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11.
以二水氯化铜(CuCl2·2H2O)、硅酸钠(Na2SiO3)、钼酸钠(Na2 MoO4)和2,6-二甲基-3,5-二(吡唑-3-基)吡啶(简写为H2L)为原料,通过水热反应,成功地合成了一个一维链状Keggin型多酸基杂化化合物[Cu2(H3L)2](SiMo12O40).通过X-射线单晶衍射、TGA、IR以及元素分析对该化合物的结构进行表征.测试结果表明,该化合物属于三斜晶系,P-1空间群,晶胞参数a=1.1689(5) nm,b=1.2157(5) nm,c=1.2233(5) nm,α=62.066(5)°,β=62.833(5)°,γ =74.789(5)°,V=1.363 8(10) nm3,Z=2,R1=0.082 4,wR2=0.174 5.电化学分析结果表明该化合物对亚硝酸盐的还原具有良好的电催化效果. 相似文献
12.
通过Lb L自组装技术构筑了基于杂多钨酸盐K_(12. 5)Na_(1. 5)[NaP_5W_(30)O_(110)]·15 H_2O(P_5W_(30)),有机染料茜素红(AR)和聚乙烯亚胺的复合膜。利用紫外-可见吸收光谱、扫描电镜和循环伏安扫描对复合膜的形貌及氧化还原性质进行了表征,使用电化学工作站和紫外-可见吸收光谱联机对复合材料的电致变色性能进行了研究。结果显示,复合膜的构筑是成功的,光反差为33.7%,着色时间为2.7 s,褪色时间为1.5 s,最大着色效率为52 cm2C~(-1),复合膜实现了由淡橙色到蓝绿色,进而到深绿之间的可逆变化,实现了可调颜色的电致变色。 相似文献
13.
为探究便携式X射线荧光光谱法(Portable X-ray fluorescence spectrometry method, PXRF)测定结果的不确定度, 应用PXRF法和传统实验室方法对湖南某典型有色金属污染场地及周边土壤中的重金属进行测定,通过建立线性回归模型对比分析两种方法的测定数据,探究了PXRF法测定数据的准确程度和置信区间。结果表明,PXRF法原位、异位测定值与传统实验室方法测定值均能呈现较好的线性相关性,As、Cu、Pb、Cd等元素的决定性系数(R2)均大于0.70,其检测数据质量均能达到定量水平;PXRF法与实验室方法测定值间比率的置信区间结果显示,Cd元素的准确性最好,其次为Pb、Cu、As,比率置信区间分别为(0.57, 1.89)、(0.38, 2.22)、(0.31, 2.25)、(0.20, 4.53)。由此可见,PXRF法是一种方便快捷且相对准确的土壤重金属现场检测方法,可广泛地应用于污染场地调查和土壤修复工程实践中。 相似文献
14.
15.
雾天环境下由于大气粒子对光线的散射作用导致成像质量下降, 针对雾霾等天气下图像退化问题, 提出了一种全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法。利用不同角度的3幅偏振图像, 自动估算无穷远处的大气光和大气光的偏振度, 根据大气散射模型得到去雾后的图像。从RGB 3个色彩通道分别计算相应的参数, 使得算法适用于彩色领域。首先使用暗通道方法估计无穷远处的大气光和传输图, 并通过导向滤波对传输图优化; 然后基于大气光和目标光的不相关性, 采用全局搜索的方法估计大气光的偏振度; 最后根据大气散射模型恢复出清晰目标图像, 并利用对数变换进行增强。本文方法在雾霾天气下能够得到清晰的去雾图像, 且在浓雾天气下, 去雾图像的信息熵提升了约21%, 平均梯度提升了约2倍多, 标准差提升了约12%。实验结果表明, 本文方法较好地解决了人工取景估计参数不佳的问题, 提高了复原目标图像的清晰度和对比度, 可以用于彩色图像的目标探测与识别。 相似文献
16.
为了获得高效率的染料敏化太阳能电池,其光阳极应该具有大的比表面积,以吸附足量的染料,获得很强的光捕获能力.从这个角度而言,将具有很大比表面积的金属有机框架材料引入到染料敏化太阳能电池的体系中,无疑是一种有益的探索.本文简介了金属有机框架材料在光伏领域的应用,并重点介绍了我们课题组在利用金属有机框架材料方面进行的一些探索,包括光阳极薄膜的处理、利用金属有机框架材料作为前驱体制备光阳极材料和光散射层.最后,本文对金属有机框架材料应用于染料敏化太阳能电池中的局限性及前景做了简要的展望. 相似文献
17.
18.
19.
瑞典皇家科学院于1983年10月19日宣布,将1983诺贝尔化学奖授与美国斯坦福大学无机化学教授亨利·陶布(H.Taube),奖励他对于金属络合物氧化还原机理的杰出研究。他的研究有助于其他科学家理 相似文献
20.
针对全色CCD光学遥感卫星成像平台,提出了一种基于多属性融合的高分辨率图像云检测方法。首先根据云的物理特性和成像特性展开多属性分析,并提出了基于可分离度的特征选择准则来进行特征参量提取;然后针对两类样本的分布结构差异,结合LDA线性特征压缩算法,削减特征空间的维度;最后利用SVM分类器完成云检测。实验结果表明,该方法适用于高分辨率全色遥感图像的云检测,具有较高的检测概率和较低的虚警概率以及较高的算法执行效率。 相似文献