Что такое питоны химия

Питон, КЭ

Питон, КЭ — системный гербицид для борьбы с однолетними злаковыми и некоторыми двудольными сорняками в посевах пропашных культур, рапса и сои.

• широкий спектр действия
• гибкость в сроках применения (до всходов или в ранние фазы развития культуры)
• период защитного действия до 60 дней
• хорошая совместимость с другими гербицидами
• отсутствие ограничений по севообороту

Характеристика действующих веществ: пропизохлор относятся к классу хлорацетанилидов.

Чувствительны: ежовник обыкновенный, щетинник мутовчатый, росичка кроваво-красная, мятлик однолетний, просо сорное, просо волосовидное, сорго алеппское, гумай, лисохвост мышехвостиковидный, щирица (виды) и др.

Умеренно чувствительны: марь белая, паслен черный, горец почечуйный, пастушья сумка обыкновенная, ромашка (виды), подмаренник цепкий и др.

Механизм действия: пропизохлор ингибирует биосинтез белка, обладает системным действием. Проникает в сорняки через побеги и корневую систему, быстро уничтожая их. Создает гербицидный «экран» в поверхностном слое почвы, что позволяет контролировать новые всходы засорителей.

Скорость воздействия: гербицид оказывает воздействие на ранних стадиях прорастания чувствительных к нему растений. Он проникает через колеоптиле, предотвращая прорастание сорняков и появление на поверхности почвы.

На эффективность препарата оказывают влияние условия увлажнения: при засухе эффективность и защитный период препарата могут снижаться.

Период защитного действия: однократное применение препарата обеспечивает чистоту посевов на срок 60 — 80 дней (в основном в течение всего вегетационного периода).

Фитотоксичность: растения кукурузы, подсолнечника, сои, рапса, свеклы сахарной проявляют относительную устойчивость к действию пропизохлора.

Возможность возникновения резистентности: не отмечено случаев проявления резистентности.

Приготовление рабочего раствора: рабочий раствор готовится непосредственно перед применением. Предварительно препарат перемешивают в заводской таре.

Бак опрыскивателя на ½ заполняют чистой водой, включают механизм перемешивания, добавляют рассчитанное и отмеренное количество препарата и продолжают заполнение бака опрыскивателя с одновременным перемешиванием до полного объема.

Для предотвращения образования обратной эмульсии не допускается добавлять воду в препарат и смывать его водой из предбака. Препарат рекомендуется вводить непосредственно в бак опрыскивателя при условии хорошо работающей гидравлической мешалки.

Рабочий раствор гербицида и заправку им опрыскивателя производят на специальных заправочных площадках, которые в дальнейшем подвергаются обезвреживанию.

Совместимость: совместим с гербицидами на основе мезотриона, изоксафлютола, тербутилазина, препаратов на основе сульфонилмочевин, десмедифама, этофумизата и фенмедимафама, метамитрона, ленацила, кломазона, флумиоксазина.

Смешивать препараты в воде бака опрыскивателя надо в следующем порядке:
СП (водорастворимые пакеты) → СП → ВДГ (СТС) → СК (СК, ВСК) → СЭ → Питон, КЭ → КНЭ (КМЭ, МЭ, КЭ, ЭМВ) → ВРГ → ВРК (ВР) → ВГР → ПАВ

Каждый последующий компонент добавляется после полного растворения (диспергирования) предыдущего.

Совместимость гербицида с другими препаратами может зависеть от их препаративной формы и от качества воды. Поэтому перед его применением всегда должна быть выполнена проверка на совместимость.

Источник

chempy 0.8.3

ChemPy is a Python package useful for solving problems in chemistry.

Навигация

Ссылки проекта

Статистика

Метаданные

Лицензия: BSD License (BSD)

Метки chemistry, water properties, physical chemistry

Требует: Python >=3.8

Сопровождающие

Классификаторы

Описание проекта

About ChemPy

ChemPy is a Python package useful for chemistry (mainly physical/inorganic/analytical chemistry). Currently it includes:

• Numerical integration routines for chemical kinetics (ODE solver front-end)
• Integrated rate expressions (and convenience fitting routines)
• Solver for equilibria (including multiphase systems)
• Relations in physical chemistry:
  • Debye-Hückel expressions
  • Arrhenius & Eyring equation
  • Einstein-Smoluchowski equation
  • water density as function of temperature
  • water permittivity as function of temperature and pressure
  • water diffusivity as function of temperature
  • water viscosity as function of temperature
  • sulfuric acid density as function of temperature & weight fraction H₂SO₄
  • More to come… (and contributions are most welcome!)

  Documentation

  The easiest way to get started is to have a look at the examples in this README, and also the jupyter notebooks. In addition there is auto-generated API documentation for the latest stable release here.

  Installation

  Simplest way to install ChemPy and its (optional) dependencies is to use the conda package manager:

  $ conda install -c conda-forge chempy pytest $ pytest -rs -W ignore::chempy.ChemPyDeprecationWarning --pyargs chempy

  currently conda packages are only provided for Linux. On Windows and OS X you will need to use pip instead:

  $ python3 -m pip install chempy pytest $ python3 -m pytest -rs -W ignore::chempy.ChemPyDeprecationWarning --pyargs chempy

  there will a few tests which will be skipped due to some missing optional backends in addition to those in SciPy (used for solving systems of non-linear equations and ordinary differential equations).

  Optional dependencies

  If you used conda to install ChemPy you can skip this section. But if you use pip the default installation is achieved by writing:

  $ python3 -m pip install --user --upgrade chempy pytest $ python3 -m pytest -rs --pyargs chempy

  you can skip the —user flag if you have got root permissions. You may be interested in using additional backends (in addition to those provided by SciPy) for solving ODE-systems and non-linear optimization problems:

  $ python3 -m pip install chempy[all]

  Note that this option will install the following libraries (some of which require additional libraries to be present on your system):

  • pygslodeiv2: solving initial value problems, requires GSL. (>=1.16).
  • pyodeint: solving initial value problems, requires boost (>=1.65.0).
  • pycvodes: solving initial value problems, requires SUNDIALS (>=5.3.0).
  • pykinsol: solving non-linear root-finding, requires SUNDIALS (>=5.3.0).
  • pycompilation: python front-end for calling compilers, requires gcc/clang/icpc.
  • pycodeexport: package for code-generation, used when generating C++ code.

  if you want to see what packages need to be installed on a Debian based system you may look at this Dockerfile.

  Using Docker

  If you have Docker installed, you may use it to host a jupyter notebook server:

  $ ./scripts/host-jupyter-using-docker.sh . 8888

  the first time you run the command, some dependencies will be downloaded. When the installation is complete there will be a link visible which you can open in your browser. You can also run the test suite using the same docker-image:

  $ ./scripts/host-jupyter-using-docker.sh . 0

  there will be a few skipped test (due to some dependencies not being installed by default) and quite a few warnings.

  Examples

  See demonstration scripts in examples/, and some rendered jupyter notebooks. You may also browse the documentation for more examples. Below you will find a few code snippets:

  Parsing formulae

   as you see, in composition, the atomic numbers (and 0 for charge) is used as keys and the count of each kind became respective value.

  Balancing stoichiometry of a chemical reaction

  ChemPy can also balance reactions where the reacting species are more complex and are better described in other terms than their molecular formula. A silly, yet illustrative example would be how to make pancakes without any partially used packages:

  ChemPy can even handle reactions with linear dependencies (underdetermined systems), e.g.:

  the x1 object above is an instance of SymPy’s Symbol. If we prefer to get a solution with minimal (non-zero) integer coefficients we can pass underdetermined=None :

  note however that even though this solution is in some sense “canonical”, it is merely one of an infinite number of solutions ( x1 from earlier may be any integer).

  Balancing reactions

  Working with units

  Functions and objects useful for working with units are available from the chempy.units module. Here is an example of how ChemPy can check consistency of units:

   H+ + OH-; 1e-4/M/s" H+ + OH-; 1e-4/s"right now the .units module wraps the quantities package with some minor additions and work-arounds. However, there is no guarantee that the underlying package will not change in a future version of ChemPy (there are many packages for dealing with units in the scientific Python ecosystem).

  Chemical equilibria

  If we want to predict pH of a bicarbonate solution we simply just need pKa and pKw values:

   here is another example for ammonia:

  Concepts

  ChemPy collects equations and utility functions for working with concepts such as ionic strength:

  note how ChemPy parsed the charges from the names of the substances. There are also e.g. empirical equations and convenience classes for them available, e.g.:

  to get more information about e.g. this class, you may can look at the API documentation.

  Chemical kinetics (system of ordinary differential equations)

  A common task when modelling problems in chemistry is to investigate the time dependence of a system. This branch of study is known as chemical kinetics, and ChemPy has some classes and functions for working with such problems:

  2 Fe+3 + 2 OH-; 42 . 2 Fe+3 + H2O2 -> 2 Fe+2 + O2 + 2 H+; 17 . H+ + OH- -> H2O; 1e10 . H2O -> H+ + OH-; 1e-4″»»

  Properties

  One of the fundamental tasks in science is the careful collection of data about the world around us. ChemPy contains a growing collection of parametrizations from the scientific literature with relevance in chemistry. Here is how you use one of these formulations:

  Run notebooks using binder

  Using only a web-browser (and an internet connection) it is possible to explore the notebooks here: (by the courtesy of the people behind mybinder)

  Citing

  If you make use of ChemPy in e.g. academic work you may cite the following peer-reviewed publication:

  Depending on what underlying solver you are using you should also cite the appropriate paper (you can look at the list of references in the JOSS article). If you need to reference, in addition to the paper, a specific point version of ChemPy (for e.g. reproducibility) you can get per-version DOIs from the zendodo archive:

  Licensing

  The source code is Open Source and is released under the very permissive “simplified (2-clause) BSD license”. See LICENSE for further details.

  See also

  Contributing

  Contributors are welcome to suggest improvements at https://github.com/bjodah/chempy (see further details here).

  Author

  Источник