(Ce,Cr)xO2/Nb2O5催化氧化1,2-二氯乙烷过程中氧化性中心与酸性中心的协同作用

含氯易挥发有机物(Cl-VOCs)是一类常见的大气污染物,可对生态环境和人类健康产生严重危害.相比其他治理方法,催化氧化法具有经济、高效的优势,其关键在于开发新型廉价的高性能催化材料.(Ce,Cr)_xO_2复合氧化物因具有强氧化性而表现出优异的催化性能,但仍需提高HCl选择性.研究表明,同时提高催化剂酸性和氧化性有助于促进Cl-VOCs降解.Nb_2O_5等固体酸金属氧化物同时具有丰富的表面酸性中心和一定的氧化性,被广泛应用于酸催化和氧化还原反应.将酸性氧化物和(Ce,Cr)_xO_2进行有效复合,有望同时改善催化剂的酸性质和氧化性,实现对Cl-VOCs的高效消除.本文选择Nb_2O_5作为固体酸载体,采用沉积-沉淀法制备了一系列不同质量比例的复合改性y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂,考察了其对1,2-二氯乙烷(DCE)的催化降解性能,并利用XRD、UV-Raman、N2吸脱附、SEM、NH3-TPD和H2-TPR等手段表征了催化剂的结构-织构性质、形貌、表面酸性质以及氧化还原性能.通过优化活性组分组成,调控复合氧化物催化剂的物理化学性质,进一步提高其催化活性和选择性,并深入探讨了复合氧化物之间的相互作用机制以及氧化性中心与酸性中心二者的协同催化效应对Cl-VOCs催化降解性能的影响.DCE催化降解实验结果显示,随着(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5质量比(y值)的增加, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂对DCE的降解活性先增大后减小,生成副产物C2H3Cl的最大浓度逐渐降低,其中0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂的本征催化活性最高.XRD图谱显示, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5复合催化剂上出现了TT相Nb_2O_5和立方相Ce O_2的特征峰;当(Ce,Cr)_xO_2与Nb_2O_5质量比小于0.25时,(Ce,Cr)_xO_2在Nb_2O_5表面高度分散.UV-Raman结果显示,复合催化剂上Nb_2O_5特征峰与单组分Nb_2O_5相比明显向低波数偏移,表明Nb_2O_5和(Ce,Cr)_xO_2之间存在较强的相互作用.N2吸脱附表征结果显示, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5为介孔结构,其织构性质变化与催化活性之间无直接联系.SEM照片显示,对于复合催化剂,(Ce,Cr)_xO_2颗粒高度分散在片状Nb_2O_5表面,二者的适当复合有利于其紧密接触并增强相互作用,进而充分发挥协同催化效应.NH_3-TPD结果显示,单组分Nb_2O_5具有最多的强酸中心数量和较高的酸强度,随着(Ce,Cr)_xO_2含量增加,强酸和总酸中心数量以及强/弱酸中心数量比值均逐渐减小.H_2-TPR结果显示, Nb_2O_5的氧化能力明显弱于(Ce,Cr)_xO_2,随着质量比y值增大, Nb_2O_5的δ峰向低温方向移动,并与(Ce,Cr)_xO_2的γ峰发生重叠,表明在两者界面处存在Nbm+–O–Cen+强相互作用,γ+δ峰的峰面积呈先增大后减小的变化趋势,其中0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5的γ+δ峰面积最大.此外,复合催化剂中Cr6+物种的α峰面积逐渐增加,表明强氧化性的Cr6+物种含量逐渐增大.酸性中心与氧化中心各自单一方向的变化趋势与催化降解性能先增后减的变化趋势并不一致,表明二者之间的协同催化效应起着重要作用.综上,与单组分(Ce,Cr)_xO_2和Nb_2O_5相比, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂对DCE的本征催化降解活性显著提高,0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O5_催化剂显示出最佳性能.催化剂酸性中心与氧化中心之间存在显著的协同催化效应:酸性中心有利于DCE的吸附和活化以及C–Cl键断裂得到质子化C_2H_3Cl;氧化中心则有利于C_2H_3Cl的深度氧化.合适的(Ce,Cr)_xO_2/Nb2O5比有利于(Ce,Cr)_xO_2颗粒在Nb_2O_5表面高度分散,促进酸性中心与氧化中心之间的协同催化效应,从而显著提高(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5复合催化剂的催化降解性能.     

复杂势场量子弹球中疤痕态的量子化条件

量子疤痕是波函数在经典不稳定周期轨道周围反常凝聚的一种量子或波动现象.人们对疤痕态的量子化条件进行了大量研究,对深入理解半经典量子化起到了一定的促进作用.之前大部分研究工作主要集中在硬墙量子弹球上,即给定边界形状的无穷深量子势阱系统.本文研究具有光滑复杂势场的二维量子弹球系统,考察疤痕态的量子化条件及其重复出现的规律,得到了与硬墙弹球不一样的结果,对理解这类现象是一个有益的补充.这些结果将有助于理解具有无规长程杂质分布的二维电子系统的态密度谱和输运行为.     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

高雷诺数下非混相Rayleigh-Taylor不稳定性的格子Boltzmann方法模拟

本文采用相场格子Boltzmann方法研究了竖直微通道内中等Atwoods数流体的单模Rayleigh-Taylor不稳定性问题,系统分析了雷诺数对相界面动力学行为以及扰动在各发展阶段演化规律的影响.数值结果表明高雷诺数条件下,不稳定性界面扰动的增长经历了四个不同的发展阶段,包括线性增长阶段、饱和速度阶段、重加速阶段及混沌混合阶段.在线性增长阶段,我们计算获得的气泡与尖钉振幅符合线性稳定性理论,并且线性增长率随着雷诺数的增加而增大.在第二个阶段,我们观察到气泡与尖钉将以恒定的速度增长,获得的尖钉饱和速度略高于Goncharov经典势能模型的解析解[Phys.Rev.Lett.200288134502],这归因于系统中产生了多个尺度的旋涡,而涡之间的相互作用促进了尖钉的增长.随着横向速度和纵向速度的差异扩大,气泡和尖钉界面演化诱导产生的Kelvin–Helmholtz不稳定性逐渐增强,从而流体混合区域出现许多不同层次的涡结构,加速了气泡与尖钉振幅的演化速度,并在演化后期阶段,导致界面发生多层次卷起、剧烈变形、混沌破裂等行为,最终形成了非常复杂的拓扑结构.此外,我们还统计了演化后期气泡与尖钉的无量纲加速度,发现气泡和尖钉的振幅在后期呈现二次增长规律,其增长率系数分别为0.045与0.233.而在低雷诺条件下,重流体在不稳定性后期以尖钉的形式向下运动而轻流体以气泡的形式向上升起.在整个演化过程中,界面变得足够光滑,气泡与尖钉在后期的演化速度接近于常数,未观察到后期的重加速与混沌混合阶段.     

一个p(x)-Laplace方程组非平凡解的存在性

在广义Lebesgue空间L~(p(x))(Ω)和广义Sobolev空间W~(1,p(x))(Ω)基本理论体系的基础上,利用山路引理,Young不等式,H(o|¨)lder不等式和嵌入定理,获得了一p(x)-Laplace方程组非平凡解的存在性.     

深挖隐含条件 速寻解题入口——以“圆锥曲线”问题为例

合理利用已知条件是问题顺利求解的关键,但某些命题中条件的给出并不是直接的,而是需要解题者深入挖掘才能得到的.那么,如何才能正确挖掘出这些隐含的条件,决定着问题能否顺利解决.本文笔者以圆锥曲线问题为例,就其隐含条件的探究提几点建议,供广大读者参考.一、挖掘解析几何的平面几何性     

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。