松木-聚氯乙烯复合材料催化热解特性的研究

通过热重法研究了松木与聚氯乙烯复合材料的催化热解特性,结果表明聚氯乙烯脱氯阶段与松木的纤维素、半纤维素热分解阶段温度区间重合,二者共热解时存在协同效应,并且HCl的释放对纤维素的脱水反应能够产生催化作用,HCl释放也对木质素的热分解及碳化反应有着明显的催化作用,导致二者共热解制备的碳化物产率提高,约为29.61%。并且利用元素分析仪、扫描电镜和能谱仪对成碳材料进行表征分析,结果表明成碳材料表面粗糙呈现多孔结构,其碳元素含量较高达到74.67%。     

单晶硅晶格间距的测量技术进展及应用

单晶硅晶格间距是许多重要物理常数测量的基础。本文介绍了硅晶格间距测量技术的发展历程,包括X射线干涉仪直接测量和晶格比较仪间接测量两种方法,以及影响测量结果不确定度的关键因素。得益于晶格间距测量的进展,在纳米尺度,硅晶格间距被国际计量局(BIPM)批准成为新的米定义复现形式。最后介绍了硅晶格在计量学中的应用,以及基于硅晶格实现纳米几何量测量的溯源体系的研究趋势。     

化学法改性煤沥青脱除苯并芘的研究

在管式反应器中采用苯甲酸、聚乙二醇、固体古马隆树脂（S）、液体古马隆树脂（L）为添加剂来降低煤沥青中有害物质苯并芘的含量，以期使得煤沥青可绿色化应用。采用紫外-可见分光光度计分析煤沥青中苯并芘含量。考察了反应温度、反应时间、添加剂添加量、催化剂等工艺条件对添加剂脱除煤沥青中苯并芘的影响。结果表明，不同工艺条件能降低煤沥青中苯并芘的含量。在优化条件下，不同添加剂对苯并芘脱除率由高到低依次为：液体古马隆树脂、聚乙二醇、苯甲酸和固体古马隆树脂。分析其反应机理，这与催化剂的酸性相关，发生亲电取代反应。结果表明，液体古马隆树脂（L）在催化剂存在下对煤沥青中苯并芘脱除率可达73.0%，显示了良好的应用前景。     

喷雾干燥-固相煅烧法制备球形钛酸狸负极材料的研究

通过喷雾干燥-固相煅烧法制备了球形钛酸钾.不同于传统喷雾干燥工艺采用固态钛源进行制备,本文采用的前驱体是钾盐,分散剂和钛酸四丁酯制备出的硝酸氧钛的混合溶液.由于制备方法中前驱体为原子级均匀分布,化学计量比可精确控制,制备出的材料颗粒细小,粒径、成分分布均匀,电化学性能优异.同时研究了不同钾钛摩尔比以及煅烧温度对球形钛酸钾的形貌和成分的影响,并研究了其作为钾离子电池电极材料的电化学性能.结果表明,钾钛摩尔比为0.816,煅烧温度为 800 ℃时钛酸钾的电化学性能最好,首圈容量 185.1 mAh/g,30 圈后容量为173.9 mAh/g,循环100圈后还有169.7 mAh/g的容量.     

狄拉克材料BaMnBi2的单晶制备和物理性质研究

在本工作中,我们成功制备了层状过渡金属磷族化合物BaMnBi2单晶样品,并研究了该化合物的磁学性质和电学输运性质.准二维化合物BaMnBi2具有四方晶体结构,主要包含有两个Bi四方格子层和一个共边的MnBi4四面体层.磁化率显示BaMnBi2在TN ＝288 K以下发生反铁磁相变,并表现出很强的磁各向异性.在反铁磁相变温度TN 以上,磁化率随温度呈线性关系,暗示体系在顺磁态具有很强的反铁磁关联.电阻率随温度变化曲线和在磁场下电阻率随角度的变化曲线都表明BaMnBi2具有准二维的电子结构.磁场导致的金属-绝缘体转变和低温下大的非饱和线性磁阻,与Bi四方格子层存在狄拉克费米子是一致的.     

p-Adic函数空间上Hardy型算子的多线性交换子估计

在p-adic域上研究分数次Hardy型算子与CMO(Q_p~n)函数生成的多线性交换子,建立了交换子在Lebesgue空间和Herz空间上的有界性.对Hardy算子的多线性交换子也得到了相应的结果.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

衬底对单层二硫化钼光学性质的影响

为了实现二硫化钼器件化应用,通过机械剥离和PMMA纳米转移相结合的方法,研究二氧化硅、氮化硅和蓝宝石衬底对单层二硫化钼拉曼光谱以及光致发光光谱的影响.实验结果表明,单层二硫化钼在二氧化硅、氮化硅及蓝宝石衬底间转移会释放应力.氮化硅和蓝宝石衬底对单层二硫化钼引入p型掺杂,导致转移后拉曼光谱中的403 cm-1处A1g峰发生0.48 cm-1和1.20 cm-1的蓝移,光致发光光谱中的位于662 nm处的I峰有5.44 nm和12.73 nm的红移.本工作对单层二硫化钼的应用具有重要意义.     

三维层状双金属氢氧化物(3D-LDHs)的制备及应用概述

三维层状双金属氢氧化物简称3D-LDHs,是在制备普通二维层状金属氢氧化物(2D-LDHs)的过程中,改变反应条件得到的三维结构产物.它的组成单元与二维产物相同为完整LDHs纳米片,基本保留了LDHs具有的碱性、阴离子可交换性和记忆效应等特点,同时又因三维结构获得了更大的比表面积、丰富的孔隙结构以及形成复合材料的能力,在吸附、催化和电化学等方面的应用性能得以增强.本文概述了3D-LDHs的组成结构、主要制备方法及产物形貌,并对未来的研究方向进行了展望.