飞秒激光平台 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-10 10:49:50飞秒激光平台: 飞秒激光平台是一种高精度、高性能的激光加工系统，利用飞秒级超短脉冲激光进行微纳加工。它具备超高的时间分辨率和空间定位精度，能够实现对材料的非热损伤加工，广泛应用于微电子、生物医学、光学器件等领域。飞秒激光平台以其独特的加工优势，如加工精度高、热影响小、适用材料广等，成为现代高科技产业中不可或缺的重要工具。

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新闻发布 | Tescan 推出全新 FemtoChisel 飞秒激光平台，全面升级半导体样品制备流程

帮助半导体行业突破传统样品制备瓶颈

 泰思肯贸易（上海）有限公司 251
2025-11-21
飞秒激光精密智造制造研发与测试平台初审未来可期!

项目是以飞秒激光与物质相互作用的机理为基础，以影响飞秒激光精密智造装备及可靠性的关键因素为依据，开展飞秒激光精密智造装备及其可靠性分析测试研究。

3071
2019-08-31
飞秒激光精密制造研究激光器

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: 飞秒激光微加工平台FemtoLAB KIT; 国内北京; 面议; 凌云光技术股份有限公司
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: 科研级飞秒激光微加工平台FemtoLAB; 国外欧洲; 面议; 上海屹持光电技术有限公司
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: 飞秒激光剥蚀进样系统; 国外美洲; 面议; 北京冠远科技有限公司
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: 飞秒激光专用反射镜（进口）; 国内北京; 面议; 北京卓立汉光仪器有限公司
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: 飞秒激光衰减器; 国外欧洲; 面议; 孚光精仪（香港）有限公司
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飞秒激光平台问答

2025-11-20 14:06:13数字化管理平台如何赋能科研创新: 一个配置完善的研发实验室，其高效运转依赖于硬件设施与软件系统的协同支撑。硬件是实验开展的物质基础，而软件系统则显著提升数据管理效率与科研协作水平。软件系统：数字化管理，筑牢研发核心在数字化管理方面，引入专业系统能够实现实验流程与数据的规范化管理，从而提升研发效率并确保合规性。King’s 系列系统凭借其高度适配性与全面功能，成为研发实验室的理想选择：1. King's LIMS 实验室信息管理系统核心价值：遵循 ISO/IEC 17025 等标准，覆盖“人、机、料、法、环、测”全要素管理，支持样品跟踪、实验流程审批、质量体系落地及数据统计分析。技术优势：兼容国产操作系统与数据库，采用微服务架构，具备良好的扩展性，可灵活适配不同规模实验室的业务需求。2. King's ELN 电子实验记录系统核心价值：全面替代纸质记录，支持结构化数据录入、实验步骤模板化、公式自动计算与全流程数据溯源（操作人、时间、修改痕迹全程留痕）。实用功能：支持PC/移动端协同操作，具备权限分级管控与数据加密存储机制，确保研发数据的完整性、一致性与可追溯性。3. King's SDMS 仪器数据采集及科学数据管理系统核心价值：专注于原始数据管理，可自动采集 700 + 种实验室仪器的原始数据，有效避免人工录入误差。采集方式：支持文档型、串口、网络API及设备直采等多种模式，保障数据采集过程便捷、高效、准确与安全。4. King's BI 高性能敏捷分析系统核心价值：面向实验室海量实验与运营数据设计，通过清洗整合多源数据、建立模型算法，满足用户在报表、数据可视化、自助探索分析、数据挖掘建模、智能分析等各类需求，实现自动化智能数据分析，挖掘隐藏在数据背后有价值的信息。技术优势：精准应对实验室数据处理难点，适配大数据分析场景，分析过程高效智能，赋能数据驱动型决策。面向未来的研发实验室，是先进硬件（合理的空间布局、可靠的环境控制、完备的安全设施与尖端的仪器设备）与智能化软件平台深度融合的产物。在规划之初，不仅需满足当前研发任务，更应着眼于长远，充分考虑系统的灵活性、可扩展性（如模块化设计）与技术演进方向，从而构建一个安全、高效、能够持续支撑科技创新与突破的研发环境。

2022-07-29 15:44:45全流程实验室数据管理平台: 青软青之实验室信息管理系统可以满足实验室全流程化管理，实验室信息管理系统LIMS围绕实验室资源管理(人、机、料、法、环等)为基础，并通过从样品接收到准确检测的结果生成的全流程监控，以提高检验检测工作质量水平，并解决数据分析处理费时费力，信息不互通，资源不共享，人工录入处理和分析的失误，手工记录难以溯源数据等问题。除此外，实验室管理系统软件还可规范检测分析的工作流程，并达到提速增效、降低成本、质量控制的效果。青软青之LIMS系统实现所有业务流程包括业务受理、检测、报告生成、设备管理、收费、统计分析等均从软件中流转，将智能工作流程应用于样品管理、检验报告管理业务工作中，真正实现了多人参与协同办公、工作步骤自动流转到下一步、根据检验数据自动判定结果、按照标准格式自动出报告的自动化办公流程，从而提高实验室检测数据的可靠性、稳定性和准确性；同时，它还有助于在实验室建立起一套完善的质量保证体系，对影响实验室质量保证体系，对影响实验室质量的要素进行有效的管理和控制，并严格规范实验室的操作流程。

2025-12-02 13:34:49兼顾合规与成长！实验室综合管理平台，适配不同阶段实验室发展需求: 兼顾合规与成长！这款实验室管理平台适配全发展阶段数字化浪潮席卷而来，监管法规日益严苛，现代实验室正陷入“合规难落地、成长遇瓶颈”的双重困境。数据真实性要求持续攀升，检查标准不断迭代升级，传统管理模式早已难以平衡合规底线与业务扩张需求。如何实现“守合规”与“促成长”的双赢？青软青之实验室综合管理平台（King’s LIMS）给出了最优解。深耕行业多年，青软青之深谙实验室的核心痛点。其自主研发的King’s LIMS绝非简单的管理软件，而是量身定制的智能化整体解决方案，以数字化力量为抓手，推动实验室在规范中前行、在效率中突破，助力机构行稳致远，赢得未来。King’s LIMS 以成长性设计为导向，依托自主研发的技术架构，深度契合实验室专业逻辑与数据敏感需求，全方位确保检测数据存储、传输全程安全，为核心资产筑牢坚实防线。同时，具备高度可配置性与可扩展性，贴近实际业务场景的设计大幅降低培训成本与使用阻力，让智能化管理轻松落地，精准适配不同阶段实验室需求。无论是初创期精简团队、成长期业务扩张，还是成熟期大型机构的复杂管理，亦或是环境监测、材料分析、疾病预防控制及第三方检测等不同领域，都能通过模块化组合，快速匹配当前业务规模与工作流程。后续随着实验室发展，系统可平滑升级、持续适配新需求，有效保护初始投资，实现管理系统与成长节奏同频共振，真正释放增长潜能，迈向高质量发展。在数字化成为必然趋势的今天，选择一套真正“懂行”且能随需而变的智能管理平台，无疑是实验室提升竞争力、赢得未来的战略选择。

2025-12-02 13:51:58实验室效率总拖后腿？选对实验室综合管理平台，让数据自动流转，报告一键生成: 当实验室还在用Excel孤岛拼凑数据、靠电话反复确认仪器预约、为迎接评审通宵整理纸质记录时，效率的引擎早已生锈。管理碎片化导致数据汇总耗时费力，资源调度盲区让精密仪器闲置、试剂耗材重复采购，质量管控的疏漏更让每一次评审都如履薄冰——这些“绊脚石”正拖慢科研创新的步伐。青软青之实验室综合信息管理系统，以King's LIMS与ELN电子记录本深度融合，为实验室装上了智能化“数字大脑”。这不是简单的工具替换，而是一场从“人找数据”到“数据自流”的范式革命。合规内嵌，让评审从“冲刺”变“日常”。系统深度对标CNAS、CMA标准，将质量要求内置于每个流程节点。样品登记、任务分派、过程记录到报告生成，全程数字化留痕，数据真实准确、完整可追溯。评审不再是手忙脚乱的“临时抱佛脚”，而是日常工作的自然呈现，通过率显著提升。效率跃升，把小时压缩成分钟。LIMS与ELN协同打通数据孤岛，实验数据自动采集、智能流转，告别手工抄录与反复核对。检测报告一键生成功能，将数小时的编制工作缩短至分钟级，让科研人员从重复劳动中解放，专注创新本身。试剂耗材智能预警、仪器共享高效调度，资源利用率与人员效能双双攀升，运营成本精准可控。自主可控，筑牢安全防线。系统全面兼容国产操作系统与数据库，核心技术自主研发，搭配严密的数据安全防护机制，既满足信创替代需求，又为关键领域的数据安全保驾护航。行业深耕，精准赋能。无论是综合质检、环境监测、纤维检测、食品药品还是计量校准，系统均可灵活适配，助力实验室从成本中心转型为价值创造中心。

2023-05-26 14:15:35力高泰新品 ‖ 机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台: 根据世界气象组织WMO温室气体公报（第18期，2022/10/26），世界平均地表CO2、CH4和N2O的浓度持续增高，其中CO2为415.7±0.2 ppm，CH4为1908±2 ppb，N2O为334.5±0.1 ppb。现有温室气体观测方法包括遥感卫星的柱浓度测量、大气本底浓度测量、城市高塔大气浓度测量、涡度相关通量观测、近地面大气廓线测量、土壤温室气体通量测量、地基傅里叶变换光谱法遥测等。对于更高时空分辨率的地表测量需求，如近地表温室气体泄漏监测、特定区域温室气体排放强度评估、卫星遥感温室气体数据验证等，都需要创新的观测技术和方法。目前，遥感卫星可用于大气柱浓度温室气体的测量，结合使用高塔和无人机观测，可以对区域尺度的温室气体排放进行评估。其中，由于无人机温室气体观测具有机动灵活的特点，可以帮助研究者们获取更高时空分辨率的数据，成为卫星遥感和定点高塔观测数据的有益补充。卫星、飞机和无人机的典型测量范围图源/ Bing Lu等，2020前人的部分工作包括：在固定翼飞机上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭载LI-7500 二氧化碳和水汽分析仪（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），测量大气边界层的CO2通量以及估算点源CO2释放强度；搭载LI-7700甲烷分析仪（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋场的CH4排放。LI-7500应用于Sky Arrow ERA 测量平台图源/trevesgroup.com近些年来，随着激光光谱技术的进步，光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS）脱颖而出。这种新技术在极大提高测量精确度（详见下文的说明）的同时，实现了光腔缩小的目标。如LI-COR推出了系列高精度温室气体分析仪，光腔体积只有6.41cm3，极大缩短了测量响应时间——小于2秒；另外这种技术能耗低，仅为22w，两节锂电支持8个小时的测量。重量也仅有10.5kg，非常适合在无人机上使用。为满足新兴科研需求，北京力高泰科技有限公司与天津飞眼无人机科技有限公司合作，共同开发出了机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台。采用光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS），高精度测量N2O、CH4、CO2浓度，适合移动式大气浓度测量。2018年推出LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析仪LI-7815高精度CO2、H2O分析仪2020年推出LI-7820高精度NO2、H2O分析仪2023年推出LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析仪测量平台主要技术参数温室气体测量响应时间（T10-T90）：≤2s测量精度：CO2: 0.04ppm@400ppm（5s数据平均）CH4: 0.25ppb@2000ppb（5s数据平均）N2O: 0.20ppb@330ppb（5s数据平均）LI-7825精度δ13C 1秒信号平均为 < 0.5 ‰；5分钟信号平均为0.04 ‰δ18O5分钟信号平均为 < 0.1 ‰@400 ppmδ17O5分钟信号平均为 < 0.4 ‰@400 ppm起飞重量：45kg工作时间：>45分钟标准巡航速度：8m/smax巡航速度：15m/s抗风能力：max5级风使用环境：-20℃~45℃；可小雨中飞行测量高度：0-2000m应用案例A Pilot Experiment使用机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台，研究某工业园区的温室气体排放。测量期间假设：（1）工业园区处于不间断的常规运行状态；（2）飞行测量期间大气条件稳定；（3）大气边界层内温室气体和气象条件的垂直变化远大于水平变化；（4）测量高度的温室气体与空气混合充分，且以平流为主。根据以上条件，飞行需要满足的低度应大于粗糙度子层（通过风温湿廓线确定，或估算为研究区内建筑物平均高度的3倍），并位于近地层内。无人机应尽量保持匀速运动并平稳飞行，俯仰角不大于5°，横滚角不大于20°，尽量保持与地面的相对高度稳定（仿地飞行）。需要在大气边界层湍流发展显著的时间段开展测量，一般为上午10:00至下午4:00。同时，为了尽可能减少垂直输送方向上的误差，风速以2-3级为宜，避免在阴天、雨天等不利气象条件下开展监测。采用基于控制体积的质量守恒法对园区开展走航式测量，此方法也称为自上而下排放强度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根据对园区不同高度监测断面的测量数据，计算得到东西南北四个断面的平流通量以及垂直向上的温室气体排放强度。飞行中的机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台样地与方法Materials and Methods该样地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主导风向偏西风。在2022年12月进行试飞。主要进行两方面测量：（1）背景样地大气CH4、CO2浓度垂直廓线；（2）沿工业园区外围飞行，测量垂直大气方向上CH4和CO2浓度。另外，飞行过程中会同步采集风向、风速、空气温湿度、大气压强、经纬度坐标、海拔信息等。测量航迹原始数据质量控制QA/QC采用滑动均值滤波方法对所有数据进行异常值检验，对大于5倍测量数据标准差的点位，标记为异常值并剔除，用线性插值方法进行数据插补。一个测量架次，如果异常数据超过30%，标记为无效测量，需要重新补测。实验结果Results背景样地大气廓线就CO2而言，飞行上升过程测量的CO2浓度要低于在下降过程中测量的浓度。在飞行上升过程中，近地面测得的CO2浓度高，约为715mg/m3；随着测量高度的攀升，CO2浓度存在下降的趋势，在1900m至2000m时，CO2浓度降低至约680mg/m3。在下降过程中，2000-1900米区间内存在一个小高峰，浓度约为800mg/m3，约1600m-1700m之间存在一个峰值，浓度约为900mg/m3。CO2 大气廓线CH4 大气廓线就CH4而言，飞行上升过程测量的CH4浓度要略低于在下降过程中测量的浓度。近地表的CH4浓度高，约为1.24mg/m3。随着高度增加，CH4浓度下降，在2020米左右时，CH4浓度降至1.16 mg/m3。工业园区在园区南部，测量得到3处高CO2浓度区，一处距离地表75-100m处，浓度约为495ppm；第二处距地面175-200m处，浓度约为505ppm；第三处距地面100-125m，浓度约为520ppm。CH4数据类似，距离地面100-125m处，存在CH4高浓度区域，浓度约3794.35ppb。CO2数据的空间网格化CH4数据的空间网格化排放强度计算根据标量守恒方程和散度定理，认为控制体积内的质量变化与通过控制体积表面的综合质量通量相等。可以通过在排放源周围构建控制体积，在忽略大气沉降的情况下，对控制体积四个表面和上表面进行通量计算，然后进行积分，最终获得排放控制体积内部的排放强度。数据显示，该工业园的CO2的排放强度约为12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放强度为 21.521 g/s ±3.424 g/s。实验结论Conclusions使用机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台，结合数学模型，能够对特定区域的温室气体排放强度进行定量评估。参考文献【1】世界气象组织温室气体公报 - 第18期【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.