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Waters网络联接失败怎么办？仪器电源全部打开，但网络联接为三个×××，Masslynx控制不了质谱，重启质谱，也拼不通，大家碰到了这种情况吗？怎么办呢？

急需洛氏硬度計校驗規範，那位有，麻煩您，請告知，並發給偶xiaohualiu０８１８@126.com謝謝啦

请教：三价、五价钒的络合常数是多少？它与什么离子容易络合？

论坛中有做环境检测噪声项目的同行吗？？如果也在使用杭州爱华生产的AWA5680多功能声级计，请说一下你们所确定它的测量范围？？

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v3031709问：AWA5680多功能声级计的测量范围？之前有专家回复我：一是看仪器说明书，二是看检定/校准证书在多大范围内给你做的检定/校准。

[font=&]【题名】： A review on fluorescence spectroscopic analysis of water and wastewater[/font][font=&]【全文链接】: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2050-6120/ac3d79/pdf[/font]

螺环原碳酸酯中螺环基团的峰的位置范围是多少？

常用的硬度计有好多种，下面例举几种洛氏硬度计的适用范围供大家参考学习： 1、手动洛氏硬度计。如：HR-150A，这种是我国最早用于检测硬度的硬度计，硬度值为表盘读数。被测工件厚度小于2毫米的板材均不适合用这种硬度计。试验力有三种，从小到大，共有三种硬度：HRA、HRB、HRC（洛氏硬度中HRA、HRB、HRC的区别），其中淬火钢材、模具钢常用HRC。 2、电动洛氏硬度计。实现了试验过程自动化，无人为误差。也是表盘读数的。 3、数显洛氏硬度计。除了试验过程中自动化，自动显示数值，无人为读数产生的误差，精度更高。其为数字显示，读数方便。 4、电动表面洛氏硬度计。当金属硬度层比较薄时，如用一般洛氏硬度计就会将硬度层打穿，而测不到其表面硬度层的真正硬度，这时要用洛氏表面硬度计。由于表面层较薄，人工手动打就不易控制，一般都为电动，且为数显，所以是数显表面洛氏硬度计。用于经过渗碳或渗氮的钢材、电镀层为主，以及用于想知道金属如钢材、合金钢、硬质合金表面的硬度。 5、数显表面洛氏硬度计。能测一般的洛氏硬度，又能测表面洛氏硬度。根据压头匹配和标尺选择，可测参数为HRA、B、C、D、E、F、G、H和K。CPU数据处理。机子除配有打印机外，还有RS-232计算机接口。

近期国家质检总局发布一批国家计量技术规范，包含便携式布氏、洛氏硬度计校准规范http://mp.weixin.qq.com/s/ha8oSOkeyr6uWzwqYMHjOw

请问哪一位有 Waters 2475 Multiwavelength Fluorescence Detector的使用说明书

深圳市日图科技有限公司旗下的日图科技上海分公司日前宣布：欧洲最大的电子测量仪器生产厂商和专业无线通信、广播、信息技术安全技术的领导厂商罗德与施瓦茨2012年与日图科技上海、苏州、杭州各分公司签署授权许可协议，为中国华东电子制造业提供包括音视频分析仪、EMI接收机、任意波函数信号发生器、射频功率计、射频信号发生器、频谱仪、数字电视信号发生器等检测技术，这是继日图科技荣获08/09财年R&S公司最佳新分销奖、 09/10财年R&S分销产品华南和华东地区优秀合作伙伴奖、10/11财年R&S分销产品华南地区最佳推广奖，2012年双方秉承共同开拓通讯通信检测领域战略合作又一迈进。“结合日图科技华东各分公司（上海、苏州、杭州分别已已立分公司）的强大的电子制造业的客户信息资源，”日图科技市场部对外媒体宣称“2012年罗德与施瓦茨中国华东地区的继续授权合作包括FSH/ZVH/FSL/FSC/ESL/ZVL/SMB100A/SMC100A/UPP/NRP/NRT等全系列分销产品，日图科技华东各分公司将针对通讯通信专业的测试解决方案。

waters2424检测器灵敏度和线性的范围

洛氏硬度计应用范围有哪些？压痕越浅，硬度越高。洛氏硬度试验分为2种，一种是普通洛氏硬度试验，一种是表面洛氏硬度试验。洛氏硬度试验采用120°金刚石圆锥和1.587mm、3.175mm钢球三种压头，采用60kg、100kg、150kg三种试验力，它们共有九种组合，对应于洛氏硬度的九个标尺，即HRA、HRB、HRC、HRD、HRE、HRF、HRG、HRH、HRK。表面洛氏硬度试验采用120°金刚石圆锥和1.5875mm钢球2种压头，采用15kg、30kg、45kg三种试验力，它们共有六种组合，对应于表面洛氏的六个标尺，即HR15N、HR30N、HR45N、HR15N、HR30T、HR45T。1、普通洛氏硬度的应用HRA标尺主要用于测定很硬材料的洛氏硬度，如硬质合金、很薄很硬的钢材以及表面硬化层很薄的硬化材料；HRC标尺是应用最广泛的洛氏硬度标尺。主要用于测定一般钢材、硬度较高的铸件、珠光体可锻铁以及淬火+回火的合金钢等材料。HRD标尺主要应用于测定薄钢材，中等表面硬化的钢，以及珠光体可锻铁等材料。HRB标尺也是应用较广泛的。常用于测定低碳钢，软金属、铜合金、铝合金及可锻铁等中、低硬度材料。HRF标尺主要用于测定硬度较低的有色金属，如退火后的铜合金，也可测定软质薄合金板。HRG标尺可用于测定可锻铁、铜-镍-锌及铜-镍合金。HRE标尺用于测定铸铁、铝合金、镁合金及轴承合金等材料。HRH标尺用于测定硬度较低的有色金属、轻金属如铝、锌、铅等。HRK标尺用于测定轴承合金及软金属或薄材。洛氏硬度计硬度标尺技术条件（表2－1）2、表面洛氏硬度应用主要用于测定薄试样、氮化、氢化、渗碳零件的表面硬度，尤其在镀锌、镀铬等专业部门得到广泛应用。表面洛氏硬度计硬度标尺技术条件（表2－2）杭州东测电子科技有限公司 www.hangzhou17.com 浙江硬度计,浙江粗糙度仪,浙江测厚仪,浙江弹簧试验机,杭州硬度计,杭州粗糙度仪,杭州测厚仪,杭州弹簧试验机。

[size=3]GB/T 16657.1GB/T 16657.2-2008 工业通信网络　现场总线规范　第2部分：物理层规范和服务定义~～～～～～～不知道有没有第一部分GB/T 16657.1，我也没有查到，不可能直接从第二部分开始吧，还有其他的没有请各位达人帮忙，想了解一下GB 工业通信网络　现场总线规范？[/size]

我们实验室的UPLC是WATERS的ACQUITY UPLC，现在检测器后面的反压抑制器出问题了:堵了，从反压抑制器那儿漏液。问工程师，说反压抑制器没法修，只好换新的，我问了报价，一个3千多。大家有没有人碰到过这样的问题。有没有其它解决问题的办法。有的话分享一下。多谢了。呵呵。

中医药是中华文明的瑰宝[1]，在中华民族数千年历史长河中提供了独特的医药理论和方法体系[2-3]。目前，对中医药的研究受到了越来越多的关注，即使是在人工智能等热门研究领域也涌现出相关的研究成果，如Liu等[4]提出了一种2阶段的迁移学习模型，从病历和中医文献资源中生成中医处方。 中药方剂是一个复杂系统，复杂网络是研究复杂系统的重要工具。在网络科学视域内，已有众多研究成果使用网络技术对中药方剂的配伍规律以及“病-症-药”关联关系进行分析，对于指导中药新方开发和临床诊治等具有重要意义。随着对中医药的深入研究，学者们发现方剂中的药与药、药与病症等存在大量模糊、非线性的关系，这种关系可以映射为复杂网络[5]。复杂网络是对实际复杂系统的抽象，用于刻画系统中个体间的相互作用关系，是研究复杂系统性质和功能的基础工具[6]。周雪忠等[7]利用复方药物配伍的无尺度网络规律，实现了基于图论网络分析的处方核心药物配伍知识发现；王世琤等[8]基于复杂网络技术和点式互信息分析慢性肾脏病本虚标实证中药配伍规律。复杂网络理论已广泛地应用于解决中医药领域中的诸多问题[9-11]。 药材群组是指2种及以上药材的组合。每个药材群组的药材组成不同，功能也不尽相同[12]。根据2种药材是否包含在同首方剂中的二元关联关系构建的普通复杂网络模型，难以直观地揭示多种方剂中存在的药材之间的高阶复杂关联关系，普通复杂网络不能全面刻画和揭示方剂网络中药材群组信息及其内在规律，基于超图的超网络方法的相关研究应运而生[13]。超图允许由多个节点组成更一般的交互[14]，可以更好地描述中药方剂中存在的药材群组之间的高阶复杂关联关系。Estrada等[15]认为基于超图拓扑结构构建的网络为超网络（hypernetwork），超网络模型与之前研究过的大多数复杂网络具有相似的定性特征[16]。从理论上讲，超图可以推广一般图上的某些结论[17]。关于超网络的研究呈现出了快速发展的趋势，吸引了大量学者从交叉应用的角度展开深入研究。Johnson[18]认为超网络提供了一种表示多层次系统的新方法，其目标是整合它们的微观和宏观动态，如Pearcy等[19]将生物代谢中渗流过程的概念扩展到超网络，采用超网络的形式来研究细菌代谢超网络的鲁棒性；Pan等[20]将循环特征转移到超链接预测算法中，提出了一种基于循环的超链接预测方法。在中医药领域运用超网络理论和方法的研究处于探索阶段，不同于俞成诚等[21]构建的基于图的超网络（supernetwork）的分析方法，符康等[22]基于超图理论建立中医药方剂网络，对重要的单味药材或药对进行挖掘。 本研究运用基于超图的超网络对中药方剂中药材的多元关联进行建模，将药材映射为节点，方剂映射为超边，在保证节点同质性的同时，能有效地显示众多中药方剂中不同群组规模药材的高阶关联关系，有利于系统地识别出核心的药材群组及药材之间的相互作用模式，为中药方剂系统中的天然药材群组信息挖掘提供科学方法，以期为探究中药方剂作用机制及临床研发提供参考。 1 资料与方法 1.1 资料收集 本研究使用的数据来源于《实用中医三味药方》[23]和TCM-ID中医药信息数据库（https:// www.bidd.group/TCMID/）；前者收集整理了中药方剂2 719首，后者收集整理来自包括《中国药典》、经典中药处方以及国家药品监督管理总局批准的中药方剂共计7 443首。 1.2 数据采集与规范 纳入中药方剂的基本信息包括方剂名称和组成药材。若含中药提取物则将该中药提取物转换成对应的中药名称。名称相同的方剂只保留1首。排除方药组成不完整或为单味药的方剂以及药味数大于15的方剂。参照《中国药典》2020年版[24]和全国中医药行业高等教育“十二五”规划教材《中药学》[25]对纳入处方药物名称及性味归经进行规范化处理。同一药物因习惯或地域不同具有多种名称者进行统一，如“法半夏”“制半夏”和“姜半夏”均统一为“半夏”。同种药材名称有差异的进行规范化处理，“白芍药”规范为“白芍”，“仙灵脾”规范为“淫羊藿”，“山茱萸”规范为“山萸肉”等。炮制前后功效无明显差异者仍用生药名称，如生附子、熟附子统称为“附子”；功效差异较大的则分别录入，如“生地黄”和“熟地黄”。 将规范后的数据进行编码并建立Excel表，即得到所构建的中药方剂超网络的关联矩阵。方剂数据库的收集和整理由2名研究人员共同完成，然后独立进行数据审核，保证不一致的数据记录占比控制在3%以下。根据研究计划和内容，对数据进行集成、清洗和预处理等。按数据的来源分别建立数据集1和数据集2。 1.3 中药方剂超网络模型构建 本研究对象是基于超图的中药方剂超网络，其拓扑结构采用了超图作为数学表示形式[17]。设节点集合，超边集合均是有限集合，且，，则称V和ε之间存在二元关系H，则H是一个超图。 为了说明中药方剂超网络的构建方法，本研究以5首中药方剂为例构建小规模的中药方剂超网络HL，如图1所示。这5首方剂的名称及其各自的组成药材分别为：（1）麻黄汤，由麻黄、桂枝、甘草、杏仁组成；（2）大陷胸丸，由葶苈子、芒硝、杏仁、大黄组成；（3）桂枝汤，由桂枝、炙甘草、白芍、生姜、大枣组成；（4）十枣汤方，由大枣、芫花、大戟、甘遂组成；（5）大陷胸汤，由芒硝、大黄、甘遂组成。将每一首中药方剂都作为1条超边（超边用封闭的曲线表示），将相应方剂中出现的每味药材作为节点，可得到图1中具有13个节点和5条超边的中药方剂超网络HL。其中，节点用符号v来表示，超边用符号E表示。 在图1所示的超网络中，超边E1、E2、E3、E4和E5分别表示麻黄汤、大陷胸丸、桂枝汤、十枣汤方和大陷胸汤。结合超图理论的基本知识，易知图1中每条超边的节点数和不同节点所属的超边数。然而，由于桂枝和甘草这2味药材同时出现在麻黄汤和桂枝汤中，意味着桂枝和甘草2个节点既存在于超边E1中，也存在于超边E3中；同理表示大黄和芒硝的2个不同节点既存在于超边E2中，也存在于超边E5中。超网络HL体现了药材群组信息，需要新的方法进行信息挖掘。 图片 1.4 超网络拓扑结构特征 在超网络中，节点超度表示该节点存在于多少条超边中，即其被包含的超边数目。在超网络的关联矩阵中，节点的超度也可通过统计相应行中非零元素的个数来计算。超度分布是节点超度的概率分布或频率分布，表示为超网络中超度的对应节点数量在整体节点总数中所占比例。为了分析中药方剂超网络中药材的组群信息，超网络中新的挖掘群体信息的概念介绍如下。 1.4.1 紧密相关集（tightly related set）[26] 设H＝(V, ε)是具有m条超边的n阶超图，若存在超边Ei (i∈1, 2,…, m)使得集合F是Ei的非空子集，则称F是超图H的1个紧密相关集。超图H的所有紧密相关集组成的集合记为Φc(H)。特别地，当F的元素个数为t时，称其为超图H的t元紧密相关集，H的所有t元紧密相关集组成的集合记为Φt(H)。 图片 图片 1.5 数据分析 利用收集的中药方剂数据集，依据中药方剂超网络的构建方法，使用NumPy库处理多维数组和矩阵，得到对应超网络的关联矩阵。采用Python 3.10软件进行数据分析，分别对超度、超度分布、t元组度、t元组度分布，以及完全分布这些拓扑指标进行计算。将Pandas库导入Python 3.10中对计算结果进行处理，并运用Matplotlib库中的Pyplot模块创建静态、交互性的网络图，从而对结果进行可视化展示。 超图的特点是允许多个节点组成1条超边，从而形成更为丰富和复杂的关联结构，能为群组关系的描述提供最一般且无约束的数学表示[26]。组度可以反映超网络中小群体的局部特性，从而有利于挖掘出多种药材间潜在的、有价值的依赖关系。 2 结果 2.1 数据筛选结果 本研究创建2个数据集，共收集10 162首中药方剂数据，对数据进行清洗及规范化处理后最终得到9 234条有效数据。数据集基本指标统计如表1所示。 图片 2.2 均匀中药方剂超网络分析 由数据集1构建均匀中药方剂超网络Hsw。其中，以相关的1 404味药材作为节点，以这些药材组成的2 719首方剂为超边。因为每首方剂均含有3味药材，所以超网络Hsw是均匀的。 2.2.1 超网络Hsw的组度分布规律分析 计算相关集的组度、组度分布和完全组度分布，然后在双对数坐标下对超网络节点组度分布进行可视化，最后用最小二乘法进行拟合。超网络Hsw的组度分布及线性拟合见图2，其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图2-a可知，超网络Hsw的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-b可知，超网络Hsw 的二元组度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-c可知，均匀超网络Hsw的完全组度分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图2中的3个线性拟合结果可以看出，超网络Hsw的3个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，意味着每个分布都具有长尾效应。说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.2.2 超网络Hsw的高频药材群组分析 由组度分布规律研究结果可知，超网络Hsw规模不同的组度分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络Hsw中的影响力越大。依据构建超网络Hsw的方法可知，组度即为对应药材群组被包含的方剂的首数。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。超网络Hsw中超度排名前10的药材见图3，它们都是十分常见的中药材。甘草是超度最大的药材，超度为322，表明甘草出现在相应数据集的322首方剂中。甘草有清热解毒、去痰止咳、补脾益气、缓急止痛、调和诸药的功效[27]，其种植和应用非常广泛。超度排名2～5名的依次为黄连、当归、大黄和人参。排名第10的黄柏的组度也高达86。 图片 组度≥7的25个二元药材群组的词云图见图4。排名第1的二元药材群组是{黄连，黄芩}，组度为15，表明黄连和黄芩同时包含在15首方剂中，这2味药材配伍在相应方剂数据集中出现的频率最高。黄芩味苦、性寒；黄连性苦、性寒；2味药皆以清热燥湿、泻火解毒为主，常于方剂中配伍使用[28]。排名第2的二元药材群组是{干姜，附子}，组度为14，表明干姜和附子同时包含在14首方剂中。干姜味辛，性温、大热，有辛散里寒、温助中阳的功效[29]；附子辛热燥烈，补火散寒，有温通周身阳气的功效[30]。 它们常配伍使用，如含有这2味药材的方剂姜附汤，主要治疗脾虚腹胀、呕吐痰饮或食不进等症状[31]。排名第3的二元药材群组有{甘草，人参}和{大黄，甘草}，组度均为13，表明这2对组合同时出现在13首方剂中。人参甘、微苦，有益气健脾、燮理药性的功效[29]；大黄有下瘀血、调中化食及安和五脏的作用[32]。以甘草和人参为主的方剂温中丸，主要治疗中气虚热、不喜饮冷或肢体倦怠等症状[31]。以大黄和甘草为主的方剂大黄汤，主要治疗大便不畅或散风活血等症状[31]。 综上分析可知，黄芩和附子虽然是排名前2的二元药材群组的重要组成药材，但是这2味药都没有出现在超度排名前8的药材中。当归虽然是超度排名第3的药材，但是却没有出现在组度排名前3的二元药材群组中。 2.3 非均匀中药方剂超网络分析 由数据集2构建非均匀中药方剂超网络HTC，以相关的2 381味药材作为节点，以这些药材组成的6 515首方剂为超边。因每首方剂均含有的药材数量＞1且＜16，所以超网络HTC是非均匀的。通过计算可知，其超边的平均节点数为8.98。该数据集相较于数据集1规模更大。 2.3.1 超网络HTC组度分布规律分析 图5为非均匀超网络HTC在双对数坐标系下的组度分布和完全分布，以及用最小二乘法进行线性拟合的示意图。其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图5-a可知，超网络HTC的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图5-b～g可知，超网络HTC的二至七元组度分布也都呈现出明显的幂律分布特性。由图5-h可知，超网络HTC的完全分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图5中的8个线性拟合结果可以看出，超网络HTC的8个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，且尾部节点分布较多，说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.3.2 超网络HTC的高频药材群组分析 由组度分布规律结果可知，超网络HTC的规模不同的组度的分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络HTC的中影响力越大。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。非均匀超网络HTC中超度排名前20的药材见图6。其中，甘草是超度最大的药材，超度为2 353。超度排名2～5的依次为乳香、黄芩、川芎和牡蛎。排名第20的茴香的组度也高达238。 图片 组度排名前5的二至七元药材群组见表2。本研究分别对不同规模药材群组的组度排名第1的群组进行分析。组度排名第1的二元药材群组是{黄芩，甘草}，组度为544，表明黄芩和甘草这2味药同时包含在544首方剂中。它们常搭配使用，如包含这2味药的清肺排毒汤具有抗和抗病毒等作用[33]。组度排名第1的三元药材群组是{黄连，黄芩，甘草}，组度为187，表明黄连、黄芩和甘草这3味药同时包含在187首方剂中。它们常配伍使用，如含有这3味药的方剂甘草泻心汤主要治疗脾胃虚弱和呕吐等症[34]。组度排名第1的四元药材群组是{党参，白术，茯苓，甘草}，组度为41，表明党参、白术、茯苓和甘草这4味药同时包含在41首方剂中。党参性甘，有补中益气等功效；白术味苦，性甘、温，归脾、胃经，具有健脾益气、燥湿利水之功效；茯苓药性甘淡平，有健脾宁心、利水渗湿等功效。它们常配伍使用，如含有这4味药的方剂八珍汤，主要治疗脾虚和腹泻等症状[31]。组度排名第1的五元药材群组是{白术，茯苓，甘草，生姜，大枣}，组度为19，表明白术、茯苓、甘草、生姜和大枣这5味药同时包含在19首方剂中。生姜有解表散寒、温中止呕和温肺止咳的作用；大枣有补中益气和养血安神的作用。它们常配伍使用，如含有这5味药的方剂六君子汤，主要治疗气血两虚、神疲肢倦和食欲不振等症状[31]。组度排名第1的六元药材群组是{羌活，防风，苍术，白芷，黄芩，甘草}，组度为12，表明羌活、防风、苍术、白芷、黄芩和甘草这6味药同时包含在12首方剂中。羌活和防风有解表散寒和祛风胜湿的作用；苍术有燥湿健脾和祛风散寒的作用；白芷有解表散寒、祛风止痛、通鼻窍和燥湿止带的作用。它们常配伍使用，如含有这6味药的方剂九味羌活汤，主要治疗感冒、发烧等症状[29]。组度排名第1的七元药材群组是{川芎，白芷，羌活，细辛，防风，薄荷，甘草}，组度为10，表明这7味药材同时包含在10首方剂中。川芎有活血行气和祛风止痛的作用；细辛有解表散寒、祛风止痛和温肺化饮的作用；薄荷有疏散风热、清利头目、利咽透疹和疏肝行气的作用。它们常配伍使用。如含有这7味药的方剂金不换膏，有祛风散寒和活血止痛的功效[31]。 图片 为了直观地显示超网络HTC的药材群组的频数大小，使用词云技术展示不同规模药材群组的词云图。图7为组度大于169的28个二元药材群组词云图，图8为组度大于64的24个三元药材群组词云图。 图片 由上述分析可知，超度排名第2的乳香和第5的牡蛎，均没有出现在排名第1的二至七元药材群组中。超度排名第3的黄芩也没有出现在排名第1的四、五和七元药材群组中。川芎超度排名第4，但没有出现在二至五元药材群组排名前5的所有群组中。黄连超度排名第7，但是却出现在排名第2的二元药材群组中以及排名第1的三元药材群组中。 3 讨论 中医药全面振兴已成为国家战略，很多新的科学技术与方法已广泛地应用于中医药研究中，其中在中医药信息挖掘方面，复杂网络理论是分析和处理传统中药方剂数据的有效方法。方剂是依据病情在辨证立法的基础上遵循“君、臣、佐、使”的基本组织结构，选择合适的药物配伍而成，含有丰富的复杂性规律[35]。依据丰富的中医药数据进行信息挖掘，对于阐明方剂配伍的科学内涵、完善中药药性理论和指导中医药新方剂开发等具有深刻意义[36]。 本研究通过基于超图的超网络模型对方剂间多元的药材群组进行分析。在探索药材群组信息时，将每首方剂视为超边，每种药材视为节点，多种药材同时使用可以看作它们之间存在高阶交互进而构成核心药材群组。构建中药方剂超网络模型，能更好地理解中药方剂的配伍规律以及中药材之间的相互作用模式。 研究结果表明，通过基于超图的超网络方法建模，能够挖掘出中药方剂和药材之间更多的隐藏信息，特别是包含药材味数大于2的群组信息。构建均匀超网络模型结果显示，甘草是使用频率最高的单一药材，{黄连，黄芩}是最常用的二元药材群组。构建非均匀超网络模型结果同样显示甘草是最常用的单一药材，{黄芩，甘草}是最常用的二元药材群组，{黄连，黄芪，甘草}是最常用的三元药材群组，{党参，白术，茯苓，甘草}是使用最多的四元药材群组。通过在双对数坐标系下进行药材组群分布规律统计，可知2个超网络模型的组度分布均遵循幂律分布，具有无标度特性，意味着对应方剂数据库中出现频率越高的药材组群越重要。探究二元药材群组或三元药材群组乃至更多元的药材群组的配伍使用，对中药方剂的配伍规律和中药材属性的研究具有重要意义，可为遣药组方等提供理论参考，对于医生临床组方等也能起到辅助作用。 传统复杂网络方法在处理中药方剂时难以有效地捕捉到多个药材同时出现在方剂中的情况。超网络突破了描述点对关联的局限，能够有效地描述中药方剂这一现实复杂系统具有的高阶交互关系。运用超网络的理论和方法对中药方剂系统进行建模，通过拓扑特性研究对应超网络结构功能有利于挖掘中药方剂系统中的组群信息。本研究在处理高阶的复杂关联关系具有一定的系统性和普适性，可用于对中药方剂系统的深入研究。 暂无留言

中医药是中华文明的瑰宝[1]，在中华民族数千年历史长河中提供了独特的医药理论和方法体系[2-3]。目前，对中医药的研究受到了越来越多的关注，即使是在人工智能等热门研究领域也涌现出相关的研究成果，如Liu等[4]提出了一种2阶段的迁移学习模型，从病历和中医文献资源中生成中医处方。 中药方剂是一个复杂系统，复杂网络是研究复杂系统的重要工具。在网络科学视域内，已有众多研究成果使用网络技术对中药方剂的配伍规律以及“病-症-药”关联关系进行分析，对于指导中药新方开发和临床诊治等具有重要意义。随着对中医药的深入研究，学者们发现方剂中的药与药、药与病症等存在大量模糊、非线性的关系，这种关系可以映射为复杂网络[5]。复杂网络是对实际复杂系统的抽象，用于刻画系统中个体间的相互作用关系，是研究复杂系统性质和功能的基础工具[6]。周雪忠等[7]利用复方药物配伍的无尺度网络规律，实现了基于图论网络分析的处方核心药物配伍知识发现；王世琤等[8]基于复杂网络技术和点式互信息分析慢性肾脏病本虚标实证中药配伍规律。复杂网络理论已广泛地应用于解决中医药领域中的诸多问题[9-11]。 药材群组是指2种及以上药材的组合。每个药材群组的药材组成不同，功能也不尽相同[12]。根据2种药材是否包含在同首方剂中的二元关联关系构建的普通复杂网络模型，难以直观地揭示多种方剂中存在的药材之间的高阶复杂关联关系，普通复杂网络不能全面刻画和揭示方剂网络中药材群组信息及其内在规律，基于超图的超网络方法的相关研究应运而生[13]。超图允许由多个节点组成更一般的交互[14]，可以更好地描述中药方剂中存在的药材群组之间的高阶复杂关联关系。Estrada等[15]认为基于超图拓扑结构构建的网络为超网络（hypernetwork），超网络模型与之前研究过的大多数复杂网络具有相似的定性特征[16]。从理论上讲，超图可以推广一般图上的某些结论[17]。关于超网络的研究呈现出了快速发展的趋势，吸引了大量学者从交叉应用的角度展开深入研究。Johnson[18]认为超网络提供了一种表示多层次系统的新方法，其目标是整合它们的微观和宏观动态，如Pearcy等[19]将生物代谢中渗流过程的概念扩展到超网络，采用超网络的形式来研究细菌代谢超网络的鲁棒性；Pan等[20]将循环特征转移到超链接预测算法中，提出了一种基于循环的超链接预测方法。在中医药领域运用超网络理论和方法的研究处于探索阶段，不同于俞成诚等[21]构建的基于图的超网络（supernetwork）的分析方法，符康等[22]基于超图理论建立中医药方剂网络，对重要的单味药材或药对进行挖掘。 本研究运用基于超图的超网络对中药方剂中药材的多元关联进行建模，将药材映射为节点，方剂映射为超边，在保证节点同质性的同时，能有效地显示众多中药方剂中不同群组规模药材的高阶关联关系，有利于系统地识别出核心的药材群组及药材之间的相互作用模式，为中药方剂系统中的天然药材群组信息挖掘提供科学方法，以期为探究中药方剂作用机制及临床研发提供参考。 1 资料与方法 1.1 资料收集 本研究使用的数据来源于《实用中医三味药方》[23]和TCM-ID中医药信息数据库（https:// www.bidd.group/TCMID/）；前者收集整理了中药方剂2 719首，后者收集整理来自包括《中国药典》、经典中药处方以及国家药品监督管理总局批准的中药方剂共计7 443首。 1.2 数据采集与规范 纳入中药方剂的基本信息包括方剂名称和组成药材。若含中药提取物则将该中药提取物转换成对应的中药名称。名称相同的方剂只保留1首。排除方药组成不完整或为单味药的方剂以及药味数大于15的方剂。参照《中国药典》2020年版[24]和全国中医药行业高等教育“十二五”规划教材《中药学》[25]对纳入处方药物名称及性味归经进行规范化处理。同一药物因习惯或地域不同具有多种名称者进行统一，如“法半夏”“制半夏”和“姜半夏”均统一为“半夏”。同种药材名称有差异的进行规范化处理，“白芍药”规范为“白芍”，“仙灵脾”规范为“淫羊藿”，“山茱萸”规范为“山萸肉”等。炮制前后功效无明显差异者仍用生药名称，如生附子、熟附子统称为“附子”；功效差异较大的则分别录入，如“生地黄”和“熟地黄”。 将规范后的数据进行编码并建立Excel表，即得到所构建的中药方剂超网络的关联矩阵。方剂数据库的收集和整理由2名研究人员共同完成，然后独立进行数据审核，保证不一致的数据记录占比控制在3%以下。根据研究计划和内容，对数据进行集成、清洗和预处理等。按数据的来源分别建立数据集1和数据集2。 1.3 中药方剂超网络模型构建 本研究对象是基于超图的中药方剂超网络，其拓扑结构采用了超图作为数学表示形式[17]。设节点集合，超边集合均是有限集合，且，，则称V和ε之间存在二元关系H，则H是一个超图。 为了说明中药方剂超网络的构建方法，本研究以5首中药方剂为例构建小规模的中药方剂超网络HL，如图1所示。这5首方剂的名称及其各自的组成药材分别为：（1）麻黄汤，由麻黄、桂枝、甘草、杏仁组成；（2）大陷胸丸，由葶苈子、芒硝、杏仁、大黄组成；（3）桂枝汤，由桂枝、炙甘草、白芍、生姜、大枣组成；（4）十枣汤方，由大枣、芫花、大戟、甘遂组成；（5）大陷胸汤，由芒硝、大黄、甘遂组成。将每一首中药方剂都作为1条超边（超边用封闭的曲线表示），将相应方剂中出现的每味药材作为节点，可得到图1中具有13个节点和5条超边的中药方剂超网络HL。其中，节点用符号v来表示，超边用符号E表示。 图片 在图1所示的超网络中，超边E1、E2、E3、E4和E5分别表示麻黄汤、大陷胸丸、桂枝汤、十枣汤方和大陷胸汤。结合超图理论的基本知识，易知图1中每条超边的节点数和不同节点所属的超边数。然而，由于桂枝和甘草这2味药材同时出现在麻黄汤和桂枝汤中，意味着桂枝和甘草2个节点既存在于超边E1中，也存在于超边E3中；同理表示大黄和芒硝的2个不同节点既存在于超边E2中，也存在于超边E5中。超网络HL体现了药材群组信息，需要新的方法进行信息挖掘。 1.4 超网络拓扑结构特征 在超网络中，节点超度表示该节点存在于多少条超边中，即其被包含的超边数目。在超网络的关联矩阵中，节点的超度也可通过统计相应行中非零元素的个数来计算。超度分布是节点超度的概率分布或频率分布，表示为超网络中超度的对应节点数量在整体节点总数中所占比例。为了分析中药方剂超网络中药材的组群信息，超网络中新的挖掘群体信息的概念介绍如下。 1.4.1 紧密相关集（tightly related set）[26] 设H＝(V, ε)是具有m条超边的n阶超图，若存在超边Ei (i∈1, 2,…, m)使得集合F是Ei的非空子集，则称F是超图H的1个紧密相关集。超图H的所有紧密相关集组成的集合记为Φc(H)。特别地，当F的元素个数为t时，称其为超图H的t元紧密相关集，H的所有t元紧密相关集组成的集合记为Φt(H)。 图片 1.5 数据分析 利用收集的中药方剂数据集，依据中药方剂超网络的构建方法，使用NumPy库处理多维数组和矩阵，得到对应超网络的关联矩阵。采用Python 3.10软件进行数据分析，分别对超度、超度分布、t元组度、t元组度分布，以及完全分布这些拓扑指标进行计算。将Pandas库导入Python 3.10中对计算结果进行处理，并运用Matplotlib库中的Pyplot模块创建静态、交互性的网络图，从而对结果进行可视化展示。 超图的特点是允许多个节点组成1条超边，从而形成更为丰富和复杂的关联结构，能为群组关系的描述提供最一般且无约束的数学表示[26]。组度可以反映超网络中小群体的局部特性，从而有利于挖掘出多种药材间潜在的、有价值的依赖关系。 2 结果 2.1 数据筛选结果 本研究创建2个数据集，共收集10 162首中药方剂数据，对数据进行清洗及规范化处理后最终得到9 234条有效数据。数据集基本指标统计如表1所示。 图片 2.2 均匀中药方剂超网络分析 由数据集1构建均匀中药方剂超网络Hsw。其中，以相关的1 404味药材作为节点，以这些药材组成的2 719首方剂为超边。因为每首方剂均含有3味药材，所以超网络Hsw是均匀的。 2.2.1 超网络Hsw的组度分布规律分析 计算相关集的组度、组度分布和完全组度分布，然后在双对数坐标下对超网络节点组度分布进行可视化，最后用最小二乘法进行拟合。超网络Hsw的组度分布及线性拟合见图2，其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图2-a可知，超网络Hsw的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-b可知，超网络Hsw的二元组度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-c可知，均匀超网络Hsw的完全组度分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图2中的3个线性拟合结果可以看出，超网络Hsw的3个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，意味着每个分布都具有长尾效应。说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 2.2.2 超网络Hsw的高频药材群组分析 由组度分布规律研究结果可知，超网络Hsw规模不同的组度分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络Hsw中的影响力越大。依据构建超网络Hsw的方法可知，组度即为对应药材群组被包含的方剂的首数。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。超网络Hsw中超度排名前10的药材见图3，它们都是十分常见的中药材。甘草是超度最大的药材，超度为322，表明甘草出现在相应数据集的322首方剂中。甘草有清热解毒、去痰止咳、补脾益气、缓急止痛、调和诸药的功效[27]，其种植和应用非常广泛。超度排名2～5名的依次为黄连、当归、大黄和人参。排名第10的黄柏的组度也高达86。 图片 组度≥7的25个二元药材群组的词云图见图4。排名第1的二元药材群组是{黄连，黄芩}，组度为15，表明黄连和黄芩同时包含在15首方剂中，这2味药材配伍在相应方剂数据集中出现的频率最高。黄芩味苦、性寒；黄连性苦、性寒；2味药皆以清热燥湿、泻火解毒为主，常于方剂中配伍使用[28]。排名第2的二元药材群组是{干姜，附子}，组度为14，表明干姜和附子同时包含在14首方剂中。干姜味辛，性温、大热，有辛散里寒、温助中阳的功效[29]；附子辛热燥烈，补火散寒，有温通周身阳气的功效[30]。 图片 它们常配伍使用，如含有这2味药材的方剂姜附汤，主要治疗脾虚腹胀、呕吐痰饮或食不进等症状[31]。排名第3的二元药材群组有{甘草，人参}和{大黄，甘草}，组度均为13，表明这2对组合同时出现在13首方剂中。人参甘、微苦，有益气健脾、燮理药性的功效[29]；大黄有下瘀血、调中化食及安和五脏的作用[32]。以甘草和人参为主的方剂温中丸，主要治疗中气虚热、不喜饮冷或肢体倦怠等症状[31]。以大黄和甘草为主的方剂大黄汤，主要治疗大便不畅或散风活血等症状[31]。 综上分析可知，黄芩和附子虽然是排名前2的二元药材群组的重要组成药材，但是这2味药都没有出现在超度排名前8的药材中。当归虽然是超度排名第3的药材，但是却没有出现在组度排名前3的二元药材群组中。 2.3 非均匀中药方剂超网络分析 由数据集2构建非均匀中药方剂超网络HTC，以相关的2 381味药材作为节点，以这些药材组成的6 515首方剂为超边。因每首方剂均含有的药材数量＞1且＜16，所以超网络HTC是非均匀的。通过计算可知，其超边的平均节点数为8.98。该数据集相较于数据集1规模更大。 2.3.1 超网络HTC组度分布规律分析 图5为非均匀超网络HTC在双对数坐标系下的组度分布和完全分布，以及用最小二乘法进行线性拟合的示意图。其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 由图5-a可知，超网络HTC的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图5-b～g可知，超网络HTC的二至七元组度分布也都呈现出明显的幂律分布特性。由图5-h可知，超网络HTC的完全分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图5中的8个线性拟合结果可以看出，超网络HTC的8个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，且尾部节点分布较多，说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.3.2 超网络HTC的高频药材群组分析 由组度分布规律结果可知，超网络HTC的规模不同的组度的分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络HTC的中影响力越大。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。非均匀超网络HTC中超度排名前20的药材见图6。其中，甘草是超度最大的药材，超度为2 353。超度排名2～5的依次为乳香、黄芩、川芎和牡蛎。排名第20的茴香的组度也高达238。 图片 组度排名前5的二至七元药材群组见表2。本研究分别对不同规模药材群组的组度排名第1的群组进行分析。组度排名第1的二元药材群组是{黄芩，甘草}，组度为544，表明黄芩和甘草这2味药同时包含在544首方剂中。它们常搭配使用，如包含这2味药的清肺排毒汤具有抗炎和抗病毒等作用[33]。组度排名第1的三元药材群组是{黄连，黄芩，甘草}，组度为187，表明黄连、黄芩和甘草这3味药同时包含在187首方剂中。它们常配伍使用，如含有这3味药的方剂甘草泻心汤主要治疗脾胃虚弱和呕吐等症[34]。组度排名第1的四元药材群组是{党参，白术，茯苓，甘草}，组度为41，表明党参、白术、茯苓和甘草这4味药同时包含在41首方剂中。党参性甘，有补中益气等功效；白术味苦，性甘、温，归脾、胃经，具有健脾益气、燥湿利水之功效；茯苓药性甘淡平，有健脾宁心、利水渗湿等功效。它们常配伍使用，如含有这4味药的方剂八珍汤，主要治疗脾虚和腹泻等症状[31]。组度排名第1的五元药材群组是{白术，茯苓，甘草，生姜，大枣}，组度为19，表明白术、茯苓、甘草、生姜和大枣这5味药同时包含在19首方剂中。生姜有解表散寒、温中止呕和温肺止咳的作用；大枣有补中益气和养血安神的作用。它们常配伍使用，如含有这5味药的方剂六君子汤，主要治疗气血两虚、神疲肢倦和食欲不振等症状[31]。组度排名第1的六元药材群组是{羌活，防风，苍术，白芷，黄芩，甘草}，组度为12，表明羌活、防风、苍术、白芷、黄芩和甘草这6味药同时包含在12首方剂中。羌活和防风有解表散寒和祛风胜湿的作用；苍术有燥湿健脾和祛风散寒的作用；白芷有解表散寒、祛风止痛、通鼻窍和燥湿止带的作用。它们常配伍使用，如含有这6味药的方剂九味羌活汤，主要治疗感冒、发烧等症状[29]。组度排名第1的七元药材群组是{川芎，白芷，羌活，细辛，防风，薄荷，甘草}，组度为10，表明这7味药材同时包含在10首方剂中。川芎有活血行气和祛风止痛的作用；细辛有解表散寒、祛风止痛和温肺化饮的作用；薄荷有疏散风热、清利头目、利咽透疹和疏肝行气的作用。它们常配伍使用。如含有这7味药的方剂金不换膏，有祛风散寒和活血止痛的功效[31]。 图片 为了直观地显示超网络HTC的药材群组的频数大小，使用词云技术展示不同规模药材群组的词云图。图7为组度大于169的28个二元药材群组词云图，图8为组度大于64的24个三元药材群组词云图。 由上述分析可知，超度排名第2的乳香和第5的牡蛎，均没有出现在排名第1的二至七元药材群组中。超度排名第3的黄芩也没有出现在排名第1的四、五和七元药材群组中。川芎超度排名第4，但没有出现在二至五元药材群组排名前5的所有群组中。黄连超度排名第7，但是却出现在排名第2的二元药材群组中以及排名第1的三元药材群组中。 图片 3 讨论 中医药全面振兴已成为国家战略，很多新的科学技术与方法已广泛地应用于中医药研究中，其中在中医药信息挖掘方面，复杂网络理论是分析和处理传统中药方剂数据的有效方法。方剂是依据病情在辨证立法的基础上遵循“君、臣、佐、使”的基本组织结构，选择合适的药物配伍而成，含有丰富的复杂性规律[35]。依据丰富的中医药数据进行信息挖掘，对于阐明方剂配伍的科学内涵、完善中药药性理论和指导中医药新方剂开发等具有深刻意义[36]。 本研究通过基于超图的超网络模型对方剂间多元的药材群组进行分析。在探索药材群组信息时，将每首方剂视为超边，每种药材视为节点，多种药材同时使用可以看作它们之间存在高阶交互进而构成核心药材群组。构建中药方剂超网络模型，能更好地理解中药方剂的配伍规律以及中药材之间的相互作用模式。 研究结果表明，通过基于超图的超网络方法建模，能够挖掘出中药方剂和药材之间更多的隐藏信息，特别是包含药材味数大于2的群组信息。构建均匀超网络模型结果显示，甘草是使用频率最高的单一药材，{黄连，黄芩}是最常用的二元药材群组。构建非均匀超网络模型结果同样显示甘草是最常用的单一药材，{黄芩，甘草}是最常用的二元药材群组，{黄连，黄芪，甘草}是最常用的三元药材群组，{党参，白术，茯苓，甘草}是使用最多的四元药材群组。通过在双对数坐标系下进行药材组群分布规律统计，可知2个超网络模型的组度分布均遵循幂律分布，具有无标度特性，意味着对应方剂数据库中出现频率越高的药材组群越重要。探究二元药材群组或三元药材群组乃至更多元的药材群组的配伍使用，对中药方剂的配伍规律和中药材属性的研究具有重要意义，可为遣药组方等提供理论参考，对于医生临床组方等也能起到辅助作用。 传统复杂网络方法在处理中药方剂时难以有效地捕捉到多个药材同时出现在方剂中的情况。超网络突破了描述点对关联的局限，能够有效地描述中药方剂这一现实复杂系统具有的高阶交互关系。运用超网络的理论和方法对中药方剂系统进行建模，通过拓扑特性研究对应超网络结构功能有利于挖掘中药方剂系统中的组群信息。本研究在处理高阶的复杂关联关系具有一定的系统性和普适性，可用于对中药方剂系统的深入研究。

Waters 液相网络版显示connect to system loss，请问可能原因及处理方法

环境信息网络建设规范[~172886~]

环境信息网络维护管理规范[~172891~]

了解网络色谱工作站有一段时间了，在网上搜了很多资料，也通过现场考察了一些各个品牌的用户，本人觉得： 一：市场占有率：排名 water、安捷伦、热电、岛津（很少见）。从各家提供的名单看waters占有80%以上的市场份额，安捷伦12%，热电7%（时间不长，便宜）。 估计可能有误，别喷。 二： 反控能力： waters 反控能力最强大，反控别家仪器也能实现emopwer的功能，这点值得 赞！ 安捷伦是只管好自己的仪器，反控别家能力欠缺。 热电：网络版新秀，据他们所述，都能反控，销售技巧很强！！！不过从客户反馈来看，反控仪器还是有欠缺：简单反控，反控也不好。热电勿喷！不过便宜呀，市场还是有的。 三、合规性。waters合规是没法说的，连 FDA 欧盟等等国外检查官一致推崇emopwer工作站！工作做得好！国内CFDA那肯定没有话说，不过有点断网后不能运行新样品，这点不好，据waters说这是保证合规，如果断网后还能运行，不合规。 安捷伦合规应该也行。热电：断网后能运行新样品，不过这点有点疑惑？ 断网后是不是需要做认证，数据不统一........................个人感觉有点不合规。热电的合规性，不过目前CFDA检查肯定是没有问题。以后就不好说了。。。。。。。。也有可能升级产品。 四、价格： water 昂贵， 安 还可以， 热电很便宜，谈得好可以先用! 很有优势。 总结一下：出口肯定得选waters ，为了不停的检查实验室省心！出口的企业一定要坚持选 emopwer和安捷伦哟，千万不能跟老板省钱！！！！！以后担心、倒霉是自己！国内有钱的也可选emopwer（钱多气粗嘛，也有形象工程），其它如我们屌丝，老老实实变色龙，以后法规严了再说，说不定我们都不在这里干了！检查是以后实验室和老板的事，走一步看一步了。老板们看到也不要喷，我实话实说。 大家不要喷呀，这是我的心得。大家交流一下，我们网络版正在谈的过程中..........也希望参考各位的意见

全球首个可自我繁殖活体机器人问世：100％青蛙基因，杀不死，可繁衍四世，未来或可为外伤、先天缺陷、癌症、衰老等提供更直接的治疗

近来版主发现有网友频繁回复以前的帖子。对此，我想说几点。首先，感谢大家对天瑞论坛的支持，你们积极的回帖发帖让我觉得很幸福。但是，我却不提倡回复以前的帖子，1是很多消息已过了时效，没有讨论的意义了；2是让很多近期的动态下沉，让很多朋友无法全面地了解天瑞。所以，麻烦大家不要再挖坟啦。爱你们！！么么一万个哒！

一、概　　述 HR－150B型洛氏硬度计又称加高洛氏硬度计 该机数据准确、可靠耐用，测试效率高；表盘可直接读出HRA、 HRB、 HRC标尺；也可以选配洛氏的其它标尺（HRD、HRF、HRG、HRH、HRE、HRK、HRL、HRM、HRP、HRR、HRS、HRV）；采用精密油压缓冲器，加载速度可调；纯机械手动测试过程，无需电气控制；广泛适用于生产现场中的品质监控，工作环境适应性强；精度符合GB/T230.2 ISO 6508-2 和美国ASTM E18。二、使用范围该硬度计试验时所采用的硬度、硬度符号、压头类型、试验范围等表1标尺硬度符号压头类型初试验力主试验力总试验力洛氏硬度范围AHRA金刚石圆锥98.07N490.3N588.4N22～88HRABHRBφ1.588mm钢球98.07N882.6N980.7N 20～100HRBCHRC金刚石圆锥98.07N1.373N1.471KN20～70HRC 常用标尺的适用范围：A标尺：适宜对薄板材料或表面层的试验，也可对硬度超过70HRC的金属如硬质合金等进行试验。B标尺：适用于有色金属及其合金及退火的钢制低硬度试件。试验范围20～100HRB。C标尺：适用于试验经热处理后的钢制试件硬度。试验范围为20～70HRC。三、主要技术参数3.1 初试验力：98.07N（10kgf）3.2 总试验力：588.4N（60kgf）980.7N（100kgf）1.471KN（150kgf）3.3 指示器刻度:C：0～100 B：30～1303.4 压痕中心至机壁最大距离：130mm3.5 试件最大高度： 400mm3.6 硬度计外形尺寸457×240×659mm3.7 硬度计净重：95kg四、标准配置：序号名 称数量备 注1主机1 2金刚石压头1 31/16″球压头1 41/16″备用球5 5大、小样品台1Φ150Φ586V型样品台1Φ587A标尺标准硬度块1 8B标尺标准硬度块1 9C标尺标准硬度块3 10使用说明书1 九、售后服务 设备三包期为正式交货之日起叁年。在三包期内，供货方对设备出现各类故障及时免费维修服务。对非人为造成的各类零件损坏，及时免费更换。保修期外设备在使用过程中发生故障，供货方及时到订货方服务，积极协助订货方完成维修任务。十、技术情报和资料的保密：1 本技术方案属于我公司技术资料，用户应对我方提供的技术情报和资料承担保密义务，不论本方案是否采用，本条款长期有效；2 我方对用户提供的技术情报和资料亦承担保密义务。

ASTM C 1416-04(2009) Standard Test Method for Uranium Analysis in Natural and Waste Water by X-Ray Fluorescence[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=174243]ASTM C 1416-04(2009) Standard Test Method for Uranium Analysis in Natural and Waste Water by X-Ray Fluorescence.pdf[/url]