Direct visualization of structural defects in 2D semiconductors

Direct visualization of the structural defects in two-dimensional (2D) semiconductors at a large scale plays a significant role in understanding their electrical/optical/magnetic properties, but is challenging. Although traditional atomic resolution imaging techniques, such as transmission electron microscopy and scanning tunneling microscopy, can directly image the structural defects, they provide only local-scale information and require complex setups. Here, we develop a simple, non-invasive wet etching method to directly visualize the structural defects in 2D semiconductors at a large scale, including both point defects and grain boundaries. Utilizing this method, we extract successfully the defects density in several different types of monolayer molybdenum disulfide samples, providing key insights into the device functions. Furthermore, the etching method we developed is anisotropic and tunable, opening up opportunities to obtain exotic edge states on demand.     

基于Ni-SnO2纳米颗粒的GS-PUF设计

气敏传感器具有气体识别、探测和监测等功能, 广泛应用于工业生产等领域, 但在泄漏预警时缺乏迅速识别和定位等功能. 本文基于传感器制备工艺偏差分析, 通过对传感器气敏机制的研究, 提出一种基于Ni-SnO2纳米颗粒的气敏传感器物理不可克隆函数(Gas Sensor-Physical Unclonable Function, GS-PUF)设计方案. 该方案利用掺杂Ni元素的方法, 结合静电喷雾沉积技术制备Ni-SnO2气敏传感器, 以获取更加稳定可靠的物理特征值, 然后采集气敏传感器对不同浓度下气体的响应数据, 最后利用随机阻值多位平衡算法比较不同组气敏传感器响应电信号值, 实现PUF数据输出. 制备每组样本可产生128位二进制数据的多组PUF样本, 进行对比实验. 结果表明, 所设计的GS-PUF具有气体泄漏源头识别定位的功能, 且随机性提升至99%, 唯一性达49.80%.     

S30408低温棘轮效应本构描述

S30408奥氏体不锈钢因其优异的力学性能和耐低温性能而被广泛用于制作LNG等低温罐车罐体的内容器。此类罐体的内容器在其支撑部位不但承受内压引起的恒定应力还会承受惯性载荷引起的交变应力，容易发生渐进的塑性应变累积即棘轮效应。但目前还缺乏有效预测S30408低温棘轮效应的本构描述。利用几种较为先进的本构模型对低温S30408奥氏体不锈钢棘轮应变进行模拟，发现这些本构模型存在循环初期过低预测和循环后期过高预测的缺点，并且这种过高预测会随着循环圈数的增加而增大。基于Ohno - Wang II模型，关联形变马氏体含量与各向同性强化与随动强化，并给出马氏体极限含量dL的演化规律，进而提出一种含马氏体相变的循环塑性本构模型。与其它模型相比，该模型能有效改善在循环初期预测值过低和后期预测值过高的情况，同时能够较好地预测循环加载过程中形变马氏体的含量。     

碳纳米纤维负载钯催化剂的制备及其催化性能研究

通过静电纺丝和碳化技术,将聚丙烯腈制备成碳纳米纤维并用于负载钯催化剂.扫描电镜(SEM)表征结果显示，碳化过程虽使部分纤维融合,但纤维结构保持良好;透射电镜(TEM)图显示，碳化过程中Pd原子有一定程度地聚集,形成了直径约为15nm的颗粒.催化结果表明，该催化剂对碘代芳烃和丙烯酸酯的Heck偶联反应具有良好的催化活性,生成物反式肉硅酸酯的产率较高;该催化剂至少可以重复使用5次（保持催化活性不变）,显示出良好的稳定性.     

基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构

针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性.     

纳米二氧化钛-氧化锌/硅溶胶/导电胶复合材料固定联吡啶钌制备磷酸可待因电化学发光传感器

利用硅溶胶的成膜性、纳米二氧化钛-氧化锌大的比表面积及导电胶的粘结性,制备了纳米二氧化钛-氧化锌/硅溶胶/导电胶复合材料,基于此复合材料将联吡啶钌固定到金电极表面,制备了磷酸可待因电化学发光(ECL)传感器.在优化的实验条件(800 V负高压、扫描速度100 mV/s,磷酸盐缓冲体系(pH 6.5))下,可待因浓度在1.0×10-7～1.0×10-4 mol/L范围内与电化学发光强度呈良好的线性关系(r2=0.9973),检出限为2.56×10-8 mol/L (S/N=3).传感器表现出良好的重现性与稳定性,连续平行测定1.28×10-5 mol/L可待因溶液10次,发光强度的相对标准偏差(RSD)为2.7％;室温下保存10天后,发光强度为初始值的92％以上.测定可待因药物实际样品的加标回收率在99.3％ ～ 102.5％之间.     

不同形貌Ag_3PO_4的表面自由能及原位光催化过程的热力学和动力学参数

<正>目前,在利用表面能研究纳米催化剂形貌效应时,多以催化剂表面原子排布或不同晶面的夹角与密勒指数间的关系来定性描述表面能高低[1,2],或利用密度泛函理论对表面能进行理论计算[3,4],但其数值可能会因计算方法和模型不符而与真实值存在偏差,而表面能的实验测定至今仍无精确、可靠、通用的方法[5].因此发展一种准确获取表面能的普适性方法并与材料的催化性能相关联非常必要.微量热技术能对体系变化过程进行实时监测,通过体系变化过程的热力学和动力学参数获取纳米材料的     

铁粉促进断裂Se—Se键及其应用于合成α-芳硒基羰基化合物

在铁粉存在下,以商用N,N-二甲基甲酰胺(DMF)作溶剂,90℃、氮气保护下,二芳基二硒醚与α-溴代羰基化合物反应,得到一系列α-芳硒基羰基化合物.考察了温度、时间、溶剂及铁粉用量对反应的影响,其中,温度对反应的影响最为明显.α-溴代羰基化合物中羰基上取代基对反应有很大影响,取代基为苯基时,转化率较甲基或烷氧基时低.反应机理可能是铁插入Se—Se键中形成亲核性Se Fe Se,随后与亲电底物α-溴代羰基化合物发生亲核取代.本方法使用铁粉促进断裂Se—Se键具有原料安全无毒、廉价易得、实验操作简便等优点.     

超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱法同时测定食品接触用塑料中50种添加剂的迁移量

为评估食品接触用塑料中添加剂的迁移风险,采用超高效液相色谱－四极杆飞行时间质谱（UPLC－QTOF MS）建立了同时测定食品接触用塑料中50种添加剂迁移量的方法。以甲醇和0.01%（体积分数）甲酸－5 mmol/L乙酸铵溶液为流动相进行洗脱,采用目标离子采集（Target MS/MS）模式对目标物的一级离子与二级离子进行监测。结果表明,各物质在0.02～5 mg/L质量浓度范围内线性关系良好,方法检出限为0.01～0.1 mg/kg,加标回收率为92.6%～104%,相对标准偏差（RSD）为0.60%～8.4%。在20款实际样品中有12个样品检出塑料添加剂,其中2个样品检出壬基酚,迁移量为0.033～0.071 mg/kg;6个样品检出抗氧化剂1076和抗氧化剂168,迁移量为0.12～3.3 mg/kg;4个样品检出光引发剂369、光引发剂ITX和光引发剂TPO,迁移量为0.054～4.0 mg/kg。该方法简单、灵敏、准确,适用于食品接触用塑料中50种添加剂迁移量的检测。