硅表面活性剂增强的双网络耐高温多孔有机硅弹性体

采用聚醚改性三硅氧烷表面活性剂、 丙烯酸酯改性硅油和水3种组分制备了稳定的油包水(W/O)乳液, 经酸碱催化水解、 紫外引发聚合和干燥除水过程得到了双网络多孔有机硅弹性体. 扫描电子显微镜(SEM)分析结果表明, 所制备的有机硅弹性体具有丰富的孔径结构分布. 压缩强度测试结果表明, 弹性体具备良好的耐压缩性能, 45%压缩应变下循环50次, 仍具备良好的回弹性能. 有机硅弹性体具有优异的耐高温性能, 分解温度为370 ℃, 高于绝大多数多孔有机硅弹性体材料的分解温度. 丙烯酸酯改性硅油的制备工艺成熟、 廉价易得, 显著降低了多孔有机硅弹性体的生产成本, 为规模性开发有机硅材料提供了新的思路和应用前景.     

MOF衍生的分层多孔三维N-CoPx/Ni2P大电流密度下加速析氢

氢气(H₂)具有能量密度高、环境友好等优点,是一种很有前景的清洁能源载体.目前,电催化水裂解大规模制氢被认为是一种理想可行的方法.析氢反应(HER)涉及多个步骤,首先形成吸附的氢(Volmer步骤),然后是脱附步骤(Heyrovsky步骤)或两个相邻的吸附氢形成H₂(Tafel步骤).与酸性介质相比,碱性介质中的HER可与现有的析氧反应(OER)催化剂偶合,降低电解水的设备成本,因此研究碱性条件下HER更具应用价值.但是,HER在碱性介质中不可避免地需要打破较强的共价键H–O–H,动力学缓慢,导致需要高过电位驱动反应.因此,开发适用于广泛的pH范围,特别是碱性介质高催化活性的催化剂,成为当务之急.金属铂是最高效的HER催化剂,但昂贵的价格严重阻碍了其在电解水中的大规模商业化应用.因此,开发过电位低和稳定性持久的非贵金属催化剂,特别是可以在大电流密度(>500 mA cm^-2的质子交换膜和碱性电解槽)下稳定工作的催化剂,对实际工业应用至关重要.过渡金属磷化物(TMPs),尤其是CoP和Ni₂P在HER中表现出了较好的催化活性,引起广泛关注.但是,有限的电子结构、低电导率和大电流密度测试过程中的团聚仍然是限制其实际应用的瓶颈.近年来,具有金属可调性、多孔型结构、高比表面积和多交叉开放通道的金属有机骨架(MOFs)已被证明是制备TMPs的理想前驱体.但是,在高温煅烧过程中无法避免MOF结构坍塌,导致开放通道和电导率降低,限制了电子/离子的传输以及在高电流密度下的电催化活性.本文通过TMPs和Co-MOF之间的简单拓扑化学转化制备了一种自支撑结构的N掺杂二元TMPs电催化剂(N-CoP_x/Ni₂P),以Co-MOF作为模板和前驱体,一部分泡沫镍原位磷化成Ni₂P,形成异质结构的双金属磷化物.扫描电镜和透射电镜结果表明,该催化剂呈三维多孔结构,有利于充分暴露活性位点.通过X射线光电子能谱分析了催化剂表面化学状态,发现形成了Co–N键,说明N掺杂成功.通过电化学测试结果表明,N-CoP_x/Ni₂P在全pH范围内表现出较好的HER活性,尤其在碱性介质中,当电流密度为650 mA cm^-2时,仅需要152 mV过电位.催化剂转化率为3.2 s^-1,法拉第效率接近100%,该催化剂在200 mA cm^-2电流密度下连续工作24 h无明显衰减.密度泛函理论计算表明,N-CoP_x/Ni₂P催化活性的增强归因于氮掺杂及双金属磷化物的协同作用提高了催化剂的本征活性位点,从而优化了氢吸附能和水结合能.综上,本文为廉价电催化剂的工业化应用提供了一种有前景的策略.     

引言北大核心CSCD

食品安全事关人民群众身体健康和生命安全,事关经济健康发展与社会和谐稳定。优异的分离分析技术是保障食品安全的重要手段,食品基质复杂,目标物种类繁多,且含量水平低,加之近年来食品安全有害物隐蔽性越来越强,通过化学性修饰等手段使目标物的形态多样等,给食品安全分离分析带来极大的挑战。     

爆轰波拐角传播三维数值模拟

为了研究爆轰波在拐角中的传播特性以及拐角爆轰低压流场现象,用LSDYNA 3D程序对三种常见的拐角装药的爆轰波传播特性进行了数值模拟,清晰显示了爆轰波因拐角处爆轰波传播面积的变化而产生的衰减 增长过程,讨论了侧向三通中爆速的变化情况,并得到了拐角处低压爆轰区的尺寸。     

400路程控网络讯号源

网络讯号源是大型爆轰多点测试技术中的一个重要组成部分。主要介绍４００路程网络讯号源的设计要点、工作原理和系统结构，并对它在爆轰实验中的测试应用进行了讨论。     

基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法

首先提出了基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法，它对于解决复杂设备诊断问题中存在的不确定性，关联性具有很大的优质。然后阐述了贝叶斯网络模型的数学描述及基于贝叶斯网络的故障诊断方法的基本思路和决策算法。最后以某型SINS／GPS组合导航系统的故障诊断应用实例说明了该方法的有效性。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.     

UPLC—MS联合鉴定食品中毒副作用添加物残留物取得成效

不久前,由北京市食品安全监控中心和北京市海淀区产品质量监督检验所共同承担的市委、市政府重点工作及区县政府应急项目“食品中毒副作用添加物残留物鉴别技术研究”通过验收。项目针对五大类食品即豆制品、调味品、饮料、肉及肉制品、乳及乳制品,利用超高效液相色谱串联质谱技术,     

聚苯乙烯提取物的检测与评价

随着材料科学的迅速发展,聚合物材料以不同的形态越来越广泛地应用于食品包装中。但是由于聚合物材料自身的特性及其改性加工,导致了很多低分子量化合物的形成,因而给食品安全性带来很大隐患,也危害着人们的身体健康。为了解决这一问题,在选用材料前,必须分析聚合物材料中低分子化合物的迁移情况,考虑迁移过程对包材使用的影响。实验中选用正庚烷、8%乙醇、50%乙醇和蒸馏水作为食品模拟液,用气相色谱测定聚苯乙烯提取物的迁移量,进而将实验数据分析比较。结果显示,迁移量随着温度的升高和时间的延长而不断增加,溶剂种类的影响为:正庚烷>50%乙醇>8%乙醇>蒸馏水。     

利用GeoGebra和Phyphox软件进行高效物理远程教育的探索--以拍现象的物理教学为例

以拍现象的物理教学为例,利用GeoGebra软件不仅演示了拍现象,而且能让学生通过网址链接进行方便的自我探索,接着又给出了手机软件Phyphox在家做实验探究拍现象的方法,并通过分析实验结果进行计算,得到的待测波频率的精确度可达到整数位.