二元ZnCo-LDH助催化剂对BiVO4光电化学性能的促进

钒酸铋(BiVO_4)是最有前景的将太阳能转化为氢能(STH)的光阳极材料之一,但其本身严重的电子-空穴复合严重影响了其实用性。本文中,我们报道了用一步电沉积法将高效的二元ZnCo-LDH助催化剂沉积在钒酸铋(BiVO_4)光阳极上,大大提升了钒酸铋(Bi VO4)的光吸收能力,并且加速了水氧化反应动力学,显著促进了光生空穴向半导体表面的转移,减轻了表面电荷复合。BiVO_4/ZnCo-LDH光阳极在1.23 V(vs RHE)偏压下,0.5 mol·L-1磷酸钾(KPi)电解液中的光电流密度达到2.85 mA·cm~(-2),是纯BiVO_4的2.59倍,且起始电位(Von)从930 m V下降到270 m V。BiVO_4/ZnCo-LDH复合光阳极表现出65%的高表面电荷分离效率(1.23 V(vs RHE)),而纯BiVO_4的仅为30%。     

共沉淀法制备纳米多晶La2／3Sr1／3MnO3及其低场磁电阻性质

利用共沉淀法制备了纳米多晶La2/3Sr1/3MnO3粉体,并研究了相应烧结陶瓷的相结构、显微形貌、电性质以及磁电阻效应.样品中存在高密的晶界,对电子的疏运过程产生明显的散射作用,从而使得样品具有较大的电阻值,并且只有当烧结温度大于800℃时才出现金属绝缘体温度相变.样品的磁电阻是低场磁电阻效应,源于晶界处电子的自旋极化隧穿.烧结温度越低的样品,其磁电阻越大.     

La1-x／2Pr1-x／2SrxCuO4的电输运性质和超导电性

La1-x/2Pr1-x/2SrxCuOy(LPSCO)多晶样品采用传统的固相反应法制备.X射线衍射表明:LPSCO具有典型的空穴搀杂的T-214相的结构.磁化率测量显示:Sr搀杂在0.05≤x≤0.30范围内具有超导转变;Tc随x的增大呈抛物线形式变化,且在x=0.18时达到最大值28K.电阻的测量显示:随搀杂量的增大,系统呈现从绝缘到半导体,最后到金属的导电行为的变化;在欠掺杂区,正常态电阻温度关系符合ρ(T)=ρ0 αT-ClnT;而在过掺杂区,对数项消失.本文从替代所引起的晶体结构和载流子特性变化解释了Sr掺杂样品的电输运行为和超导特性.     

Hg掺杂对BaPb1-xBixO3超导体中Pb和O的化学环境的影响

采用XPS方法对BaPb1-xBixO3超导体以及Hg掺杂BaPb1-xBixO3超导体进行了对照研究,结果表明当Hg取代Pb后,位于18eV和22eV的价带的强度发生变化并与样品的超导转变温度相关联,O1s和Pb4f谱峰也随Hg掺入而发生位移,说明随Hg的掺入BaPb1-xBixO3超导体的化学环境发生改变.     

铁磁性锰氧化物掺杂的ZnO压敏电阻性能研究

利用通常的电子陶瓷制备工艺制备了铁磁性锰氧化物La_07Sr_03MnO₃掺杂的ZnO陶瓷. 晶界处存在La_07Sr_03MnO₃(LSMO)和LaMnO₃(LMO)两种杂相. 样品中绝缘相LMO的含量显著影响着样品的电学性能. 掺杂后的样品仍具有一定的铁磁性. 在样品上施加磁场后,样品电阻值增加,表现为正磁电阻性质. 正磁电阻的出现,是由于磁场的存在 关键词： ZnO 压敏电阻 锰氧化物 正磁电阻     

富氮洋葱碳包覆的Ni/NiFe2O4纳米棒析氧电催化剂

将镍铁金属配位聚合物前驱体在惰性气氛下热分解制备了富氮洋葱碳(ONC)包覆的Ni/Ni Fe_2O_4多孔纳米棒复合析氧电催化剂,与Ni@ONC,Ni Fe_2O_4材料及传统Ru O_2催化剂相比,得益于这种富氮洋葱碳包覆的Ni/Ni Fe_2O_4一维多孔纳米异质结构,Ni/Ni Fe_2O_4@ONC材料拥有更优异的导电性能和更大的电化学活性面积(0.149 m F),因而表现出更优异的析氧电催化性能。Ni/Ni Fe_2O_4@ONC纳米棒在1 mol·L~(-1) KOH溶液中,10 m A·cm-2下的析氧过电位仅为299 m V,塔菲尔斜率为73 m V·dec-1,展现出优异的析氧稳定性能。     

Bi4V2O11/石墨烯异质结光催化剂的制备及其在降解抗体污染物中应用

发展和设计高效、廉价和稳定的光催化剂用于抗生素污染物降解仍然存在巨大的挑战。 本文通过一种便捷的水热方法制备了Bi₄V₂O₁₁/石墨烯复合材料并用于可见光下抗生素污染物光催化降解。 通过自由基追踪实验,确认了光催化降解过程中活性物质为h⁺和·OH基团。 根据实验结果,提出了相应的反应机理。 石墨烯的引入可以有效地促进光生电子-空穴对的分离,从而增强光催化活性。 该复合催化剂展现出良好的活性和稳定性。 该方法以石墨烯为载体制备了光催化降解材料,为高性能光催化剂的制备提供了参考。     

基于Ag@C@Ag核壳型纳米材料电化学传感器的制备及对邻苯基苯酚的测定

本文通过一种简单的水热反应合成出核壳型纳米材料Ag@C,然后再利用Ag@C表面丰富的功能基团均匀地负载一层Ag纳米颗粒,得到了大小均一、形貌良好的三层Ag@C@Ag核壳型纳米材料。实验结果表明,该Ag@C@Ag核壳纳米材料对邻苯基苯酚的电化学测定有良好的催化活性。据此,成功构建了一种简单、快速检测邻苯基苯酚的新型电化学传感器。该电化学传感器测定邻苯基苯酚的线性范围为0.08~35μmol/L,检出限为13.6nmol/L。     

基于一维卷积神经网络的雌激素粉末拉曼光谱定性分类

拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域,但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验,光谱特征提取虽然能够降低信号维度,同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高,受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响,导致最终分类效果并不理想。针对此问题,提出基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network,1D-CNN）的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮（Estrone）、雌二醇（Estradiol）,雌三醇（Estriol）三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱,设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法,构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试;基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型,将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验,优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果,从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比,评价模型性能。实验结果表明,本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类,分类正确率最高可达98.26%,分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤,简化了光谱分析流程,并能保留更多有效信息。同时,当模拟测量噪声强度达到60 dBW时,传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低,卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率,说明相比对传统拉曼光谱分类方法,所提出方法受光谱测量噪声影响更小,鲁棒性更强,适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。     

热处理对MgB_2超导体超导电性和显微结构的影响

采用固相反应法常压下制备MgB2超导块材,研究两种不同的热处理工艺(淬火、预热)对MgB:超导电性和显微结构的影响.结果显示淬火有助于细化晶粒,提高样品的临界电流密度;预热在一定程度上提高MgB2样品的致密度和磁通钉扎力,其中随炉升温600℃预热1 h再升至750℃保温0.5 h后淬火的样品自场Jc达到0.586 MA/cm2,不可逆场超过7 T,20 K下在0.8T达到最大钉扎力Fpumax.