一种不锈钢表面原位超亲水磷酸钛涂层及其制备方法和在油水分离中的应用

    公开(公告)号:CN117448802A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311423112.3

    申请日:2023-10-30

    IPC分类号: C23C22/08 C23C18/12 C23C28/04

    摘要: 本发明提供了一种不锈钢表面原位构建超亲水磷酸钛涂层及其制备方法和在油水分离中的应用,属于油水分离技术领域。本发明采用两步水热法在不锈钢表面原位构筑了一层均匀的结晶态磷酸钛纳米片涂层,这种具有均匀粗糙度的纳米片结构不仅具有超亲水性,而且在水相中对高黏度原油具有超低的粘附力,具有抗原油粘附的功能。具体的,第一步水热过程以磷酸和钛酸四丁酯作为磷化试剂,可直接对不锈钢进行磷化形成一层磷化膜;第二步水热过程采用的前驱体是硫酸氧钛、硫酸、磷酸、双氧水,能够在上述磷化膜表面原位生成磷酸钛涂层。本发明采用两步水热法,在铁基金属基材表面实现了磷酸钛的涂层原位生长,涂层界面粘附力强。

    基于深度学习的车辆信息检测方法、存储介质及终端设备

    公开(公告)号:CN113076858A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110343498.1

    申请日:2021-03-30

    摘要: 本发明公开了基于深度学习的车辆信息检测方法、存储介质及终端设备,其中,方法包括步骤:对获取的车辆俯拍图片进行标注,构建训练数据集;基于所述训练数据集对YOLOV3模型进行训练,得到训练后模型;将待测图片数据输入到所述训练后模型中,输出车辆信息检测结果。本发明通过对原始YOLOv3的臃肿数据集进行修改,构建自己的训练数据集,从而实现对于指定对象的高精度检测,使用YOLOv3网络模型进行车辆检测,并对网络模型进行改进以提高其检测能力,实验表明,改进算法提高了车辆检测的准确性,同时降低了漏检和误检的发生率,检测速度达到了22帧/秒。