SVD-Updating via Constrained Perturbations with Application to Subspace Tracking
Beno??t Champagne
INRS-T′e l′e communications,Universit′e du Qu′e bec Iles des Soeurs,Qu′e bec,Canada,H3E1H6
champagne@inrs-telecom.uquebec.ca
Abstract
In this paper,we propose new algorithms for approxi-mate updating of the singular value decomposition(SVD) of an exponentially weighted data matrix after appending a
new row.The algorithms are obtained in two steps:noise subspace sphericalization is?rst used to de?ate the prob-
lem;the right singular vectors and the singular values are then ef?ciently updated by means of a recently proposed constrained perturbation approach.The latter is based on
Givens rotations and thus preserves the orthonormality of the updated singular vectors.The new algorithms have complexity ranging from to,where and respectively denote the data vector and signal-subspace di-mensions.Their convergence behavior in subspace tracking
applications is investigated by means of the ODE method and the results are supported by computer experiments.
1.Introduction
Subspace-based signal analysis methods have proven to be of great utility in a wide variety of detection and parame-ter estimation problems.The distinguishing feature of these methods is the use of the eigenvalue decomposition(EVD) of the data covariance matrix to extract the desired informa-tion about the signal and noise.In practice,the EVD estima-tion is often realized by computing the singular values(sv) and right singular vectors(rsv)of a data matrix,whose rows are made up of successive data vectors.
In the application of subspace methods to non-stationary data,it is highly desirable to udpate the sv and rsv of the data matrix as new rows are added.Several numerical tech-niques do exist for the computation of the sv and rsv of an arbitrary matrix.However,direct application of these tech-niques from scratch to the updated data matrix at each iter-ation is usually not practical due to the excessive computa-tional load involved.In recent years,new algorithms have
thus been proposed for carrying out this update more ef?-ciently based on approximations of various kinds(see for example[1-3]).Referred to as subspace trackers,these algo-
rithms differ in their structure and complexity,the underly-ing principles on which they are based and the type of SVD
information they compute.
In this paper,we present new algorithms for approximate updating of the sv and rsv of an exponentially weighted data
matrix after appending a new row.Based on a new kind of constrained perturbation approach recently proposed in[4], these algorithms make use of sequences of Givens rotations
to update the rsv so that the latter remain orthonormal at all time.The new algorithms have complexity ranging from to,where and respectively denote the data vector and signal-subspace dimensions.Their conver-gence behavior in subspace tracking applications is investi-
gated by means of the ODE method and the results are sup-ported by computer experiments.
2.The new SVD-updating algorithms
Let,where is the discrete-time index,represent a random sequence of complex data vectors upon which some processing needs to be performed.Let denote the exponentially weighted data matrix de?ned by the data vectors via the recursion
(1) where controls the memory of the exponential weighting and is a normalization constant such that.Initialization of(1)requires the speci?ca-tion of.This can be obtained from a previous sequence of observations or from a priori knowledge.To simplify the presentation,we assume that the size of is.
Let the singular value decomposition(SVD)of the data matrix be expressed in the form
(2) In(2),is a matrix of size whose columns,called the left singular vectors,are orthonormal, i.e.,where denotes an identity matrix of
appropriate size;is a square matrix of size whose columns,called the right singular vectors(rsv),are also or-thonormal,i.e.,so that is actually a unitary matrix;and is an diagonal matrix whose entries, called the singular values(sv),are real and non-negative. We shall denote the th column of by,and the th diagonal entry of by.Without loss of generality,we shall assume that.
The SVD(2)plays a fundamental role in the application of subspace-based signal analysis methods.Indeed,the lat-ter requires the estimation of all(or a part)of the eigen-value decomposition(EVD)of the data covariance matrix
.Such knowledge is directly provided by the sv and rsv of the data matrix.To see this,simply note from(1)that the matrix is the well-known ex-ponentially weighted sample covariance matrix,while from (2),its EVD is given by.
In many applications involving signals in noise,the sv con?guration is such that
,for some positive integer.The rsv corresponding to the largest(dominant)sv are then said to span the signal subspace,while the rsv corresponding to the smallest(subdominant)sv are said to span the noise sub-space.The two sets of rsv are represented here by
(3) In this case,one is often interested in computing only the largest(or dominant)sv and corresponding rsv.
Our aim here is to develop computationally ef?cient al-gorithms for recursively updating the dominant sv and rsv of the data matrix as a new row is added.We point out that,since the SVD information is ultimately used to esti-mate the corresponding EVD information of the covariance matrix,approximation errors in the SVD computation are acceptable,provided they are masked by the inherent sta-tistical?uctuations in the data.
The derivation of the new SVD updating algorithms begins with the application of the so-called noise sub-space sphericalization,whose underlying principles can be exposed as follows[5].Assume that at time,the smallest(subdominant)sv are identical,i.e.
(4)so that any orthonormal basis of the noise subspace can be used to form the SVD of.If,in particular,we rotate the basis vectors so that has only one non-zero component,then the dimension of the SVD updating problem can be reduced from to.This technique is of considerable practical interest since in many applications, one has.
Starting from(1)and expressing in terms of its SVD,i.e.,we obtain:
(5)
(6) where,,etc.,denote matrices of appropriate sizes with orthonormal columns and is a diagonal matrix with entries,so that the components of are real.
From(4),it follows that for any matrix
,where is a real orthogonal matrix of dimension,(6)can be expressed in the form
(7) If we choose for an Householder matrix such that
(8) where,then we obtain
(9) where,and
(10)
(11)
(12) Now,de?ne and
,where and denote the sv(in non-increasing order)and corresponding rsv of the matrix
(13) Then,from(9)and(13),we obtain
(14) which is the desired SVD expression.
In summary,the original-dimensional problem con-sisting in?nding the sv and rsv of(1)has been de?ated to one of dimension,namely:?nding the sv and rsv of (13).From(14),we note that, so that it is not necessary to compute.
To determine the sv and rsv of the de?ated matrix(13), we use a new kind of constrained perturbation approach that has been recently proposed in[4]for the solution of the rank-one EVD modi?cation problem.To this end,we?rst recast the de?ated SVD update problem into an equivalent rank-one EVD update.From(13)and the de?nitions of and ,we immediately obtain
(15) The determination of the sv and rsv of is thus equivalent to ?nding the eigenvalues and eigenvectors of a diagonal ma-trix modi?ed by a rank-one perturbation.
We note that in most SVD-tracking applications,the pa-rameter,so that the rank-one perturbation term in (15)is relatively small.In[6],this motivated the use of a ?rst-order perturbation analysis to derive approximate solu-tions to(15);the validity of this approach for subspace track-ing was further demonstrated by means of computer exper-iments and a simpli?ed convergence study.The main lim-itation of a conventional perturbation analysis is its inabil-ity to produce perfectly orthonormal eigenvectors.In SVD-tracking applications,this means that even though the sub-space information may be very accurate,the orthonormality error of the rsv will saturate at some non-zero level after a large number of iterations,which is questionable.In[4],an improved constrained perturbation approach was proposed to overcome this limitation.One of its main features is the use of sequences of Givens rotations to update the eigen-vectors,so that orthonormality is preserved exactly.In the present SVD application,its use translates into perfectly or-thonormal rsv after each update.
The main steps in the application of constrained pertur-bation analysis to(15)can be summarized as follows.The diagonal matrix and the orthogonal matrix are?rst ex-pressed in terms of small,unconstrained parameters.In the case of,we write:
(16) Clearly,it is the parametrization of that requires more thoughts.To this end,we?rst note that for to be orthog-onal,we need.Without loss of generality,we assume that.With this additional restriction, now belongs to the special orthogonal group,also known as proper rotations.The desired parametrization is obtained by noting that any member of can be expressed in the form
(17) where is a real skew-symmetric matrix of dimen-sion(i.e.,).
Using the above parametrizations of and,a con-ventional?rst-order perturbation analysis of the EVD prob-lem(15)is then carried out in terms of the unconstrained pa-rameters and.Thus,substituting(16)-(17)in(15)and performing the necessary manipulations,the following ex-pressions are obtained:
(18)
(19) Note that since is related to the through(17),it remains orthogonal throughout the approximation process leading to (18)-(19).Although is implicitly assumed in(19),this is not strictly necessary;repeated sv can be dealt with easily with de?ation.
In[4],various approximations in terms of Givens rota-tions are proposed for the ef?cient computation of the expo-nential matrix(16),when the entries of have the form
(19).A?rst approximation is given by
(20) where denotes a Givens rotation in the-coordinate plane with rotation angle.Thus,for suf?-ciently small,can be expressed as the product of Givens rotations with rotation angles(19).
A second approximation is obtained by further assum-ing that the sv are well separated,i.e.
.Major simpli?cations then result,leading to an expression involving only Givens rotations:
(21)
(22) where the rotation angles and can be computed ex-plicitly(see also Table3).
The new SVD-updating algorithms are obtained by com-bining the results of Sections2.2and2.3.The main algo-rithm structure is presented in Table1;it can be used with either one of the rsv update procedures in Table2or3.
Referring to Table1,step1corresponds to initialization. In the absence of a priori knowledge,one can select and arbitrarily,subject to the constraints
and.It is also possible to initialize the algo-rithms by computing(only once)the exact SVD of an initial data matrix obtained from past observations.
Step2refers to the main loop over the time index.The noise subspace sphericalization is implemented in step2-a. Updating of the rsv matrix based on constrained perturba-tion is performed in step2-b.In essence,this amounts to the
transformation,where contains the rsv of the de?ated matrix(13).We recall that two different approxi-mations of were given in Section2.3,namely(20)and
(21).Accordingly,two different procedures for updating are proposed:the?rst one,based on,is presented in Table2and corresponds to our?rst SVD-updating algorithm (SVD1);the second one,based on,is presented in Table3 and corresponds to our second algorithm(SVD2).Updating of the sv is performed in step2-c.Note that after the sv have been updated according to(16)and(18),the sub-dominant sv are no longer equal(i.e.)and must be re-averaged in preparation for the next iteration.Finally, in step2-d,the sv are compared and,if necessary,rearranged in decreasing order;a corresponding permutation is applied to the rsv.
Algorithms SVD1and SVD2can be used to track the dominant sv and rsv and the average value of the sub-dominant sv of the data matrix(1).These algorithms maintain a true SVD structure at all time:the sv remain non-negative and the orthonormality of the rsv is pre-served due to the use of Givens rotations.We point out that even though the derivation of is based on the assumption ,the corresponding algorithm SVD2is robust and generally converges even with closely spaced sv.
For complex data,SVD1requires
complex operations(cops)per iteration,where one cop is de?ned as four real multiplications and four real additions; SVD2requires only cops per iteration but its implementation is slightly more elaborate.In terms of convergence performance,the algorithms have comparable behaviors,although SVD1is slightly more robust in certain dif?cult situations.
3.Convergence analysis
In this section,we use the so-called method of ordi-nary differential equation(ODE)to investigate the conver-gence behavior of the new SVD-updating algorithms SVD1 and SVD2derived in the previous section.This method is now commonly used for the convergence analysis of vari-ous stochastic recursive algorithms and is described in many advanced textbooks;here,we follow[7].
The ODE method is a systematic tool for studying the convergence properties of a wide class of recursive algo-rithms in a probabilistic sense.The basic principle of this method consists in mapping the algorithm under study into a continuous-time deterministic ODE which describes the ex-pected convergence dynamics of the algorithm.That is,un-der appropriate conditions,the expected trajectories of the sequence of estimates produced by the recursive algorithm follow the trajectories(i.e.the solutions)of the ODE.Step
Initialization:
2
for
(a)
(b)
select desired algorithm from Table2or3 (c)
Rearrange sv(and rsv)in decreasing order
Operation
for
for
end
end
Table2.Rsv updating based on V1.
Operation
for
(29)
(30)
In these expressions:is the th unit vector,
,and is a complex skew-
Hermitian matrix(i.e.,)with entries
(31)
The algorithm dependent parameters are given by
for SVD1,
for SVD2.(32)
Once a recursive algorithm has been expressed in the generic form(25),the continuous-time ODE describing its expected dynamics can be obtained as
(33) where is the?ctitious continuous-time variable,is a differentiable function of representing the expected tra-jectory of the stochastic recursive algorithm,the dot opera-tor denotes time-derivative and here,. The connection between the discrete-time and the?cti-tious time is achieved via the relation.
In the present application of the ODE method,we let
,so that the ODE can be expressed as the coupled system
(34)
(35) Speci?cation of the ODE associated to the algorithms SVD1 and SVD2then amounts to a computation of the expected values of the components of the function,as given in(28)-(30).The results can be summarized as follows:
(36)
. Then is a stationary point of the ODE system(34)-(35),i.e...
Any attractor of the ODE system(34)-(35)must be a stationary point of this system,so that Theorem1merely provides some candidate attractors.Among these candi-dates,those corresponding to the trivial permutation actually represent the desired limit set of the sequence of es-timates produced by the algorithms SVD1and SVD2. We shall denote the set of all stationary points corresponding to this trivial permutation by.
To prove convergence of the algorithms SVD1and SVD2,we shall show that is the unique stable attractor of the ODE system(34)-(35),provided some restrictions are imposed on the initial condition,as suggested by the following theorem:
Theorem2:Consider the following manifold of the pa-rameter space:.Let be a solution of the ODE system(34)-(35).If,then for all.
In other words,if a trajectory of(34)-(35)originates on ,then it stays on at all time.Since the initial condi-tions for the algorithms SVD1and SVD2belong to and since the desired solution set is also included in,we may thus assume that for all in our demon-stration that is a unique stable attractor.Limiting our considerations to trajectories in yields the useful identity
.
Next,we introduce the following Lyapunov function:
(39)
(40) where.One can verify that
for any.Therefore:
Theorem3:Any point in the desired solution set
is a global minimum of.
To complete the analysis,we must study the time-derivative of the Lyapunov function along an arbitrary trajectory of the ODE,subject to the re-striction that.A lengthy derivation yields: Theorem4:In the case of SVD1,for all
;for SVD2,the same conclusion holds provided
for all.
In the case of SVD1,the theorem implies that all trajecto-ries originating in converge to the global minimum, which is then the unique stable attractor of the ODE(34)-(35).In the case of SVD2,we must further require that the sv remain in decreasing order on the trajectory.In prac-tice,this does not pose a real dif?culty since the sv can be rearranged after each update(see step2-d in Table1).
4.Illustrative Examples
The performance of the new algorithms SVD1and SVD2 in subspace tracking applications is investigated via com-puter experiments.To this end,a conventional model of the type is used,where is an-dimensional source vector process,is a transmission matrix and is a noise process.The components of the vectors and
are generated as independent random variables with com-
plex circular Gaussian pdf.The performance of the algo-rithms is evaluated in terms of the following measures:the
rsv error,de?ned as the distance between the true(i.e.based
on(24))and estimated signal subspaces;a normalized sv error,and when appropriate,the root-MUSIC frequency es-
timates or their average squared errors.In all cases,exact SVD(SVDe)of the data matrix(1)is used as a bench-
mark for comparison;is set to10.
Typical results for the initial convergence of the algo-rithms SVD1and SVD2are shown in Fig.1(,true
frequencies,SNR=15dB, ,40run average).The performance of both SVD1and SVD2is comparable to SVDe.Here,the true sv are not par-
ticularly well separated(25.46,21.70,10.63,6.16and1), which con?rms the robustness of SVD2.The effect of a sud-den subspace rotation after convergence is illustrated in Fig.2(,,10run average;see[1]for more details).Finally,the ability of the new algorithms to track narrow-band plane wave sources is illustrated in Fig. 3,which shows the true frequencies and the corresponding root-MUSIC estimates for SVDe,SVD1and SVD2(, SNR=dB,,single run).
References
[1]https://www.doczj.com/doc/1518686355.html,on and G.H.Golub,“Tracking a few extreme singu-lar values and vectors in signal processing,”Proc.IEEE,vol78. pp.1327–1343,Aug.1990.
[2]M.Moonen,P.V.Dooren and J.Vandewalle,“A singular value decomposition updating algorithm for subspace tracking,”SIAM J.Matrix Anal.Appl.,vol.13,pp.1015–1038,Oct.1992.
[3]Z.Fu and E.M.Dowling,“Conjugate gradient eigenstruc-ture tracking for adaptive spectral estimation,”IEEE Trans.Signal Processing,vol.43,pp.1151–1160,May1995.
[4]B.Champagne and Q.-G.Liu,“A new family of EVD track-ing algorithms using Givens rotations,”in Proc.IEEE Int.Conf. ASSP,1996,pp.V-2539–2542.
[5]I.Karasalo,“Estimating the covariance matrix by signal subspace averaging,”IEEE Trans.Acoust.,Speech,and Signal Processing,vol.34,pp.8–12,Feb.1986.
[6]B.Champagne,“Adaptive eigendecomposition of data co-variance matrices based on?rst-order perturbations”,IEEE Trans. on Signal Processing,vol.42,pp.2758–2770,Oct.1994.
[7]A.Benveniste,M.M′e tivier and P.Priouret,Adaptive algo-
rithm and Stochastic Approximations,New York:Springer-Verlag,
1990.
Figure2.Effect of sudden subspace rotation.
Figure3.Tracking demonstration.
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佰克板和理化板，通常都被广泛应用于教育、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室的工程台面装饰材料，尤其一些特殊的高科技领域范围的实验室中。作为一家专业的来自美国的工程装饰台面制造商盛威亚（上海）有限公司来与你一起聊一聊佰克板与理化板的区别的相关的内容。 要说起两者的区别，我们就要从两者的基本特性讲起，从基础的层面分析两者的不同。虽然两者都是用于实验室之类的装修场所，不过还是有一定的区别的。 威盛亚耐蚀理化板和威盛亚我佰克板有着相近而优于彼此的产品结构，由化学膜、色纸和特殊专用牛皮纸（多层）组成，具有优异的耐化学腐蚀和抗菌性能。威盛亚耐蚀理化板根据厚度不同，耐蚀理化板可分为贴面理化板和实芯理化板两类。耐蚀理化板表面有一层特殊配方的树脂,具有优异的耐化学寢蚀和抗菌性能。根据厚度不同,耐蚀理化板可分为贴面理化板和实芯理化板两类。因其优良的产品性能,耐蚀理化板被广泛应用于科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室。 而威盛亚佰克板是由威盛亚推出的新一代实芯理化板，集安全性、易保养和美观于一体，卓越的产品性能，满足不同客户的特殊需求。佰克板特别强化了板材表面的耐刮擦性能，依据欧盟标准EN438-2 检测，达到等级4 级以上。 而关于威盛亚理化板和威盛亚防火板的产品规格，我们一般分为以下几种：
威盛亚 耐蚀理化板效果展示图： 威盛亚 佰克板效果展示图：
接下来小编带你了解耐蚀理化板/ 佰克板的产品性能，威盛亚耐蚀理化板/ 佰克板具有优异的耐腐蚀、耐高温、耐刮擦新性能，同时，抗菌环保性能良好，易于清洁，色彩和厚度的多样，满足不同客户的喜好和需求，是实验室台面、医院手术室仪器台面、科研机构及企业等的理想之选。
说到抗静电物理板，在很多行业都有应用，比如半导体工业，LCD工业，电子装备及微电子设备业，电子电气，通讯制造，精密仪器，光学制造，医药工业及生物工程等行业，在这类行业的实验室中通常会用到抗静电物理板。由于科技飞速的发展，抗静电物理板与我们的生活息息相关，近年来其市场需求量也在逐渐增加，于是市场上也出现了众多的抗静电物理板，为了方便大家选购，我们给大家聊聊关于抗静电物理板的产品介绍以及抗静电物理板的挑选指南。 在现在市场上，抗静电物理板做的相对成熟、品质优越的当属威盛亚有限公司研制的抗静电物理板了，威盛亚物理板集抗静电,耐磨,承重等多种优异性能于一体,是物理实验室,电子实验室,机房,电子作业区域的理想台面材料,并且是环保产品。如何来挑选抗静电物理板，我们结合威盛亚的防静电物理板来作说明。
由特殊专用牛皮纸（多层）、色纸和耐磨表层纸组成的威盛亚抗静电物理板，因为独特的结构，使其拥有抗弯和抗冲击性能，相比于其他的结构的材料，更能承载重物品且不易受压弯曲的结实台面。 威盛亚防静电物理板优异性能，保护精密仪器，确保实验工作不受干扰，令工作空间安全、舒适、持久如新。 1、远离静电 依据SJ/T10694-2006《电子产品制造与应用系统防静电检测通用规范》的检测，威盛亚抗静电物理板的表面电阻达到106-109级别，依据GB/T17657-1999，威盛亚抗静电物理板体积电阻达到1.0x105-1.0x1010级别，胜任静电容易积聚的操作台面，保护各类精密仪器，令工作空间安全高效。 2、能堪重负 通过第三方检测冏够实测表明，抗静电物理板在抗弯曲强度、抗击强度、抗拉强度、洛氏硬度、吸水率、线形热膨胀系数和抗压强度上都有显著的成绩。
https://www.doczj.com/doc/1518686355.html, 佰克板与理化板有区别吗，佰克板与理化板的区别有哪些？ 佰克板和理化板，通常都被广泛应用于教育、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室的工程台面装饰材料，尤其一些特殊的高科技领域范围的实验室中。作为一家专业的来自美国的工程装饰台面制造商盛威亚（上海）有限公司来与你一起聊一聊“佰克板与理化板有区别吗，佰克板与理化板的区别有哪些？”这个专业的问题。 要说起两者的区别，我们就要从两者的基本特性讲起，从基础的层面分析两者的不同。虽然两者都是用于实验室之类的装修场所，不过还是有一定的区别的。 威盛亚耐蚀理化板和威盛亚我佰克板有着相近而优于彼此的产品结构，由化学膜、表层纸、色纸和特殊专用牛皮纸（多层）组成，具有优异的耐化学腐蚀和抗菌性能。威盛亚耐蚀理化板根据厚度不同，耐蚀理化板可分为贴面理化板和实芯理化板两类。而威盛亚佰克板是由威盛亚推出的新一代实芯理化板，集安全性、易保养和美观于一体，卓越的产品性能，满足实验室的特殊性能。而佰克板特别强化了板材表面的耐刮擦性能，依据欧盟标准EN438-2 检测，达到等级4 级以上。 而关于威盛亚理化板和威盛亚防火板的产品规格，我们一般分为以下几种， 耐蚀理化板，主要分为贴面理化板（厚度：0.7/1.0mm）、实芯理化板（厚度：
https://www.doczj.com/doc/1518686355.html, 6mm-25mm），实芯佰克板（6mm-25mm），都可以满足不同的尺寸需求，如4'x8' (1220mmx2440mm) ，4'x10' (1220mmx3050mm)，5'x10' (1525mmx3050mm) ，5'x12' (1525mmx3660mm)，6'x12' (1830mmx3660mm)。 威盛亚耐蚀理化板/ 佰克板具有优异的耐腐蚀、耐高温、耐刮擦新性能，同时，抗菌环保性能良好，易于清洁，色彩和厚度的多样，满足不同客户的喜好和需求，是实验室台面、医院手术室仪器台面、科研机构及企业等的理想之选。 广泛应用于教育、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室。在教学、研究、
产品说明耐蚀理化板 (#390, #C-SPC) 产品描述 产品应用 威盛亚耐蚀理化板被广泛应用在某些可能有化学品滴漏而不能够使用普通耐火板但受成本约束又不能够使用石材、环氧树脂板或者不锈钢板材或者希望获得多种色彩的实验室内部的工作台面、橱柜表面。在某些特殊场所，使用威盛亚耐蚀理化板能够减少过多的清洁动作。 在实验室橱柜、柜面、通风柜、医院桌面，摄影师的暗室、美容沙龙和产品测试设备应用、护士台、医师、牙医检查和治疗房间、病理研究室，理化板是完美的选择。若同时选择理化板作为这些房间的的壁板是非常匹配的。 390系列，可以使用在水平面、垂直面和需要弯曲面，在一些拼缝处需要简单覆盖的边缘，它可以帮助弥补接缝，同时可以防止接缝处被化学品侵蚀，是一种持久的装饰材料。 C-SPC系列，厚度为2.0mm-25mm，可以使用在水平面、垂直面，可以不需要粘贴基材直接加工使用，是一种持久的装饰材料。 产品制成 耐蚀理化板是由含浸耐蚀功能树脂的表层和含浸三聚氰胺树脂的装饰纸与含浸酚醛树脂的牛皮纸一起在接近149°C的温度条件下以1000磅/平方英寸的压力压制，再经裁切、砂磨等工序加工而成的表面装饰材料。 使用限制 耐蚀理化板仅限使用于室内空间的表面装饰。390系列为非结构性材料，需要粘贴在合适的基材上，但不建议粘贴在石膏板、水泥、混凝土类材料的表面。12mm 厚度以上的C-SPC系列可作为台面无须粘贴基材使用，但作为摆放沉重仪器、设备等的台面板时需另行加固承重结构，具体可咨询我司相关人员。 耐蚀理化板不可应用于以下环境： 易潮湿的环境 温度高于180摄氏度的环境
产品说明 长时间阳光直射的环境 请勿将电炉或高于180摄氏度的金属、火花、玻璃器皿、煤气酒精灯等直接置于台面。不能够用作切剁的表面。 注意：耐蚀理化板需注意防止高温，如煤气灯，应该放在三脚架上被使用以保护耐蚀理化板表面。使用电炉时必须使用威盛亚专用隔热垫。 由于表面耐蚀树脂的特性，耐蚀理化板不同批次间可能会存在轻微的色差。 具体可见“威盛亚耐蚀理化板使用注意事项”。 特别声明：如由于用户使用方法、使用基材或使用环境不当而造成该种耐蚀理化板不能发挥正常使用功能或造成其他质量问题，威盛亚公司不承担任何责任。 技术标准 威盛亚耐蚀理化板承诺符合NEMA LD3-2005对产品厚度、性能及外观的要求。威盛亚耐蚀理化板所特有的耐化学腐蚀性能请参见“检测报告” 加工建议 威盛亚耐蚀理化板的加工使用参照以下几点： 耐蚀理化板表面必须覆保护膜，取用理化板时一定要抬取，绝对避免在理化板表面上的拖动、碰撞，防止表面划伤和边角破损。 耐蚀理化板必须水平放置，货架应有足够和均匀的支撑，避免板材变形，特别是C-SPC系列。 耐蚀理化板应存放于阴凉干燥场地、尽量避免日光照射和直接放置在地面上（可用栈板垫起）、或与外墙接触，避免受潮，在恒温、恒湿的室内环境中可层叠存放。整板堆垛须注意产品防护，防止产品压损变形，对于10mm以下厚度产品不建议整板堆垛叠放。
THE LEADER IN ENGINEERED SURFACES 市面上大多称耐火板为防火板，威盛亚是一家来自美国的工程表面/台面装饰材料制造商，创建于1956年，总部位于美国德克萨斯州，而1996年威盛亚进入亚洲市场，成立威盛亚（上海）有限公司，主要拓展中国及海外市场，工厂主要设立于上海青浦，销售网络遍布世界各地。 主要分为2大产品类别： ?工程表面饰材：耐火板/防火板、倍耐板、医疗板/不燃板、HD?高清表面饰材、定制艺术家系列 优势： 1.全球工程表面饰材生产厂商之一 2.完整的饰面材料产品线 3.HD?高清表面饰材,拥有AEON TM超强5倍超耐磨技术
?工程台面饰材：耐蚀理化板、佰克板、抗静电物理板、威玉、Durcon?环氧树脂板： 优势： 1.理化板(Chemsurf)产品的先驱 2.全球理化板供应商 3.众多创新产品服务客户 4.作为全球环氧树脂台面领域的领导者，以来自美国的精湛生产加工工艺，实现超乎 标准的一体透芯技术，可耐高温达600℃，提供多样化的整体解决方案。 关于威盛亚理化板： 耐蚀理化板表面有一层特殊配方的树脂，具有优异的耐化学腐蚀和抵抗细菌性能。（英文名：Chemsurf），具有耐磨、耐刮、耐冲击、耐高温、易清洁等特点。 产品结构与性能：
? 针对实验过程中会遇到的不同试剂与状况，威盛亚耐蚀理化板很好的解决了因为一些特殊试剂及冲撞对台面造成的损伤，而保持持久亮丽如新； ? 对于长期做实验的科学研究者来说，表面所具有抗菌环保特性，也为实验环境带来了保障； ? 多色可选，多种色彩搭配； ? 能堪重负，适用于各类实验室精密仪器、试剂瓶的安放； ? 可定制个性图案； 产品规格: ?理化板可分为贴面理化板和实芯理化板2种，那其 耐蚀理化板 种类贴面理化板实芯理化板 厚度0.7/1.0mm 6mm-25mm 尺寸4’x8’；4’x10’；5’x10’；5’x12’；6’x12’；
理化板（也叫耐蚀理化板），通常都被广泛应用于教育、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室的工程台面装饰材料，尤其一些特殊的高科技领域范围的实验室中。作为一家专业的来自美国的工程装饰台面制造商盛威亚（上海）有限公司来与你一起聊一聊理化板的相关内容。 威盛亚理化板是什么？ 耐蚀理化板表面有一层特殊配方的树脂，具有优异的耐化学腐蚀和抵抗细菌性能。（英文名Chemsurf），具有耐磨、耐刮、耐冲击、耐高温、易清洁等特点。 威盛亚理化板产品结构与性能： ?针对实验过程中会遇到的不同试剂与状况，威盛亚耐蚀理化板很好的解决了因为一些特殊 试剂及冲撞对台面造成的损伤，而保持持久亮丽如新； ?对于长期做实验的科学研究者来说，表面所具有抗菌环保特性，也为实验环境带来了保障； ?多色可选，多种色彩搭配； ?能堪重负，适用于各类实验室精密仪器、试剂瓶的安放； ?可定制个性图案。 威盛亚理化板产品规格：
实现2种收边工艺：圆弧边，直封边 威盛亚理化板产品性能参数： 威盛亚耐蚀理化板针对教学、研究、应用及测试、生物医药应用及医疗，牙科诊所的特殊酸类、溶剂类、碱类和普通试剂类都有较强的抵抗力，如乙酸（任意浓度）、 王水*、铬酸* 、甲酸（任意浓度） 、冰醋酸（99%浓度） 、HCL 盐酸（任意浓度）、 氢氟酸（48%浓度）* 、硝酸（任意浓度）** 、高氯酸、磷酸（任意浓度）、苦味酸、硫酸（任意浓度）** 、单宁酸、尿酸等。 威盛亚理化板产品颜色选择： 如今的耐蚀理化板也能丰富实验室的色彩搭配，不仅可以随心所欲拥有多款色彩选择，而且可以缓解研究操作人员的视觉疲劳。 威盛亚公司推出耐蚀理化板(16种)标准色供您选择,使实验室台面冲破了黑色的局限,变得多姿多彩。
什么是实芯理化板？ 在了解实芯理化之前我们给大家普及下另外2款产品：防火板 & 抗倍特板. 那诸位看官问了：防火板是什么？抗倍特板又为何物呢？诸位，稍安勿躁，待我呡口清茗，慢慢说来。 说道防火板，诸位大脑第一反应是不是这东西肯定能防火了？从字面上看，“防火板”，这防火二字确实很显眼，望文生义，理所当然这东西应该具有防火的功能。各位看官切莫被这文字所误导，有道是，中华文明上下五千年的历史，沉淀下来的文化底蕴是相当的深厚的，汉字又是博大精深，像一词多义，一语双关的，着实让人眼花缭乱，浮想联翩。 而我所说的“防火板”，追根求源，还有点“舶来品”的影子。“防火板”又名耐火板，学名为热固性树脂浸渍纸高压层积板，英文缩写为HPL{Decorative high-Pressure Laminate}是表面装饰用耐火建材，有丰富的表面色彩，纹路以及特殊的物流性能，广泛用于室内装饰、家具、厨柜、实验室枱面、外墙等领域。防火板是原纸（钛粉纸、牛皮纸）经过三聚氰胺与酚醛树脂的浸渍工艺，高温高压成型。国内所称“防火板”也是由fire-proof plate 一词翻译而来，国际上最早出创造出是“防火板”的是富美家公司，由美国人Herbert A. Faber及Daniel O'Conon于1913年由在美国俄亥俄州辛辛那堤市成立至今有近100年的历史的公司。80年代末进入大陆市场以后，牢牢占据了防火板市场的头把交椅的位置。
其实针对防火板而言，在国内已经有50余年的历史，随着科学技术的发展，信息急速膨胀，国内已创造出很多新型的防火板材，诸如：蛭石防火板，玻璃镁粉防火板，陶瓷防火板，树脂防火板等。而我们所指的HPL防火板却是完全不同的材料，所以在特性上大有不同。 说到这里，相信大家对防火板有个初步的认识，而抗倍特又是怎样的呢？ 抗倍特，在国内经过多年的传诵、演化后，名字跟材料也是千奇百怪，有“抗贝特，康贝特，树脂板等”，抗倍特的材质与防火板相同，也是由原纸（钛粉纸、牛皮纸）经过三聚氰胺与酚醛树脂的浸渍工艺，高温高压成型。最大的不同，是用的纸张数量增加了，它的质量上大大增加，耐劳度，抗冲击更强。经过十余年的发展，国内市场上的抗倍特材料，也是山寨层出不穷，最近有二代、三代、甚者4、5、6代的抗倍特出现，美名曰，升级版抗倍特，价格更低，殊不知，其本身的材料已经完全变了样，有用MDF中密度板的（类似地板的芯材），发泡板、更有以次充好直接用厚度大点的纸板来冒充抗倍特，而有些客户并无法专业的识别这些伎俩，被其低廉的价格吸引，一旦应用到工程上，长则十天半月，短则几个小时，立马现形，问题多多。所以，选择真正的抗倍特板材还是要到专业的厂家订购，买的放心，用的舒心，售后省心。 现在来谈谈理化板，其实理化板、防火板和抗倍特，其本质是相同的，中间的芯材都是由牛皮纸压制而成。而理化板之所以能够应用在实验室环境中，究其原因，是板材表面经过了特殊的化学膜工艺处理的，
说到理化板，可能有的小伙伴并不是很熟悉，但是讲到理化板的应用范围，你肯定会恍然大悟，理化板主要是一种特殊实验室的台面专用装饰材料，广泛应用于学校、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室等等。 使用理化板的操作台与普通的课桌/书写桌的台面有什么不同呢？而它又给实验室带来哪些福音呢？ 为了让您对理化板有更深一步的了解，在这里我们结合作为国际性的表面装饰材料制造商之一的威盛亚公司的行业经验来安利理化板的特点说明以及具体应用。 理化板，也称为耐蚀理化板，其表面有一层特殊配方的树脂，具有优异的耐化学腐蚀和抗菌性能。根据其厚度不同，主要分为实芯理化板和贴面理化板两种。 先来了解一下耐蚀理化板的产品结构，由化学膜、色纸、特殊专用牛皮纸（多层）经特殊工艺压制而成。
这样独特的产品结构，不但能使台面更加稳定和结实，不易受压弯曲，而且拥有抗弯和抗冲击性的性能。 如今的耐蚀理化板也能丰富实验室的色彩搭配，不仅可以随心所欲拥有多款色彩选择，而且可以缓解研究操作人员的视觉疲劳。 除了固定的纯色系列，还可以根据需求选用一些定制款，让您的空间色彩生动而丰富。
在这里我们以威盛亚公司的耐蚀理化板来为大家普及耐蚀理化板的产品结构与性能，其优异的耐腐蚀、耐高温、耐刮擦、耐冲击、抗菌环保、耐辐射热性能外，可以满足抗菌环保、能堪重负，厚薄多样，多色可选以及私人定制的特殊需求。 最后，关于理化板厂家哪家好，值得一提的是威盛亚公司，威盛亚专业提供理化板制作服务，不只是一家工程表/台面饰材的制造商，而且威盛亚作为耐蚀理化板的开创企业，也在不断的创新与优化。在世界各地，威盛亚实验室产品被广泛应用在教学研究、应用测试和医药领域，从高校到普校，从基础科学和应用科学的研究机构到产业或工业部门的研发机构，从卫生防疫部门、进出口检疫部门到各产业部门的质量控制实验室，从生物、医药车间到医院检验、病房、手术室，您都可以看到威盛亚实验室产品。这是全中国近600 所高等院校，10000 所普通中学及500 家大型药厂及医院共同的选择，也将是您的选择！
说到佰克板，很多小伙伴会问与理化板有什么区别呢？佰克板也是一种特殊实验室的台面专用装饰材料，广泛应用于教育、科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室等等。 使用佰克板的操作台与普通的课桌/书写桌的台面有什么不同呢？对于实验室来说又与理化板又有什么区别呢？ 为了让您对佰克板有更深一步的了解，在这里我们结合作为国际性的表面装饰材料制造商之一的威盛亚公司的行业经验来安利佰克板的特点说明以及具体应用。
佰克板是由威盛亚倾力推出的新一代实芯理化板，集安全性、易保养和美观于一体，卓越的产品性能，满足不同客户的特殊需求。佰克板特别强化了板材表面的耐刮擦性能，依据欧盟标准EN438-2 检测，达到等级4 级以上（这也是佰克板与耐蚀理化板相比最大的优势啦！）。 先来了解一下佰克板的产品结构，由化学膜、表层纸、色纸、特殊专用牛皮纸（多层）经特殊工艺压制而成。 佰克板的表面耐刮擦性能更优，不但能使台面更加稳定和结实，不易受压弯曲，而且拥有抗弯和抗冲击性的性能。
如今的佰克板也能丰富实验室的色彩搭配，不仅可以随心所欲拥有多款色彩选择，而且可以缓解研究操作人员的视觉疲劳。 首先，来看下佰克板的产品规格：
除了固定的纯色系列，还可以根据需求选用一些定制款，让您的空间色彩生动而丰富。 1595纯黑；D482 深墨绿；D421 密多里绿 4785 粉白碎瓷；D381 时尚灰；D388 水晶灰 D362水绿；0727 冰点蓝；1573 霜白
在这里我们以威盛亚公司的佰克板来为大家普及佰克板的产品结构与性能，其优异的耐腐蚀、耐高温、耐刮擦、耐冲击、抗菌环保、耐辐射热性能外，可以满足抗菌环保、能堪重负，厚薄多样，多色可选以及私人定制的特殊需求。 关于威盛亚佰克板的价格由于其特殊的性能，针对不同的规格有着不同的售价，主要以厚度与尺寸作为价格的首要依据，大约一张售价在3000以上，若想购买，可以电话咨询威盛亚（上海）有限公司。 最后，值得一提的是威盛亚公司，威盛亚专业提供佰克板制作服务，不只是一家工程表/台面饰材的制造商，而且威盛亚作为佰克板的开创企业，也在不断的创新与优化。在世界各地，威盛亚实验室产品被广泛应用在教学研究、应用测试和医药领域，从高校到普校，从基础科学和应用科学的研究机构到产业或工业部门的研发机构，从卫生防疫部门、进出口检疫部门到各产业部门的质量控制实验室，从生物、医药车间到医院检验、病房、手术室，您都可以看到威盛亚实验室产品。这是全中国近600 所高等院校，10000 所普通中学及500家大型药厂及医院共同的选择，也将是您的选择！
产品三种结构材质说明 第一部分：铝木结构 ⑴中央实验台采用12.7㎜的威盛亚实心理化板，颜色为黑色，部分台面用 美国威盛亚理化板贴面，厚度为0.9㎜，颜色为黑色，基材为25mm三聚氰胺板。（标液滴定分析室） ⑵柜体 1、结构：采用厚18mm灰白色927三聚氰胺板制作，柜体门板与抽屉四 周采用铝合金框架及封边结构。 2、背板：边台背板用厚12mm三聚氰胺板制作，采用活动结构，安装预 埋螺母，易装拆，便于水管、电气的维修。 ⑶试剂架 1、中央台与单面实验台均配置双层试剂架，主、搁板采用18mm三聚氰 胺双面贴板，颜色为灰白色，并以厚2mmPVC封边。 2、按照实验室设计规范和实际使用要求在试剂架的下面均配置实验室专 用塔式万能插座，每米含2组六眼万能插座。 ⑷配件（所选配件均耐腐蚀） 1、铰链：采用国内品牌全盖90o不锈钢铰链，任意角度定位，防腐、防 锈、不易断、承重、经久耐用。 2、滑轨：抽屉两侧采用广东DTC牌双节滑轨。 3、调整脚：用PVC制作而成，高低可自由调整。
4、拉手：为国内品牌不锈锌合金材质。 ⑸化验水槽（全为台上型，台湾台雄牌） 1、采用实验室专用PP耐酸碱水槽。 2、外径尺寸：W550*D450*H310mm。 3、内径尺寸：W480*D380*H280mm。 4、具PP OUTLET（落水头）。 5、另附PVC材质组合式水槽落水头堵臭装置（Bottle Trap），具有过滤 效果及堵臭功能。 附：杯槽尺寸260*140*220，浅灰色。 ⑹立式三口化验龙头（台湾台雄牌） 1、出水口型式：单口向下，出水口为铜质尖嘴型（Nozzle）。 2、阀门形式：旋钮式，90o陶瓷阀芯。 3、材质：管体部分为黄铜合金制，表面用EPOXY粉体烤漆涂装处理。 4、可耐最大水压：147P.S.I.。 ⑺通风柜 1、外部尺寸：长度L＝1200mm或1500㎜ 2、柜体：全钢制一体化柜体。采用1.2㎜厚优质冷轧钢板，经酸洗磷化 防腐，表面为EPOXY环氧树脂粉末静电喷涂处理。 3、台面：采用美国进口Durcon环氧树脂实芯台面。 4、导流板：进口倍耐板，结构为三段式，对不同比重气体进行有效排放。 5、背板：进口倍耐板。 6、顶板：进口倍耐板，其构造对爆炸有释压作用。
耐蚀理化板表面有一层特殊配方的树脂，具有优异的耐化学腐蚀和抵抗细菌性能。（英文名：Chemsurf），具有耐磨、耐刮、耐冲击、耐高温、易清洁等特点。 产品结构与性能： ?针对实验过程中会遇到的不同试剂与状况，威盛亚耐蚀理化板很好的解决了因为一些特殊试剂及冲撞对台面造成的损伤，而保持持久亮丽如新； ?对于长期做实验的科学研究者来说，表面所具有抗菌环保特性，也为实验环境带来了保障；?多色可选，多种色彩搭配；
?能堪重负，适用于各类实验室精密仪器、试剂瓶的安放； ?可定制个性图案； 产品规格: ?理化板可分为贴面理化板和实芯理化板2种，那其 ?实现2种收边工艺：圆弧边，直封边 产品性能参数： 威盛亚耐蚀理化板针对教学、研究、应用及测试、生物医药应用及医疗，牙科诊所的特殊酸类、溶剂类、碱类和普通试剂类都有较强的抵抗力，如乙酸（任意浓度）、王水*、铬酸* 、甲酸（任意浓度）、冰醋酸（99%浓度）、HCL 盐酸（任意浓度）、氢氟酸（48%浓度）* 、硝酸（任意浓度）** 、高氯酸、磷酸（任意浓度）、苦味酸、硫酸（任意浓度）
** 、单宁酸、尿酸等。 而搭配“威盛亚不燃板和威盛亚耐火板”又将碰撞出多少火花，为实验室的整体解 决方案呈现出前卫、时尚、新颖的环境，引领出新潮流呢？ 威盛亚不燃板由装饰层和无机芯材经高温高压制作而成，是一种集不易燃、甲醛释放量低和易清洁等特性于一体的绿色环保材料，以其优越的特性适用于对防火和环保要求较高的建筑领域。为您打造绿色、安全、舒适的现代化诊疗空间，除了用于传统的商业建筑、工业建筑、民用建筑及其他特殊建筑，如写字楼、酒店、KTV、学校、幼儿园、火车站、地铁、机场、体育馆等对防火和环保要求较高的场所的墙面，尤其可以用于要求特殊的医疗环境如医疗洁净室、手术室、ICU病房和通道走廊的墙面装饰。 从不燃板的构成中我们就能看到，它是有着很好的防护特性，从而能够适应严格的医疗环境。那么医疗板又有哪些特性呢，我们来看一下。 ?色彩丰富，质地均匀，装饰性强，素色、木纹、石纹、花色多种装饰效果可选 ?耐磨表面，经久耐用 ?具有很强的防火性能，属A级不燃材料 ?甲醛释放量低 ?具有长期、安全、高效的抗菌防霉功能 那么威盛亚耐火板又是什么呢？让我们一探究竟~
钢木实验台材质说明 一、钢木中央实验台： 规格：长（任意）*宽（1500mm）*高（800mm） 1、实验台台面：长（任意）*宽（1500mm）*厚（同台面厚度） 采用黑色12.7mm上海威盛亚实芯理化板，边缘双倍加厚修圆处理，使台面整体协调一致，总厚度达26mm以上。台面四周底槽预留滴水线，防止台面液体腐蚀箱体。为了预防台面受损，台面和支撑架采用台面专业胶水连接。 2、工型钢架结构： （1）、支撑架：规格：60mm（长）*40mm（宽）*1.2mm（厚）钢管，上支撑钢管长度为1440mm，2个支撑立柱长度为614mm，下支撑钢管长度为1360mm。采用上海宝钢优质冷轧钢管，采用模具焊接，表面平整，酸洗磷化后表面经时尚灰环氧树脂高压静电粉沫喷涂，最后经高温烘烤制作而成，上支撑架正面配平面灰白色ABS封头，下支撑架配灰白色斜角ABS封头，美观大方，整体耐腐蚀性能好。 （2）、上横梁：采用4根时尚灰环氧树脂喷涂后的上海宝钢60mm（长）*30mm（宽）*1.2mm （厚）优质冷轧钢管与主框架连接，连接处采用3套国家标准40mm（长）*4mm（粗）六角自攻螺丝连接。2根中梁下侧采用正面无焊点冷扎钢板模具折槽，便于柜体背板上端固定。（3）、下横梁：采用2根时尚灰环氧树脂喷涂后的上海宝钢30mm（长）*30mm（宽）*3mm（厚）优质角铁与主框架连接，连接处采用3套国家标准40mm（长）*4mm（粗）六角自攻螺丝连接。下横梁上侧后部采用正面无焊点冷扎钢板模具折槽，便于柜体背板上端固定。下横梁前端留有20mm位置用于固定箱体，保证吊式柜体的稳定性。 3、全木箱体：宽度（任意）*深度（500mm）*高度（550mm） （1）、主体：采用16mm吉林露水河三聚氰胺板。采用正面内嵌式结构，可以根据客户要求任意增减箱体数量而不影响整体美观。箱体离地160mm，便于通风干燥和卫生清洁。（2）、封边：板材断面以1.5mm厚广东“兄奕”灰白色PVC封边条经意大利进口全自动封边机作180度热熔胶防水防潮封边处理。 （3）、活动背板：实验台操作位后部采用活动背板设计，安装在上厚横梁和下横梁滑动槽内，活动板配拉手，便于左右推拉及拆卸，便于内部管线及水路检修。 4、导轨：采用′德国海蒂诗三节静音导轨，表面经电镀处理，耐腐蚀、承重、经久耐用。 5、铰链：采用DTC合金减震铰链，耐腐蚀，经久耐用。 6、拉手：采用4mm厚灰白色PVC一字型暗拉手，拉手两头带模具堵头，美观大方，设计人性化。 7、地脚：每个支撑架采用4个六角黑色尼龙（直径45mm）和合金螺杠（直径10mm）可调防
实验室产品介绍 、产品分类（全钢结构、钢木结构、铝木结构、全木结构） 1中央实验台 2、边台 3、通风柜 4、天平台 5、仪器台 6、药品柜 7、器皿柜 7、气瓶柜等多种实验室系列专用产品 8、办公家具（板式、实木、沙发、椅子） 主营对象：化工、制药、环保、医院、食品、科研机构及高等院校等。 二、产品介绍 1中央实验台（全钢结构、钢木结构、铝木结构、全木结构） I.全钢结构中央实验台： 台面：采用美国威盛亚12.7mm厚实芯理化板，表面经技术处理，光滑无毛 孔，耐酸碱、防腐蚀、边缘加厚至25.4mm，铳 边处理，并在台面下方开有滴水沿。台面耐腐蚀、防水均达到实验室行业优质 标准。 柜体：主体结构采用固定式金属柜体直接支撑台面。柜体及框架采用1.2mm 厚优质冷轧钢板，柜体内设一层活动搁板，搁板采用1.2mm厚优质冷轧钢 板，外经酸洗磷化后环氧树脂静电粉沫喷涂。实验柜底板为整片式设计，柜体 后背板可拆。 门、抽屉面：采用1.2mm厚优质冷轧钢板，表面经去脂磷化后静电粉沫喷 涂，结构为双层中空加筋式。抽屉内无外露铆钉及螺丝。 滑轨：采用德国海福乐三节静音滚珠滑轨。 铰链：采用德国海福乐优质铰链，开启110至175 ° 拉手：采用一体成型式槽拉手或不锈钢拉手，整体美观。 水槽：采用实验室专用科恩品牌，水池为PP水槽，耐酸碱，规格为500*400*300mm。 化验水咀：采用钢制三口白色水龙头，水嘴为尖嘴型，高头、单口360度旋转，便于多用途使用，可拆卸 清洗阻塞。具有缓压作用；表面环氧树脂喷涂，陶瓷阀芯；出水可拆卸，内有成型螺纹，可方便连接循环等特殊用水水管。 落水装置：采用PP防虹吸瓶式存水器，具有堵臭及防止水管阻塞的功能，并易拆卸保养。 双面试剂支架：立柱采用上海宝钢A3方钢型材焊接成型，规格为：40*100*1.5mm,表面经EPOXY粉体喷涂 处理，结构牢固可靠，防腐性能良好，外表美观。 试剂架层板：试剂架层板采用10mm厚单面磨沙优质钢化玻璃，四周车边处理，光滑，不伤手，配玻璃托 板及钢板折弯挂钩，可根据舒适要求自由调整高度；边缘配？12mm不锈钢管，以防止试剂瓶跌落。外型设 计美观大方、实用。 插座：采用松洋品牌220V/10A多功能插座。
威盛亚耐蚀理化板&实芯理化板技术参数(以下产品图均可点击放大) 1威盛亚耐蚀理化板的物理特性 威盛亚实芯理化板的物理特性
2威盛亚耐蚀理化板和实芯理化板的抗化学和污染性能※酸类 ※溶剂类
※溶剂类 ※普通试剂
※染色剂与指示剂 注：1)*光洁度或颜色发生轻微变化。 2)**导致轻微损伤，损伤程度与试剂的浓度及放置时间成正比。测试过程：将以上试剂直接接触威盛 亚耐蚀理化板或实芯理化板，并覆上直径25.4mm的玻片，放置16小时，观察其变化 3产品规格 A) 耐蚀理化板#390-90厚度为0.9mm 尺寸为4'×10'、5'×10' B) 实芯理化板#569度为6mm，#568厚度为12.7mm，#570厚度为14.6mm尺寸为5'×12' 4加工及安装方法
威盛亚耐蚀理化板必须结合基材使用，应选用质量可靠且具有一定防水等级的基材如刨花板，不燃性胶合板等。胶水建议选用专用的PUA白胶，环氧树脂胶水或强力胶，如威盛亚各型号胶水。 在加工中，应将耐蚀理化板及基材放在合适的环境中；加工前，应将耐蚀理化板，背板，基材放在同一环境中存放48小时以上。同时建议加工环境的条件为：温度24摄氏度左右，相对湿度45%-55%。为避免因应力集中而引起的开裂，在挖洞时应避免出现锐角。所有内孔的转角部分均建议保留最小弯曲半径为3.18mm的圆弧，其余边角应修平滑。 加工方法： 耐蚀理化板在裁切时应留有一定的余量，等粘上后再用硬质合金钢锯片将边角修平。 弯曲： 为使边角接口处不易被化学试剂污染，建议收边采用后成型封边。采用耐蚀理化板后成型封边的边角对化学试剂能起到很好的抗污染作用。后成型弯曲的建议温度如下：一般后成型弯曲温度：138摄氏度 后挡水弯曲建议最高温度：163摄氏度 5维护和保养 耐蚀理化板表面建议采用温水，丙酮或性质温和的清洁剂清洗，可选用用来洗手或洗碗的清洁剂，不要选用那种有磨料，酸或碱成分的清洁剂以免损伤表面。对于顽固的污渍，可将次氯酸滴于污染的耐蚀理化板表面1.5分钟后马上用清水洗尽。 注意如将次氯酸滴放在耐蚀理化板表面时间过长将使耐蚀理化板表面变色或使污渍将来更容易粘附在耐蚀理化板表面
威盛亚防静电物理板基于全球领先的高压装饰耐火板制造技术，同时融合先进的抗静电工艺，是一种抗静电性能良好的台面材料，还拥有耐刮擦、耐冲击、能堪重负和厚薄多样的特性，为您的实验室提供更多的解决方案，可以广泛应用于物理实验室、电子实验室、电子作业区域的台面。 在现在市场上，抗静电物理板的价格也参差不齐，而威盛亚生产的抗静电物理板相对成熟、品质优越。威盛亚物理板集抗静电,耐磨,承重等多种优异性能于一体,是物理实验室,电子实验室,机房,电子作业区域的理想台面材料,并且是环保产品。那威盛亚的抗静电物理板的价格如何呢？ 先来看看威盛亚抗静电物理板的产品结构，它由特殊专用牛皮纸（多层）、色纸和耐磨表层纸组成的威盛亚抗静电物理板，因为独特的结构，使其拥有抗弯和抗冲击性能，相比于其他的结构的材料，更能承载重物品且不易受压弯曲的结实台面。
威盛亚防静电物理板优异性能，保护精密仪器，确保实验工作不受干扰，令工作空间安全、舒适、持久如新。 为了达到更精准的检测结果，使用威盛亚抗静电物理板可以远离静电，依据 SJ/T10694-2006《电子产品制造与应用系统防静电检测通用规范》的检测，威盛亚抗静电物理板的表面电阻达到106-109级别，依据GB/T17657-1999，威盛亚抗静电物理板体积电阻达到1.0x105-1.0x1010级别，胜任静电容易积聚的操作台面，保护各类精密仪器，令工作空间安全高效。 而通过第三方检测冏够实测表明，抗静电物理板在抗弯曲强度、抗击强度、抗拉强度、洛氏硬度、吸水率、线形热膨胀系数和抗压强度上都有显著的成绩。 关于价格，威盛亚公司主要根据客户不同的需求向用户提供合适的产品，有4种尺寸（4’x10’，4’x8’，6‘x10’和6’x12’）搭配5种厚度可选（1.0mm 、12.7mm、16mm、19mm、26.4mm，价格也是在合理的范围之内，根据花色与规格来了解具体的价格，而销往全国各地保证产品质量始终如一，也深受广大新老客户的喜欢与亲赖，更获得了许多客户的指定。
实验室中理化板的应用 实验室，实验台的台面有特殊性，经常与实验室打交道的“实验达人们”一定关注到了。实验过程中需要考虑各方的因素，营造一个精密、无污染的实验环境。而实验室台在日常实验过程中会用来摆放一些实验道具，如化学试剂瓶、精密仪器、酒精灯、电子秤等。那么实验台面也应当具有抗腐蚀、抗菌环保、耐辐射热、能堪重负等特性。 一张品质良好的实验室台面， 需满足以下性能需求： 而一款理化板打造的实验室台面。 可以满足你的高要求，严标准。 实验室台面推荐选用威盛亚理化板，可谓是为实验室台面界“泰斗”级的明星产品，客户普遍反应说“十年前用的威盛亚理化板，一直用的挺好的。最近实验室要重新装修了，就继续用你们的台面，给一个你们业务的联系方式吧。”这样的回购欲望，小编表示十分庆幸威盛亚的产品能够得到大家的认可，获得一种工作上的价值体现。 实验室装修设计颜值也在发生着翻天覆地的改变，实验室的“三原色”已经迎来了新的春天，来一场视觉上的大洗礼，对于实验室整个环境来说与每一个实验室工作人员的心情也有着千丝万缕的联系，要不来点色彩，缓解一下实验带来的严谨与压力？我们带来的实验室整体解决方案，用木纹调和纯色，既不影响实验效果，又令人赏心悦目，释放一些自然气息，带来一丝暖色调。实验室的新颜值该如何呈现呢？今天就先来讲解实验室中耐蚀理化板的应用与解决方案。 ●全球同一生产标准 ●全球同一生产工艺●全球同一原料采购
小编先来为大家普及一下“威盛亚理化板”的产品特性与优势，为什么“威盛亚理化板”会拥有如此高的市场呼声？ 首先我们来了解一下威盛亚耐蚀理化板。理化板，也称为耐蚀理化板，其表面有一层特殊配方的化学膜，具有优异的耐化学腐蚀和抗菌性能。耐蚀理化板表面有一层特殊配方的化学膜，具有优异的耐化学腐蚀和抗菌性能。根据厚度不同，耐蚀理化板可分为贴面理化板和实芯理化板两类。因其优良的产品性能，耐蚀理化板被广泛应用于科研、医疗机构、药厂以及各类检测中心的实验室。耐蚀理化板的产品结构是由化学膜、表层纸、色纸、特殊专用牛皮纸（多层）经特殊工艺压制而成。这样独特的产品结构，不但能使台面更加稳定和结实，不易受压弯曲，而且拥有抗弯和抗冲击性的性能。耐蚀理化板除了拥有优异的耐腐蚀、耐高温、耐刮擦、耐冲击、抗菌环保、耐辐射热性能外，还可以满足抗菌环保、能堪重负，厚薄多样，多色可选以及私人定制的特殊需求。 耐蚀理化板产品结构与性能：