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1.
在质子交换膜燃料电池中,金属铂是最高效的阴极氧还原催化剂之一,但是铂昂贵的价格严重阻碍了其在燃料电池领域中的大规模商业化应用.通过铂与3d过渡金属(Fe、Co和Ni)合金化可以有效提高催化剂的氧还原活性,然而在实际的高腐蚀性、高电压和高温的燃料电池运行环境中,铂合金纳米粒子易发生溶解、迁移和团聚,从而导致催化剂耐久性差.同时过渡金属离子的溶出会影响质子交换膜的质子传导,并且一些过渡金属离子会催化芬顿反应,产生高腐蚀性?OH自由基,加快Nafion和催化剂的劣化.与过渡金属掺杂相比,非金属掺杂具有明显优势:一方面,非金属溶出产生的阴离子不会取代Nafion中的质子,也不会催化芬顿反应;另一方面,与3d过渡金属相比,非金属具有更高的电负性,其掺杂很容易调节Pt的电子结构.因此,本文通过非金属磷掺杂合成具有优异稳定性的核壳结构PtPx@Pt/C氧还原催化剂.通过热处理磷化商业碳载铂形成磷化铂(PtP2),经由酸洗处理产生富铂壳层,即PtPx@Pt/C.X射线粉末多晶衍射结果证明了PtP2相的存在,并且进一步通过电子能量损失谱对纳米粒子进行微区面扫描分析以及X射线光电子能谱分析证实了富铂壳层的存在,壳层厚度约1 nm.得益于核壳结构及磷掺杂引起的电子结构效应,PtP1.4@Pt/C催化剂在0.90 V(RHE)时的面积活性(0.62 mA cm–2)与质量活性(0.31 mAμgPt–1)分别是商业Pt/C的2.8倍和2.1倍.更重要的是,在加速耐久性测试中,PtP1.4@Pt/C催化剂在30000圈电位循环后质量活性仅衰减6%,在90000圈电位循环后仅衰减25%;而商业Pt/C催化剂在30000圈电位循环后就衰减46%.PtP1.4@Pt/C催化剂高活性与高稳定性主要归功于核壳结构、磷掺杂引起的电子结构效应以及磷掺杂增加了碳载体对催化剂粒子的锚定作用进而阻止了其迁移团聚.综上所述,本文为设计同时具有优异活性与稳定性非金属掺杂Pt基氧还原催化剂提供新的思路. 相似文献
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3.
非牛顿流体有限长粗糙轴承分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用H.Christense力提出的随机粗糙模型,推导了幂律型流体纵向粗糙型和横向粗糙型润滑雷诺方程和相应的承载力、流量系数和摩擦系数的计算公式.对有限长动载径向轴承纵向粗糙型雷诺方程,用差分方法进行数值求解,得到了粗糙度和幂律指数对轴承的压力分布、承载力、流量系数和摩擦系数影响曲线,并有表面粗糙度和润滑油的非牛顿特性独立地影响轴承油膜力学特性的结论. 相似文献
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5.
本综合性实验将二维金属有机框架(2D MOFs)和MicroRNA (miRNA)分析等前沿研究领域引入化学(材料)本科和研究生实验教学中。主要包括2DMOFs材料的合成及表征、基于2DMOFs的荧光核酸探针构建以及将探针用于miRNA荧光分析等,共10个学时。所需掌握的实验技能包含溶剂热法、离心分散和外标法等基本材料合成和分析化学操作以及荧光、红外、X射线粉末衍射等材料表征和分析方法。我们在实验中实施了一种新型的"赛学结合、三位一体评价"教学模式。在该模式中,学生分组开展团队作业、实验和汇报,不仅要记录实验现象和结果,还需对实验过程录像并总结做成PPT。各组间通过"PPT答辩、实验报告和录像"等进行比赛,三位一体决出成绩。学生在实验中不仅学习了大量实验技能,提高了动手能力,拓展了学术视野;而且通过比赛和教学相结合,激发了你追我赶的学习热情,培养了团队合作精神,调动了学习的主观能动性。该实验和教学模式也适合推广至其他综合化学实验教学中。 相似文献
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7.
牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。 相似文献
8.
9.
罗氟司特是一种第二代磷酸二酯酶4抑制剂,是首个用于治疗慢性阻塞性肺病的新型药物,具有药效高、服用安全等优点和广阔的市场前景。本文综述了近年来国内外报道的罗氟司特的合成方法研究进展,并讨论了各方法的优缺点以期对其工业化生产提供依据。 相似文献
10.
为缓解我国木浆供应压力,满足混合原料制浆的实际需求,该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨桉含量的尾巨桉-马占相思混合样品的近红外光谱,用常规方法测定其综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量。对原始光谱进行一阶导数与标准正态变换预处理后,分别运用偏最小二乘法、支持向量机法、人工神经网络法和LASSO算法建立尾巨桉、综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量分析模型。其中LASSO法建立的尾巨桉和综纤维素含量分析模型最优,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.80%、0.60%;绝对偏差(AD)分别为-3.03%~3.17%、-1.03%~0.98%,模型性能可满足较精确的快速分析。偏最小二乘法建立的聚戊糖含量分析模型最优,RMSEP为0.75%,AD为-1.26%~1.33%;支持向量机法建立的Klason木质素含量分析模型最优,RMSEP为0.48%,AD为-0.82%~0.86%,两个模型性能适用于非精确性的分析。该研究为混合制浆原料的快速分析提供了可能,同时也证实了LASSO算法的适用性。 相似文献