수지 오일 건성유. 간단한 조리법

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수지 오일 건성유. 간단한 레시피와 팁

공장 기술 - 간단한 요리법

다음은 몇 가지 요리법입니다. 수지 오일 건성유.

첫 번째 레시피:

수지 오일에 일종의 건조기를 녹입니다. 수지 또는 아마씨 부티르산 망간 또는 납의 3~5%이면 충분합니다. 그런 다음 수지 오일을 50 °C의 온도에서 교반기를 사용하여 다음 염 중 하나의 강한 용액과 혼합합니다: 칼륨, 나트륨, 암모늄, 바륨 또는 칼슘의 차아염소산염 또는 차아염소산염, 표백 석회 등. 농도 특별한 역할을 하지 않습니다. 그런 다음 용액의 오일이 분리되어 투명해질 때까지 혼합물을 그대로 둡니다. 그런 다음 배수됩니다.

첫 번째 레시피:

일정량의 일반 로진을 녹여 망간, 납수지산염 또는 리놀리에이트 로진 중량의 50%를 녹인다. 완전히 투명해질 때까지 가열을 계속합니다. 다음으로, 황화칼륨, 나트륨, 칼슘, 마그네슘, 황화칼륨, 황화나트륨, 황화칼슘 등의 염분 중 하나를 동일한 무게의 물과 섞습니다. 위의 염 중 하나는 위의 로진 건조기 용액 중량의 20~40%의 양으로 섭취됩니다. 다음으로, 용액을 100°C로 냉각하고 여기에 염 용액을 첨가합니다. 잘 섞으면 점성이 있고 탁한 황색 덩어리를 얻습니다. 이 덩어리는 모든 물이 증발하고 덩어리가 다시 완전히 투명해질 때까지 100°C에서 가열됩니다. 황 화합물은 바닥에 침전됩니다. 이렇게 얻은 질량을 5~20%의 양으로 가열된 수지유에 첨가하고, 여기에 드라이어의 3~5%를 용해시킨다.

첫 번째 레시피:

25중량 침전된 망간 수지산염의 일부를 50 중량%에 용해시킵니다. 몇 시간 동안 테레빈유를 넣고 400wt.와 혼합합니다. 수지 오일의 일부. 혼합물을 70°C의 온도에서 XNUMX시간 동안 가열하고 최종 제품을 침전시킵니다.

첫 번째 레시피:

10kg의 로진이 4kg의 순수한 결정성 소다와 융합됩니다. 여분의 액체는 바닥에 가라 앉은 침전물에서 배출되고 후자는 정제되고 무취의 가벼운 수지 오일 200kg에 용해됩니다. 균질한 용액이 얻어지면 걸레로 걸러내고 방냉한 후 잘 저어서 녹인 수지산망간용액 500 wt. 20 wt에서 몇 시간의 망간 레지네이트. H. 테레빈유. 침전 후 10일 후에 생성된 건성유를 사용할 준비가 되었습니다.

아주 좋은 수지 오일 건성유 다음과 같이 얻을 수 있습니다.

열 40wt. 아마씨 기름 건성유의 시간과 그것에 100wt를 추가합니다. 으깬 로진의 시간. 로진이 녹을 때까지 약동하고 가열합니다. 모든 것이 용해되면 혼합물의 온도를 낮추고 10 wt. 경질 수지 오일 및 80 wt. H. 테레빈유. 모든 것을 잘 섞고 가만히 두어 녹지 않은 부분이 가라 앉은 다음 천으로 걸러냅니다.

다량의 로진을 함유한 수지 건성유는 특히 건성유로 덮인 표면이 습기와 태양에 노출되면 시간이 지나면 광택을 잃습니다. 이 현상을 피하려면 로진의 양을 줄여야 합니다. 대신 100wt. 위에 표시된대로 시간은 25wt입니다. h. 이러한 건성유는 언급된 단점이 없지만 더 천천히 건조됩니다.

저자: Korolev V.A.

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디지털 정보 시대에 생체 인식은 소중한 데이터를 보호하는 중요한 수단입니다. 이미 친숙한 지문과 손바닥, 음성 및 얼굴 외에도 손가락의 정맥 또는 전기 뇌파를 통한 덜 일반적인 옵션도 있습니다.

연구원 중 한 명인 규슈대학의 차야넛 지라유팟(Chayanut Jirayupat)은 "이러한 모든 방법은 개인의 신체적 고유성을 기반으로 하지만 완전히 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 신체적 특징은 외상에 의해 복제되거나 손상될 수도 있습니다."라고 설명했습니다. 개인 식별을 위해 고유한 화학 성분을 사용하는 새로운 종류의 생체 인증이 등장했습니다."

과학자 팀은 인간 호흡의 생체 인식 잠재력을 탐구하기로 결정했습니다. 결국 내쉬는 물질의 구성은 이미 암, 당뇨병, 심지어 코로나19까지 진단하는 법을 배웠다. 분석에 따르면 28개의 호흡 구성 요소가 인증에 사용될 수 있다고 EurekAlert는 밝혔습니다.

이러한 데이터를 기반으로 16채널 센서가 생성되었으며, 각 채널은 고유한 연결 집합을 식별합니다. 그런 다음 데이터는 메이크업을 분석하고 개인을 식별하는 데 사용되는 프로필을 개발하는 기계 학습 시스템에 입력됩니다.

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