| 詳細(xì)參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | 其他 | 型號(hào) | 齊全 |
| 驅(qū)動(dòng)方式 | 電動(dòng)泵 | 介質(zhì)溫度類型 | 其他 |
| 材質(zhì) | 金屬 | 最大出口壓力類型 | 其他 |
| 最大出口壓力數(shù)值 | ,0.6Mpa | 額定流量Q | 2,850m3,h |
| 額定揚(yáng)程H | 3,45m | 葉片式泵葉輪級(jí)數(shù) | |
| 葉片式泵吸入方式 | 葉片式泵葉輪形式 | ||
| 葉片式泵殼體型式 | 葉片式泵泵軸位置 | ||
| 額定轉(zhuǎn)速n | n,1450,2900r,min | 介質(zhì)粘度ν | 5,9 |
| 介質(zhì)溫度 | ,15,,,60, | 工作溫度 | ,40, |
| 環(huán)境溫度 | ,40, | 顏色 | 其他 |
| 產(chǎn)地 | 河北保定 | ||
河北高泰200ZW280-28/ZX鑄鐵清水自吸泵質(zhì)保價(jià)廉
從技校生，到打工仔，再到創(chuàng)業(yè)者，26歲的王方普只用了3年時(shí)間，就完成了人生的“三級(jí)跳”，實(shí)現(xiàn)了由一名不起眼的職校生到老板的逆襲。出生在江西九江縣農(nóng)村的王方普，母親常年在家務(wù)農(nóng)，父親在當(dāng)?shù)卮蛄愎?，微薄的收入除了一家人生活開支外，還要供他和妹妹上學(xué)。因?yàn)椴幌虢o家里繼續(xù)增加負(fù)擔(dān)，王方普選擇了去江西技師學(xué)院的模具設(shè)計(jì)專業(yè)學(xué)習(xí)。在企業(yè)實(shí)習(xí)期間，王方普對(duì)電梯維修產(chǎn)生了濃厚興趣。他潛心鉆研，虛心求教，全身心地投入到電梯維修的學(xué)習(xí)中。
ZX型自吸清水泵（簡(jiǎn)稱自吸泵）是高泰泵業(yè)公司生產(chǎn)的是根據(jù)國(guó)內(nèi)外有關(guān)技術(shù)資料經(jīng)吸收，消化，改進(jìn)后研制而成的節(jié)能泵類產(chǎn)品，該泵屬自吸泵，它具有結(jié)構(gòu)緊湊，操作方便，運(yùn)行方便，維護(hù)容易，效率高，壽命長(zhǎng)，并有較強(qiáng)的自吸能力等優(yōu)點(diǎn)。管路中不需要安裝底閥，工作前只需保證泵體內(nèi)儲(chǔ)有定量引流液即可，因此簡(jiǎn)化了管路系統(tǒng)，又改善了勞動(dòng)條件。
ZX型自吸離心泵--使用范圍
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近日，由浙江大學(xué)、上海電氣、上海三菱電梯、杭州優(yōu)穩(wěn)自動(dòng)化、上海大學(xué)等團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)研發(fā)的“高安全成套專用控制裝置及系統(tǒng)”項(xiàng)目斬獲2016年度國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。工業(yè)控制系統(tǒng)通常包括傳感器、轉(zhuǎn)換器、發(fā)射器、控制器、執(zhí)行器等儀器儀表，可以說(shuō)工控系統(tǒng)是這些工業(yè)裝備的大腦，在它的指揮下，大量?jī)x器儀表以子系統(tǒng)的形式進(jìn)行組合，完成各種復(fù)雜的控制任務(wù)。工業(yè)控制系統(tǒng)的發(fā)展人類在工廠運(yùn)用工業(yè)控制系統(tǒng)的歷史最早可追溯至十八世紀(jì)中期。
適用于城市環(huán)保、建筑、消防、化工、制藥、染料印染、釀造、電力、電鍍、造紙、石油、礦山、設(shè)備冷卻、油輪卸油等。
適用于清水、海水及帶有酸、堿度的化工介質(zhì)液體和帶有一般糊裝的漿料（介質(zhì)粘度≤100厘珀、含固量可達(dá)30%以下）。
裝上搖臂式噴頭，又可將水沖到空中后，散成細(xì)小雨滴進(jìn)行噴霧，是農(nóng)藥、苗圃、果園、茶園的良好機(jī)具。
可和任何型號(hào)、規(guī)格的壓濾機(jī)配套使用，將漿料送給濾機(jī)進(jìn)行壓濾的最理想配套泵種。
ZX型自吸離心泵--性能范圍
流 量：3.2～550m3/h
揚(yáng) 程：12～80m
電機(jī)功率：0.75～132kw
口 徑：25～300mm
吸 程：5～6.5m
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人工智能已經(jīng)毋庸置疑的成為熱門投資領(lǐng)域，但是，致力于人工智能在垂直行業(yè)的深度應(yīng)用的從業(yè)者，我們需要一直保持冷靜，避免被外部環(huán)境過多的干擾。人工智能是多種前沿科學(xué)的綜合性學(xué)科，其復(fù)雜度可見一斑，縱觀人工智能的發(fā)展歷程，也是經(jīng)過了多年的積累而來(lái)，直到云計(jì)算、大數(shù)據(jù)得到大規(guī)模應(yīng)用以后，普及速度才得以提升。如果我們把人工智能分為科研與工程應(yīng)用兩條路，那么，我們看到的更多是科研上的進(jìn)展，實(shí)際應(yīng)用的速度是落后于科研的。
