的第三混合物；对第三混合物进行第二分离，以便分别获得己二腈、剩余3-戊烯腈、剩余第二氢氰酸、反应后的催化剂和反应后的助催化剂，其中，所述催化剂为单齿膦配体、双齿膦配体与零价镍组成的配合物，所述助催化剂为路易斯酸。利用该方法制备己二腈，副产物少，无需进行2M3BN异构化反应，工艺简单，且成本低、收率高、产品质量好、经济环保。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102523536B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110421597.3
申请日：2011-12-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及视频图像处理技术领域，公开了一种视频语义可视化方法，包括步骤：a.将视频片段进行镜头切分，提取每个镜头的音视频特征，通过对音视频特征进行聚类，得到多个故事单元，并计算故事单元之间的相关性；b.对每个故事单元进行关键前景内容和关键背景内容提取，并将所提取的关键前景内容和关键背景内容进行合成，得到单一的故事单元表示图；c.通过对多个故事单元发生的时序以及各个故事单元之间相关性的位置优化，进行多个故事单元表示图的合成，得到故事单元语义可视化图；d.用可视化符号语言在故事单元语义可视化图上描述故事线，得到视频语义可视化图。本发明将视频自动转换成合成图像，使得该合成图像能够使视频语义可视化。
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公开(公告)号：CN103664691A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310749806.6
申请日：2013-12-27
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C07C253/10 , C07C255/04
Abstract: 本发明公开了一种制备己二腈的方法，该方法包括：使丁二烯与第一氢氰酸在催化剂的作用下发生第一氢氰化反应，以便得到第一混合物；对第一混合物的各组分进行第一分离，以便分别获得第二混合物、剩余丁二烯和剩余第一氢氰酸；向第二混合物中加入助催化剂，并通入第二氢氰酸，以便得到含有己二腈的第三混合物；对第三混合物进行第二分离，以便分别获得己二腈、剩余3-戊烯腈、剩余第二氢氰酸、反应后的催化剂和反应后的助催化剂，其中，所述催化剂为单齿膦配体、双齿膦配体与零价镍组成的配合物，所述助催化剂为路易斯酸。利用该方法制备己二腈，副产物少，无需进行2M3BN异构化反应，工艺简单，且成本低、收率高、产品质量好、经济环保。
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公开(公告)号：CN103012197A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210553219.5
申请日：2012-12-18
Applicant: 安徽省安庆市曙光化工股份有限公司 , 清华大学
IPC: C07C255/07 , C07C255/04 , C07C253/10
Abstract: 本发明提供一种3-戊烯腈的制备方法和己二腈的制备方法。所述3-戊烯腈的制备方法包括以下步骤：a)使丁二烯与氢氰酸的原料混合液在催化剂的作用下发生氢氰化反应，得到含有3-戊烯腈的第一混合物；以及b)对所述第一混合物进行分离以得到3-戊烯腈，其中，所述催化剂为单齿膦和双齿膦与零价镍组成的配合物。通过采用上述方法，能够有效地以丁二烯与氢氰酸为原料高效、经济地制备3-戊烯腈，且整个工艺安全可靠，流程简单，并且可以显著降低生产成本和设备投资。
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公开(公告)号：CN102523536A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110421597.3
申请日：2011-12-15
Applicant: 清华大学
IPC: H04N21/854 , G06F17/30
Abstract: 本发明涉及视频图像处理技术领域，公开了一种视频语义可视化方法，包括步骤：a.将视频片段进行镜头切分，提取每个镜头的音视频特征，通过对音视频特征进行聚类，得到多个故事单元，并计算故事单元之间的相关性；b.对每个故事单元进行关键前景内容和关键背景内容提取，并将所提取的关键前景内容和关键背景内容进行合成，得到单一的故事单元表示图；c.通过对多个故事单元发生的时序以及各个故事单元之间相关性的位置优化，进行多个故事单元表示图的合成，得到故事单元语义可视化图；d.用可视化符号语言在故事单元语义可视化图上描述故事线，得到视频语义可视化图。本发明将视频自动转换成合成图像，使得该合成图像能够使视频语义可视化。
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公开(公告)号：CN101526955B
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN200910081069.0
申请日：2009-04-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于草图的网络图元自动提取方法，首先接收用户输入的描述目标图元的关键字和草图；然后根据关键字获取对应的一组图片；再利用视觉注意算法分析每幅图片中的视觉注意区域，并利用所述视觉注意区域作为初始值，采用图像提取方法获取一组初始图元；最后对所获取的一组初始图元按照和输入关键字及输入草图的匹配程度进行排序，选取匹配较高的若干个图元为目标图元。本发明还公开了一种基于草图的网络图元自动提取系统。本发明能够根据用户输入的关键字和草图自动获取用户期望的图元，利用图片搜索引擎在海量的网络图片进行图元提取，素材较全。另外，本发明输入简单，人工干预少，因而降低了成本，提高了效率。
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