產地類別 | 國產 | 價格區間 | 面議 |
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應用領域 | 醫療衛生,化工,生物產業,電子,電氣 |
科學研究,常常存在這樣的現象:重大發現一般具有偶然性。而深入研究其理論機理,理解其必然性,走新材料理性突破的道路又是人們所努力追求的。這在科研實踐中,在量-質關系上,往往形成矛盾的、單一策略的過程實踐。
MCP-WS1000并非支持無清晰策略的材料試錯,而是主張 :凡是值得嘗試的,都應該高效完成,所謂“凡是效果不好的材料,就用短的時間知道它效果不好;凡是有潛力的新材料,就用短的時間讓它更好”。事實上,并不存在“錯”的材料,這些較差或者毫無轉化效率可言的材料,仍然為科研者提供了更豐富詳實的數據與經驗。新嘗試、新數據的累積會帶來新認知,應該將這些數據與條件保存、記錄下來。我們當前的科研活動與數據管理條件下,誰能確定,3年前的一個博士生做的實驗,不被明天的一個新博士生再重復做一遍呢?
以當前的太陽光分解水產氫為例,我們*可以借助新工具,發展新的研究策略(例如材料基因組策略),改變實驗研究者的時間分配。時間,作為效率因式的分母,在工作場景和各環節中如何分配,絕不僅僅受意愿驅動,還必然受社會提供的工具影響。包括泊菲萊公司在內的、以及日本進口的單體式產氫設備,本質上仍然是天才式發現研究策略下的裝置,但在今天,它可以被新工具所支撐的新策略所打破。
關鍵特征
費效比提升 100 倍(效率提升 10 倍,耗費降低 10 倍);
自動取樣,杜絕人為影響,減少實驗誤差;
全面的實驗條件控制系統,滿足絕大部分實驗要求;
完善的配套設備,一站式實驗室解決方案。
應用領域 ▲特別適用 ●較為適用 ○可以使用
▲ 光催化分解水制氫/氧 ▲ 光催化全分解水
▲ 光催化CO2還原
● 光致變色 ● 光合成 ● 光催化量子效率測量
● 以氣相產物為檢測目標的污染物降解