一种宽能谱多球中子谱仪能量响应的MC模拟

利用蒙特卡罗程序FLUKA模拟计算了聚乙烯慢化球和辅助材料慢化球对低能中子到高能中子的响应函数曲线。结果表明,对纯聚乙烯球来说,随着聚乙烯层厚度的增加,响应曲线峰逐步右移,峰值在高能区有所下降,对20 Me V以上的中子,无论纯聚乙烯球的尺寸有多大,其响应均下降到很低的程度;对辅助材料慢化球来说,中子能量小于1 Me V时,辅助材料慢化球与聚乙烯慢化球的响应曲线相似,但当中子能量大于20 Me V时,中子与辅助材料层发生(n,xn)反应,慢化球的响应呈显著上升趋势。分析计算结果,最终能够确定宽能谱多球中子谱仪的尺寸组合。     

TiO_2光催化剂的形貌与晶面调控

二氧化钛(TiO2)具有化学稳定性高、无毒、价格低廉、来源广泛及光电性能优异等优点,被广泛应用于太阳能电池和光催化等领域,尤其是在污染物的光催化降解方面,可很好地解决当前的环境污染问题。但一方面受带隙宽度限制,使其对太阳光的利用率不足5%,不能充分利用太阳光中的可见光;另一方面由于光生电子-空穴容易结合,催化效率低,从而使TiO2的实际应用受到限制。因此必须采取合适的措施,一方面要增强TiO2对可见光的吸收,提高对太阳光的利用率;另一方面要抑制光生电子-空穴的复合,提高光催化效率。目前越来越多的科学家通过控制TiO2的形貌、晶型、特殊晶面暴露等手段来提高TiO2光生电子-空穴的传输速率和光电转换效率。本文主要综述了近年来在TiO2光催化剂的特殊形貌和特殊晶面暴露等方面的研究进展,对未来的研究和发展方向作了展望。     

纳米结构Au/Fe_2O_3的制备、表征及催化氧化性能

分别以纳米和块状氧化铁为载体,通过沉积沉淀法制备了Au/Nano-Fe2O3和Au/Bulk-Fe2O3,并对其进行了表征和催化氧化性能测试。结果表明:对于Au/Nano-Fe2O3,5 nm Au颗粒被尺寸相当的Nano-Fe2O3所包覆,形成新颖的类似核壳结构;对于Au/Bulk-Fe2O3,3 nm Au颗粒高度分散于Bulk-Fe2O3的表面。在1-苯乙醇的氧化反应中,Au/Nano-Fe2O3显示出比Au/Bulk-Fe2O3更好的催化活性。活性的增强主要与小尺寸的Nano-Fe2O3以及Au和Nano-Fe2O3更大的接触界面有关。相比于广泛受到重视的Au的尺寸效应来说,对于Au/Nano-Fe2O3而言,Fe2O3尺寸的影响更大。     

基于石墨烯和金纳米笼修饰的无标记型微囊藻毒素免疫传感器的研制

利用石墨烯及中空结构的金纳米笼构建了无标记型电化学免疫传感器,并用于微囊藻毒素的检测。利用多元醇还原法合成制备了导电性好、催化性强、生物相容性好的金纳米笼;再利用高分散的石墨烯将其固定于玻碳电极表面,进一步吸附固定微囊藻毒素抗体。在无微囊藻毒素存在时,电化学探针[Fe(CN)6]3!/4!在传感器界面上能获得较高的电流响应信号。当培育了微囊藻毒素后,抗体与微囊藻毒素形成免疫结合物,增加了电极表面的电荷密度和传质阻力,阻碍[Fe(CN)6]3!/4!扩散到电极表面,导致[Fe(CN)6]3!/4!的电流响应信号明显降低,电流减小的程度间接地与微囊藻毒素的浓度成比例,可实现对微囊藻毒素的检测。实验考察了抗原培育时间,抗体浓度等条件对该传感器响应性能的影响。结果表明,此传感器对微囊藻毒素的线性响应范围为0.05~1000μg/L,检出限为0.017μg/L,优于文献报道。此传感器操作简单,并且具有良好的稳定性,将其用于实际水样中微囊藻毒素的检测,平均加标回收率为94.1%。     

金属硫化物在可充电电池中的研究进展

低成本、长寿命、高安全性、高性能且易于大规模生产的锂/钠离子电池已被证实为重要的二次储能设备。 电极材料对锂/钠电池性能与循环寿命影响极大,金属硫化物由于具有高比容量和低电势而极具潜力成为锂/钠离子电池负极材料。 在电化学循环过程中,由于金属硫化物容易产生穿梭效应和体积变化,从而电极材料结构被破坏,进一步导致电池容量衰退、稳定性降低。 本文总结了多种金属硫化物的微观结构调控策略,从三维空间构建到与其它材料的复合,增强了电极的导电性和减缓体积变化带来的负面影响,进而获得性能优异的金属硫化物负极材料。 通过对金属硫化物的结构与性能的讨论,对其研究前景进行了积极的展望。     

基于气液相化学发光技术的臭氧在线检测方法

基于鲁米诺(luminol) 化学发光体系,采用自主研发的在线臭氧浓度检测仪,建立了一种实时在线检测臭氧浓度的方法,用于分析测定痕量浓度水平的臭氧气体。 考察了鲁米诺、氢氧化钾、部分醇类化合物和表面活性剂等因素对化学发光强度的影响。 结果表明,在鲁米诺(0.005 mol/L)、氢氧化钾(0.05 mol/L)体系中加入乙二醇(体积分数1.5%)、甲醇(体积分数1.5%)、乙醇(体积分数1.0%)、丙三醇(体积分数3.0%)能显著增强鲁米诺体系检测O₃的化学发光信号,而甲醛溶液 (体积分数3.0%)能有效抑制NO₂信号的干扰。 同时,测得检测臭氧的检出限为1.26 μg/m³、相对标准偏差为0.32%,相对误差为0.75%。 利用该体系测定臭氧,具有信号稳定、精密度好、准确度高、检出限低等优点,适用于大气中微量O₃的在线连续检测。     

丙烯直接环氧化Cu基催化剂的研究进展与挑战

作为一种重要的化工原料,环氧丙烷年产量近千万吨,然而目前工业上制备环氧丙烷的方法仍然面临着成本高、副产物多以及污染严重等问题。直接氧气氧化法进行丙烯环氧化因为具有原子经济、环保等优点受到了越来越多的关注。但是,催化过程中丙烯的α-H和环氧丙烷都具有很高的活性,使得在高转化率的条件下提升环氧丙烷选择性成为一个巨大的挑战。研究者们发现相较于其他币族金属,Cu基催化剂表现出更优异的丙烯直接环氧化反应性能。本综述总结梳理了近年来关于Cu基催化剂催化丙烯直接环氧化反应的研究成果,聚焦于Cu基催化剂改性方法,并对Cu基催化剂依然存在的问题和挑战进行深入探讨。     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。     

关于吸收式碳捕集热力学机制的探索

热再生吸收式碳捕集的传统认识难以揭示其热力学机制,一种新的认识是"热-化学能"转换中存在中间能量形式.本文从热力学碳泵概念出发,对吸收式碳捕集理想系统进行了解耦,其可视为"热机-碳泵"的热力学组合,探索了极限效率的表达,并采用第二定律效率作为评价参数对已有中试试验系统进行了性能水平探索.结果表明,理想循环性能系数仅取决...