HNSP油色譜分析儀價格 色譜儀操作流程 便攜式色譜儀及其應用 SAFTehnika是微波數據傳輸設備制造商，業務遍及130多個。SC頻譜分析儀作為其重點推出的產品，以輕巧、方便、簡單的優勢，專為現場工程師量身設計。探勘過程要求2個團隊的合格人員合作完成與語音通信設備。的工具SAF便攜式頻譜分析儀。SAF便攜式信號發生器。兩個天線。兩條SMA射頻線纜。

HN7070A變壓器油色譜分析儀
      氣相色譜儀以氣體作為流動相（載氣），當樣品被送入進樣口并氣化后由載氣攜帶進入填充柱或毛細管柱，由于樣品中各組份的沸點、極性及吸附系數的差異，使各組份在柱中得到分離，然后由接在柱后的檢測器根據組份的物理化學特性，將各組份按順序檢測出來，后通過串口或網絡把數據傳輸至色譜工作站，由色譜工作站將各組份的氣相色譜圖記錄并進行分析從而得到各組份的分析報告。
變壓器油色譜儀是用色譜法測定變壓器油中溶解氣體的組分含量，是發供電企業判斷運行中的充油電力設備是否存在潛伏性的過熱、放電等故障，以保障電網安全有效運行的有效手段。也是充油電氣設備制造廠對其設備進行出廠檢驗的必要手段。
適用于電力系統絕緣油中溶解氣體組份含量的測定，一次進樣即可完成絕緣油中溶解的7種氣體組分含量的全分析，其對的檢測濃度達0.05ppm，穩定時間小于40分鐘基線平穩。主要檢測：H2、CO、CO2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2。
采用了研發技術的10/100M自適應以太網通信接口、并內置IP協議棧、使儀器可以輕松的通過企業內部局域網、互聯網實現遠距離的數據傳輸；方便了實驗室的架設、簡化了實驗室的配置、方便了分析數據的管理；
全自動油色譜分析儀內部設計3個立的連接進程，可以連接到本地處理（實驗室現場）、單位主管（如質檢科長、生產廠長等）、以及上級主管（如環保局、技術局等），可以方便地使單位主管和上級主管實時監控儀器的運行以及分析數據結果；
全自動油色譜分析儀配備的網絡版工作站可以同時支持多臺色譜儀工作（253臺），實現數據處理以及反控，簡化了文檔管理，并大程度的降低了用戶的實驗室投資以及運行費用；
全自動油色譜分析儀可以通過互聯網連接到生產廠，實現遠程診斷、遠程程序更新等（需用戶許可）；

系統具有中、英文2套操作系統，可自由切換；
控溫區域、電子流量控制器（EFC）、電子壓力控制器（EPC）可由用戶自由命名，方便用戶的使用（選配）；
儀器采用了多處理器并行工作方式，使儀器更加穩定可靠；可滿足復雜樣品分析，可選配多種高性能檢測器選擇，如FID、TCD、ECD、FPD和NPD，多可同時安裝四個檢測器。也可采用檢測器追加方式，在儀器購入后很方便的選購安裝其它檢測器；
儀器采用模塊化的結構設計，設計明了、更換升級方便，保護了投資的有效性；
全新的微機溫度控制系統，控溫度高，可靠性和抗性能優越；具有六路立的溫度控制系統，可實現十六階程序升溫，使該設備能勝任更大范圍的樣品分析；具有柱箱自動后開門系統，使低溫控制度得到提高，升/降溫速度更快；
儀器可選配的電子流量控制器（EFC）、電子壓力控制器（EPC）實現了數字控制，可大大提高定性和定量結果的重現性；
儀器設計定時自啟動程序，可以輕松的完成氣體樣品的在線分析（需配備在線自動進樣部件）；
全微機控制鍵盤的操作系統，操作簡單、方便；并設計檢測器自動識別技術；具有故障診斷以及斷電數據保護的功能，可自動記憶設定參數；
色譜機內置低噪聲、高分辨率24位AD電路，并具有基線存儲、基線扣除的功能。
采集色譜信號及數據處理，適于WinXP 、Win2000、Windows7等操作系統。由符合A/A（美分析學會）標準的CDF文件讀入采樣數據，由此可與Agilent、Waters等色譜工作站接軌。
全自動油色譜分析儀廠主要技術指標：

1.操作顯示：顯示器5.7寸點陣漢化液晶
2.溫控區域：6路
3.溫控范圍：室溫以上5℃～450℃，增量： 1℃， 度：±0.1℃
4.程序升溫階數：9階
5.程升速率：0.1～39℃/min 200℃以內為39℃/分鐘；200℃以上為20℃/分鐘
檢測器技術指標
火焰離子化檢測器（FID）
6.檢測限：Mt≤5×10-12g/s （正十六烷）；
7.噪音：≤5×10-14A
8.漂移：≤1×10-13A/30min
9.線性范圍： ≥106
10.高使用溫度：≤450℃
熱導檢測器（TCD）
11.靈敏度：S≥10000mV?ml/mg（正十六烷)
12.噪聲：≤30μV
13.基線漂移：≤100μv/30min
電子捕獲檢測器（ECD)
14.檢測限：≤3×10-14g/s 
15.線性范圍：104
16.放射源：63ni
火焰光度檢測器（FPD)
17.檢測限：（P)≤1×10-12g/s；（S)≤1×10-10g/s   
18.線性范圍：105（P） 103（S）

結構清晰的測試數據可讓工程師將基本統計數據分析應用于人工智能和機器學，從而將Python、R和TheMathWorks，Inc.MATLAB軟件等常用工具集成到工作流程中，進而從數據中提取更多有用的信息。開發、部署和管理測試軟件傳統的桌面應用程序正在逐步轉向基于網絡的應用程序。這種轉變使得測試難以實現。，需要在被測設備(DUT)上進行實時計算，以處理海量數據并實時做出測試通過/失敗的決策，同時本地操作員需要與測試設備和DUT進行交互。