3 measurements spanning 7 days, net -2. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 3,619–3,621 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 05:47
3,619
-1
7 Aug 2026, 00:40
3,620
-1
6 Aug 2026, 09:17
3,621
first reading
Engagement
21 posts held, back to 15 March 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 3 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
40.7%
avg views ÷ 3,619 subscribers
Avg views / post
1,470
5 posts measured
Reaction rate
0.774%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
5
of 21 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held
21 (15 March 2026 – 5 August 2026)
Views total
7,369
Reactions total
57
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 22:59 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
24m 33s
Average length
2m 27s
Measured directly from 10 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
170 reactions across 20 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 52.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
90
52.9%
👍
43
25.3%
💔
37
21.8%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 20 of the 21 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 170reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 15 March 2026 to 5 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
📌 ثبتنام دورههای صنعتی جهش نوین پلیمر ایرانیان با ۲۰٪ تخفیف
۲۰ درصد تخفیف ویژه تابستانه برای همه دورههای صنعتی موسسه جهش پلیمر 🔥
🧑🏻💻دوره صفر صنعتی:
ورود به صنعت پلیمر
📊دوره اول صنعتی:
تخصص در گریدهای مواد پلیمری و دیتاشیتخوانی
⚙️دوره دوم صنعتی:
اکسترودرها و فرایند شناسی
🧑🔬دوره سوم صنعتی:
فرمول نویسی کامپاند و مستربچهایرنگی
🔥کد تخفیف 👇
Tabestan405
🔴 برای مشاهده و تهیه دروس وارد سایت موسسه بشید و هن…
📌 آیا هوش مصنوعی مجلات علمی را پر از مقالههای جعلی میکند؟
✍️ آنانیا پالیولا
🤖 ورود هوش مصنوعی مولد به دنیای نشر علمی، مسئله قدیمی «منتشر کن یا حذف شو» را شدیدتر کرده است. فشاری که سالها پژوهشگران را به تولید مقاله بیشتر وادار میکرد، حالا با ابزارهایی همراه شده که میتوانند در مدت کوتاه متن علمی، داده ساختگی، شکلهای ظاهراً معتبر و حتی منابع جعلی تولید کنند.
📄 در یکی از نمونههای عجیب، مقالهای در یک مجله علم…
📌 پالایشگاه (Refinery)
صنعت پتروشیمی یکی از بزرگترین و پر درآمدترین صنایع کشور محسوب میشود که در ارتباط مستقیم با صنعت نفت و بخصوص بخش پایین دستی آن است.
مواد مصرفی در این صنعت توسط پالایشگاه ها تأمین میگردد . اصول کار در پالایشگاه ها در کلیپ بالا شرح داده شده است.
#Petrochemical_industry_Refinery
@ESD_TEAM
#اخبار
جامعه مهندسی پلیمر و رنگ ایران، یکی از استادان اثرگذار و پیشکسوت خود را از دست داد. پروفسور سیامک مرادیان، استاد باسابقه دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک تهران) و از چهرههای مؤثر در شکلگیری و توسعه آموزش دانشگاهی مهندسی رنگ در ایران، درگذشت.
او متولد سال ۱۳۲۸ در تهران بود و تحصیلات تخصصی خود را در زمینه شیمی و فناوری رنگ در دانشگاه برادفورد انگلستان ادامه داد. دکتر مرادیان چندین دهه در پلیتکنیک تهران به …
📌 فرآیند لایهگذاری تر (Wet Lay-up) و ژلکوت (Gel Coat) در ساخت کامپوزیتها
در روش لایهگذاری تر (Wet Lay-up)، ابتدا سطح قالب تمیز شده و با عامل رهاساز (Release Agent) آماده میشود. سپس ژلکوت (Gel Coat) روی قالب اعمال میشود تا سطح نهایی قطعه صاف و یکنواخت باشد و مقاومت بیشتری در برابر رطوبت و شرایط محیطی داشته باشد.
پس از رسیدن ژلکوت به حالت مناسب، لایههای الیاف تقویتکننده (Reinforcement Fibers) داخل قالب قرار …
📌 وقتی پلیمرهای برسمانند به چسبهای فوققوی تبدیل میشوند
✍️ ESD Team
گاهی مسیر علم از یک مشاهده غیرمنتظره شروع میشود. در یک پروژه دانشجویی در آزمایشگاه شیمی پلیمر، پژوهشگران هنگام کار با پلیمرهای برسمانند یا شانهای متوجه شدند که این ماده رفتاری متفاوت از انتظار نشان میدهد.
پس از آزمونهای چسبندگی، نتیجه چشمگیر بود. این ماده به عنوان یک چسب قوی عمل کرد و در مقایسه مستقیم، عملکردی بهتر از چند چسب تجاری نشان داد.…
📌 آیا هوش مصنوعی میتواند پلیمر بعدی را طراحی کند؟
✍️ ESD Team
تا امروز، طراحی پلیمرهای جدید معمولاً به ترکیبی از دانش شیمی، شبیهسازی، تجربه پژوهشگر و تعداد زیادی آزمایش وابسته بوده است. اکنون مدلهای هوش مصنوعی در حال ورود به مرحلهای هستند که فقط خواص مواد را پیشبینی نمیکنند، بلکه میتوانند براساس خواص موردنظر، ساختارهای پلیمری جدید نیز پیشنهاد دهند.
🔬 پژوهشگران جورجیا تک در سال ۲۰۲۶ مدلی با نام POLYT5 معرفی…
📌 پالتروژن Pultrusion
⚙️ پالتروژن یکی از روشهای مهم فرآیند پیوسته در تولید کامپوزیتهای پلیمری است که برای ساخت قطعات با سطح مقطع ثابت به کار میرود. در این روش، الیاف تقویتکننده مانند شیشه، کربن یا آرامید از درون حمام رزین عبور داده میشوند و سپس وارد قالب گرم میگردند.
🧵 درون قالب، رزین پخت میشود و قطعه نهایی به شکل یک پروفیل پیوسته از دستگاه خارج میشود. به همین دلیل، پالتروژن برای تولید محصولاتی مانند میلهه…
📌پلیساکاریدها برای دارورسانی هدفمند
🧪 در این ویدیو، فیورلا مازینی (Fiorella Mazzini)، دانشجوی دکتری مؤسسه نوآوری ماکرومولکولها (Macromolecules Innovation Institute, MII) در ویرجینیا تک، به همراه استاد راهنمای خود، دکتر کوین ادگار (Kevin Edgar)، درباره پژوهش روی مشتقات پلیساکاریدی و کاربرد آنها در دارورسانی توضیح میدهد.
🔬 محور این کار، اصلاح شیمیایی دکستران است؛ یک پلیساکارید زیستی که میتواند با طراحی دقیق گرو…
📌 شیمیدانان و بحران پلاستیک: چرا گفتوگو با جامعه ضروری است
✍️ سارا کاتل
🧪 جان وارنر، از چهرههای شناختهشده شیمی سبز و از اعضای انجمن شیمی آمریکا، در گفتوگویی با C&EN درباره بحران پلاستیک، دشواری کاهش تماس روزمره با مواد شیمیایی نگرانکننده و نقش شیمیدانان در توضیح علمی این مسئله برای جامعه صحبت کرده است. این گفتوگو پس از حضور او در مستند The Plastic Detox انجام شد، مستندی که به نگرانیهای عمومی درباره پلاست…
📌 قالب گیری تزریقی Injection Molding
⚙️ قالب گیری تزریقی یکی از مهمترین و پرکاربردترین روشهای تولید قطعات پلیمری است. در این فرآیند، ماده پلیمری ابتدا درون سیلندر دستگاه تحت حرارت و نیروی برشی ذوب میشود و سپس با فشار بالا به داخل حفره قالب تزریق میگردد.
🧩 پس از پر شدن قالب، مرحله نگهداری فشار انجام میشود تا جمع شدگی قطعه کنترل شود و ابعاد نهایی با دقت بیشتری شکل بگیرد. سپس قطعه درون قالب خنک شده و در پایان با …
⚡وبینار پوشش های هوشمند پلیمری، فناوری سطوح آینده
👤مدرس: دکتر هلما وکیلی
🔴هیئت علمی دانشکده مهندسی شیمی دانشگاه تهران
🔴معاون بین الملل دانشکده مهندسی شیمی
🔴مسئول کمیته ارتباط با صنعت دانشکده مهندسی شیمی
🔖 سرفصلهای مهم:
🟢سطوح هوشمند و پاسخگو به محرک ها
🟢پوشش های خود تمیزه شونده و خود ترمیم شونده
🟢نانو پوشش های عملکردی پیشرفته
🟢مهندسی سطوح و شیمی سطح
📅 زمان برگزاری: چهارشنبه ۲۷ خرداد ماه
⏰ ساعت: ۱۸:۳۰ الی ۱۹:۳۰
🖥 ب…
👍5
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @ESD_TEAM. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 384,571 of 1,481,217entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 3 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@ESD_TEAM named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@esd_t named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“توسعه مهارت های مهندسی پلیمر و رنگ” (@ESD_TEAM), 3,619 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ESD_TEAM.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.