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941.
以香烟过滤嘴为微柱吸附材料,建立了流动注射(FI)在线预富集-火焰原子吸收光谱法(FAAS)联用技术测定鸵鸟肉中微量硒。在最佳的仪器工作条件下,硒的增敏因子为4.7,检出限为0.0017μg/mL,相关系数r为0.9987。方法用于鸵鸟肉中微量硒的测定,RSD=2.47%,加标平均回收率99%—101%。 相似文献
942.
微波消解-氢化物发生-流动注射原子荧光光谱法测定犁头草等中药材不同部位的硒 总被引:2,自引:0,他引:2
用微波消解-氢化物发生-流动注射原子荧光光谱法测定犁头草、淫羊藿等中药材中硒的含量,并比较测定了各品种不同部位的硒含量差异,对样品处理、干扰消除等进行了探讨,结果表明,本法回收率为95.35%—102.90%,方法的选择性好,操作简单,适用于常见中药材中微量硒的检测。 相似文献
943.
采用溶胶-凝胶法合成了Li1.18Ni0.15Co0.15Mn0.52O2富锂层状正极材料, 并使用聚(3-己基噻吩)对其进行了表面包覆. 采用多种光谱学和电化学手段对材料的形貌结构和电化学性能进行了分析. 结果表明, 聚(3-己基噻吩)溶液浸泡后在富锂材料表面形成厚约1.5 nm的均匀包覆层. 表面包覆后富锂层状正极材料的极化和阻抗明显减小. 在0.2C倍率下, 经过100次充放电循环后, 未包覆的富锂材料放电比容量衰减为170 mA·h/g, 而经过0.3%聚(3-己基噻吩)包覆的材料的放电比容量则保持在205 mA·h/g, 容量保持率由68%提高到82%; 10C倍率下的放电比容量由72 mA·h/g提高到116 mA·h/g. 相似文献
944.
以金属醋酸盐为原料, 尿素为沉淀剂, 采用水热法辅助高温煅烧制备了三维微纳结构富锂锰基层状材料Li1.2Mn0.54Ni0.13Co0.13O2. 通过调整反应溶剂实现了镍钴锰碳酸盐前驱体向球状和纺锤体状的导向性生长. 其中纺锤体状富锂材料在0.1C倍率下首次放电容量接近300 mA·h/g, 在5C大倍率下放电容量能够达到92 mA·h/g, 在0.5C倍率下循环70周容量保留率能够达到85%. 相似文献
945.
为提高大米中农药残留的表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测精度,提出采用二维相关光谱(2DCOS)对大米拉曼光谱进行农药特征变量优选。首先,采用标准正态变量变换(SNV)对原始光谱预处理,再以甲基毒死蜱浓度为外扰,进行二维相关同步光谱和自相关谱解析,筛选出与甲基毒死蜱浓度变化最相关的特征谱峰,建立了大米中甲基毒死蜱残留浓度的支持向量机(SVM)分析模型,并与偏最小二乘(PLS)模型进行性能比较。结果表明,2DCOS方法能很好地筛选出与甲基毒死蜱浓度相关的特征谱峰;利用2DCOS优选出的4个甲基毒死蜱特征谱峰所建立的SVM模型性能优于PLS的实验结果,模型对预测集样本相关系数(R_P)为0.96,均方根误差(RMSEP)为5.21,相对分析误差(RPD)为3.66,可用于大米中甲基毒死蜱农药残留的实际估测。研究表明,采用2DCOS优选大米中甲基毒死蜱浓度相关的特征变量是可行的,且能简化模型,提高模型预测精度,从而为拉曼光谱用于食品农产品质量安全的快速检测提供了一种新思路。 相似文献
946.
锂硒电池因其高体积比容量(3253 mAh·cm~(-3)),以及硒的高电导率(1×10~(-3) S·m~(-1))等显著优点,在体积受限的储能系统中具有潜在的应用价值。引起了国内外研究学者的广泛关注。但是,目前锂硒电池的性能还不理想,仍然存在许多科学问题亟待解决,包括多硒化锂的穿梭效应,电解液的适配性,充放电过程中电极体积变化等。近年来,研究工作者针对这些关键科学问题开展了许多研究和探索,锂硒电池已成为储能领域的一个新的研究热点。本文综述了锂硒电池的研究现状,着重介绍了硒-碳复合正极材料的研究进展,论述了锂硒电池的优势及存在的问题,系统分析了硒基正极材料结构和性能之间的关系,总结了锂硒电池的反应机理及其与电解液的相关性,最后展望了锂硒电池的未来发展方向。 相似文献
947.
因高能量密度和高能量转换效率,锂离子电池已被广泛应用于便携式电子设备和电动交通中。富锂层状结构氧化物以高达300 mAh·g-1的可逆容量成为能量密度350 Wh·kg-1及以上动力锂离子电池的重要候选正极材料。但是,欲使这类材料获得实际应用,就必须解决循环过程中结构衰退带来的一系列问题。本文重点介绍近几年来笔者所领导的研究组通过元素筛选实现材料的表面和体相掺杂,通过全新的结构设计稳定材料结构和性能方面的努力。同时,为使读者对国内外重要研究组在相关方面的研究进展也有所了解,我们也将从元素替代、结构一体化表面修饰(包括多层表面修饰和浓度梯度材料)、表面包覆和表面掺杂等方面介绍他们的重要研究成果。最后,将对该类材料的未来发展方向作出展望并给出我们的一些思考。 相似文献
948.
基于拉曼光谱检测技术结合化学判别方法,建立新陈大米拉曼光谱判别模型;建立适当的样品预处理方法,确保样品制备的均一性,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785 nm波长激光激发下,获取样品200~2 400 cm-1的拉曼光谱信息;对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。利用主成分分析法(PCA)对拉曼光谱进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法(PLS),建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明:该模型判断新陈大米是可行的,为大米新陈度的快速判别提供了一种新的方法。 相似文献
949.
950.