锂离子二次电池用隔膜的制备及其性质

本文彩和倒相法制备了锂离子二次电池的PVDF－HFP共聚物型多孔聚合物隔膜,该聚合物膜具有良好的机械性能,其孔隙率可达75％,吸附电解液后增重450％,电导率为10^-3S/cm,组装成电池后表现出良好的循环性能和较低的极化率。     

新型锂离子电池正极材料LiMPO_4(M=Fe,Mn)的谱学和电化学研究

采用固相反应与液相反应,合成了新型锂离子电池正极材料LiMPO4(M=Fe,Mn)。粉末X光衍射表明材料均为纯相。对材料的显微拉曼光谱和红外光谱进行了研究和指认。循环伏安研究表明,含锂磷酸盐是一类有潜力的锂离子电池正极材料。     

嵌入式芯片的实时测试技术

由于系统朝着小型化、智能化方向发展，嵌入式芯片(如FPGA)被广泛采用。传统的FPGA设计思路是软件编程、仿真、程序固化到硬件。为了保证功能化的FPGA与最初的设计思想一致，需要对它做硬件测试。     

粉末靶制备的AZO/Ag/AZO透明导电薄膜的光电性能

室温下,采用射频磁控溅射AZO粉末靶和Ag靶在玻璃基底上制备Ag层厚度分别为12 nm和15 nm两组对称结构掺铝氧化锌/银/掺铝氧化锌(AZO/Ag/AZO)透明导电薄膜,研究了Ag层和AZO层厚度对薄膜光电性能的影响。结果表明:3层薄膜的可见光区平均透光率达到了80%,550 nm处的最高透过率达到了88%,方块电阻小于5 Ω/□。Ag层厚度是影响AZO/Ag/AZO薄膜光电性能的主要因素,AZO层的厚度对薄膜光学性能影响较大。     

钠离子电池硬碳负极储钠机理及优化策略

钠离子电池因具有成本低、安全性高等优势, 被认为是一种非常适合应用于大规模储能领域的电化学储能技术. 合适的负极材料是促进钠离子电池实现商业化的关键之一. 硬碳材料由于具有丰富的碳源、低成本、无毒环保, 且储钠电位低而被认为是最可能被实用化的钠离子电池负极材料. 然而硬碳负极的实际应用中也面临着首周库伦效率低、长循环稳定性不足以及倍率性能较差等问题, 近年来众多研究者致力于硬碳负极的性能优化研究, 本Review从结构调控、形貌设计、界面构造、电解液优化四方面总结了近年来钠离子电池硬碳负极的性能优化策略研究进展, 分析了每种优化策略的优点和不足, 并进一步讨论了钠离子电池硬碳负极实用化进程中面临的瓶颈问题和挑战.     

用于锂离子电池的新型超支化聚醚-聚氨酯聚合物电解质

采用溶剂聚合法, 将一种自制新型超支化聚醚(PHEMO)与异氰酸酯在电解液中进行缩合反应, 生成了一种包含有电解液的新型超支化聚醚聚氨酯(PHEU)聚合物电解质. 利用傅里叶红外光谱(FTIR)、示差扫描量热分析(DSC)、热重分析(TGA)和交流阻抗谱等测试方法对PHEU的结构、热稳定性能和离子电导率进行了研究. 研究结果表明, 当电解液中锂盐的浓度为3 mol/L, 电解液的质量为骨架材料质量加和的3倍时, 电解质体系的室温电导率可达到6.12×10-4 S/cm; 电化学稳定窗口为2.2—4.0 V, 具有良好的热稳定性和优良的机械性能. 另外, 在这种新型的电解质中, 聚氨酯大分子将电解液小分子牢固地包裹在里面, 有效地防止了凝胶聚合物电解质的漏液问题, 从而可以提高电池的安全性能.     

锂离子电池用Sn/C复合材料的碳热还原法制备(英文)

采用碳热还原法制备了Sn/C复合材料,通过XRD、SEM、恒流充放电循环、慢速扫描循环伏安（CV）等方法对材料以及其电化学嵌脱锂性能做了研究。结果表明：Sn球均匀分散在絮状碳材料中,加热时间越长,Sn球粒径越大。加热8h得到材料的首次嵌锂比容量可达1014mAh·g^-1,循环15周以后的嵌锂比容量为406mAh·g^-1。     

双亲催化剂作用超稠油水热裂解降黏机理研究

合成双亲催化剂,200℃与超稠油反应后,降黏率达96.26%。通过气相色谱仪、元素分析仪、分子量测定仪、红外光谱仪及核磁共振波谱仪对反应前后稠油的物化性质进行分析。结果表明,反应后稠油胶质与沥青质含量减小,稠油分子量下降,沥青质分子量降低幅度最大;稠油及其重质组分的氢碳原子比增加,硫的含量减小。稠油发生水热裂解反应的同时,存在沥青质的聚合反应,沥青质的裂解在降黏反应中起到了关键的作用;双亲催化剂促进了水热裂解反应,同时抑制了聚合反应;双亲型催化降黏剂携带的具有活性催化功能的离子协同高温水作用于分子中的C-S、C-N、C-O、C-C及C=S、C=O、C=N、C=S等键,使其发生系列链的断裂、加氢、开环、成环、脱硫等反应,促进了稠油黏度的降低,稠油及其重质组分的氢碳原子比增加,稠油的品质得到一定程度的改善。     

基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测

为了对视频序列中的运动目标进行快速、准确地提取,提出了一种自适应背景模型估计方法.利用背景与前景图像在时域中不同的变化特性,构造图像的稳定矩阵函数,通过稳定矩阵元素的变化自动区分背景点和前景点,并对稳定矩阵设置上、下饱和值,使算法能在短时间内自动感知背景的突变,从而快速地建立背景图像模型并对其实时更新.同时还分析了动态图像序列的配准问题,选取局部特征模板图像,采用投影匹配原理简化计算,快速估计出全局运动矢量.实验证明,背景估计算法收敛速度快,只需10 frame图像即可建立稳定背景,对于500 pixel×200 pixel动态图像序列,整个算法时间只需35 ms,完全满足工程上25 frame/s处理能力的要求.