基于差分反射高光谱成像的薄层TMDC材料检测技术研究

二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质，在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用，自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法，发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统，对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究，阐明了层数的差分反射光谱机理，提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法，实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性，结合自动对焦的扫描控制，能够实现大规模的自动化样品检测，这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。     

过渡金属Co2+离子掺杂ZnS硫化物纳米晶制备与中红外发光特性研究

利用不含有机相的简单水热法制备了Co^2+∶ZnS纳米晶,纳米晶具有立方闪锌矿结构,平均晶粒尺寸约为8.3 nm,在808 nm激光泵浦下具有2~5μm波段的中红外荧光发射,中心波长位于3400 nm和4700 nm,分别对应Co^2+离子的4T2(F)→4 A 1(F)和4T1(F)→4T2(F)的能级跃迁.进一步将制备的纳米晶在还原气氛下进行800℃热处理,获得立方闪锌矿和纤锌矿混合晶型的纳米晶,平均晶粒尺寸增大到22.5 nm左右,热处理后的纳米晶表面羟基含量更低,中红外荧光发射强度显著提高.该Co^2+∶ZnS纳米晶的制备方法简单、在制备过程中不引入有机相等荧光淬灭中心,同时证明通过后热处理过程可以进一步减少表面缺陷及羟基含量,使荧光强度得到大幅提升.     

电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定铜渣精矿中杂质含量

采用电感耦合等离子体发射光谱法测定了铜渣精矿中砷、锑、铋、铅、锌、镁的量。其测定范围:ω(As):0.05%~0.45%,ω(Sb):0.07%~0.30%,ω(Bi):0.01%~0.20%,ω(Pb):1.00%~4.50%,ω(Zn):1.00%~4.50%,ω(Mg):0.10%~1.00%。经加标回收实验,各元素的加标回收率为92%~104%(n=3),相对标准偏差(RSD)小于5%(n=11)。方法准确快速可靠,适用于铜渣精矿中砷、锑、铋、铅、锌、镁量的同时测定.     

微波消解ICP-MS测试锌精矿中的铟和锗

本文提出了锌精矿通过微波消解,上ICP-MS测试得到铟和锗含量的方法。通过对样品分解方式的选择和质谱干扰扣除以及加标回收实验,得到铟的回收率在96.26%-98.70%,锗的回收率在99.6%-101%。通过检出限实验得到铟的检出限为0.001ug/g,锗的检出限为0.02ug/g。验证了本方法的可靠性。     

锌粉-硼砂-硼酸熔融-碘酸钾滴定法测定高硅锡精矿中的锡

针对高硅锡精矿中锡的测定时通常用锌粉-氢氧化钠熔融,精密度差,不能满足分析要求的问题,建立了锌粉-硼砂-硼酸熔融,盐酸浸取,铝粒将锡还原,碘酸钾滴定法测定高硅锡精矿中锡的分析方法。方法结果稳定,精密度好,相对标准偏差在0.19%~0.55%,加标回收率在96.9%~105%。分析结果能够满足高硅锡精矿中锡的测定要求。     

氧化还原媒介体分子调控锂-硫电池硫正极性能研究进展

锂-硫(Li-S)电池具有较高的理论比容量(约1 675 mAh·g^-1)和能量密度(约2 600 Wh·g^-1),被认为是继锂离子电池之后最有前途的下一代高能量密度电池.Li-S电池在实现产业化之前需要克服硫正极诸多技术瓶颈,主要有硫的导电性差、多硫化物的穿梭效应与硫电极体积膨胀等.本文着重梳理了氧化还原媒介体分子在硫正极改性研究上的进展,并对硫正极的未来发展趋势进行了展望.     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。     

BC/CoNi2S4@PPy柔性复合电极材料的制备及电化学性能

本文采用溶剂热、原位聚合和真空抽滤相结合的方法制备了用于超级电容器的细菌纤维素/镍钴硫化物/聚吡咯(BC/CoNi₂S₄@PPy)柔性电极材料,通过X射线衍射、场发射扫描电镜、红外光谱、氮气吸脱附、拉伸强度和接触角表征了材料的形貌结构、组成、机械性能和亲水性,并采用循环伏安法和恒电流充放电测试了复合材料的电化学性能。结果表明,表面含氧官能团丰富的BC纤维网络结构对氧化还原活性物质CoNi₂S₄的生长和导电聚合物PPy的分布具有引导作用,CoNi₂S₄均匀分布在BC网络中,且PPy均匀包覆在BC纤维和CoNi₂S₄纳米球表面构成具有丰富孔隙结构的三维导电网络,使得该复合材料具有较好的机械性(抗拉强度达28.0±0.1 MPa)、亲水性(对6 mol·L^-1 KOH的瞬间接触角为43.6°)及良好的导电性。该电极材料在1 A·g^-1下比电容高达2670 F·g^-1,充放电循环10000次后比电容的保持率为82.73%,且经1000次反复弯曲后电化学性能保持不变。此外,将其与活性炭组成的非对称超级电容器,在1 A·g^-1下比电容为1428 F·g^-1,最高能量密度和功率密度分别达49.8 Wh·kg^-1和741.8 W·kg^-1。     

运用综合手段研究铅锌硫化物精矿的氧化和鉴定其产物

南京关口每年从国外进口铅、锌精矿达几百万吨,随着我国国民经济的发展,作为重要有色金属来源的该矿种的进口量仍将逐年增加。硫化物精矿在运输和储存过程中都有可能发生氧化,由此导致金属品位的波动是常见现象,然而此前在这方面的报导甚少。为此,作者以铅锌硫化物精矿为例对其进行了模拟状态下的氧化实验并采用能谱、光学显微镜、化学物相分析、X射线衍射分析、扫描电镜等手段对氧化前及氧化后的样品进行了鉴定。结果表明,在模拟精矿储运条件下两种精矿的氧化皆甚为明显,铅精矿为1.5%,而锌精矿达到了14.5%,由此引起的品位变化是不可忽视的。鉴于有色金属硫化物精矿在储运过程中呈现了它们的易氧化性并对品位产生影响,所以有关这类矿产品的商贸过程中涉及取样、样品加工和保管、公证等问题,均应在科学实验基础上规范化。