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1.
氧化石墨烯(GO)片的基面和边缘上存在大量的含氧官能团,能很好地分散在水中,因而具有很好的加工性和广阔的应用前景。在较高浓度范围下,GO水分散液中存在着强烈的竞争性相互作用,从而对流变行为产生较大影响。在本文中,通过稳态、动态等流变实验以及理论分析,研究了pH值、温度和不同的有机溶剂对GO分散液流变行为的影响。结果表明,降低pH值、适当增加温度以及加入吡啶均可促进GO水分散液从粘弹性液体到凝胶态的转变。利用DLVO (Deryagin-Landau-Verwey-Overbeek)理论,探讨了GO片之间的范德华作用力以及双电层排斥作用的相互关系,及其对流变性能的影响。通过群体平衡模型(PBE)分析了GO分散液的屈服应力与体积分数的正相关关系。同时,通过蠕变和松弛实验发现,高浓度的GO分散液中结构变化及流变行为在很多方面与高聚物相似,利用Poyting-Thomson模型能较好地拟合其粘弹性行为。上述研究结果为深入研究复杂的GO分散体系提供理论支撑和实验依据。 相似文献
2.
Journal of Theoretical Probability - We present new criteria for geometric and algebraic transience for discrete-time transient Markov chains on general state spaces, based on the moment of the... 相似文献
3.
水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解 总被引:1,自引:0,他引:1
开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增强光谱数据对地物的描述能力。为了更好的计算端元丰度,将同一目标区的高清数码正射影像与无人机高光谱遥感影像利用经纬度信息进行空间配准,使得不同传感器获得的图片在几何位置上对齐,通过SVM分类器的监督分类方法对可见光的数码正射影像进行地物分类,利用地物分类的结果对应高光谱的一个像元,从而得到一个像元内的端元丰度。设相邻区域内的水体端元是相同的,利用线性解混模型(LSMM)对相邻区域的混合像元进行解混,最终获取水稻高光谱反射率信息。结果表明对两种图片进行空间配准丰富了数据源信息,有利于像元的端元丰度计算,其中水稻端元丰度在70%以上解混效果最好,丰度在50%以上解混效果一般,丰度在30%以下解混效果较差;选择监督分类方法进行地物分类,精度达到99.5%,面向对象方法分类精度为98.2%,监督分类方法优于面向对象分类方法;最终得到的混合像元分解反射率高于原混合像元反射率,减少了水体混合部分对光谱数据的影响,使得分解后水稻的光谱反射率更加准确,为水稻理化参量无人机成像高光谱遥感反演提供更加准确的科学依据。 相似文献
4.
Electropolymerization is one of the most important methodologies to synthesize and develop conducting polymers. The complexity of the polymerization mechanism, ion doping processes and structural defects are considered to be symbiotic and unavoidable, making the stagnant state and huge band gap with advanced interdisciplinary research fields and important applications in the last three decades. Herein, we provide a point of view into controlled electropolymerization by regioselective activation reactions of monomers, where self-dimerizations instead of self-electropolymerizations were utilized. The resulting dimers play a role in the connections between functional building blocks to form functional polymers on demand. This account highlights the typical findings in controlled electropolymerizations as a forum for discussing new opportunities in exploiting novel designs and applications. 相似文献
5.
分析方法标准验证实验得到的分析方法基本性能参数重复性限和再现性限是日常检测工作质控规范重要依据。以环境监测领域土壤、沉积物及固废样品中无机元素分析为例,考察了已颁布执行的标准文本和在生态环境部官网公开征求意见的分析方法标准中重复性限。将重复性限转化为相对偏差后,与日常检测工作中质控限值进行了比较。根据目前现行有效的平行双样测定结果相对偏差限值,方法验证数据有多大比例符合质控要求?根据方法验证结果,平行双样测定结果相对偏差限值有无改进可能?从上述两个角度进行了研究。研究结果表明:土壤、沉积物、固体废弃物中无机元素的测定,不同文献来源相同分析方法标准和不同分析方法标准,其重复性限转化得到的平行测定相对偏差合格率存在明显区别;用平行测定相对偏差限值可以快速判断标准文本中的重复性限是否合理,审核方法验证数据质量是否满足要求。基于已有标准文本方法验证数据,探讨了修改平行测定结果相对偏差限值可行性。 相似文献
6.
为了快速低成本测定蒸馏酒中痕量重金属镉,利用钨丝电热蒸发器作为直接进样装置,与原子荧光光谱仪原子化器直接连接,构建了用于蒸馏酒中镉测定的直接进样原子荧光光谱检测系统(W-coil ETV-AFS),并对工作气体的气氛和流速、灰化和蒸发电压、样品承载量等参数进行了优化,建立了蒸馏酒中镉的直接进样快速检测方法。在最优条件下,Cd的检出限(LOD)为0.06μg/L(进样量为50μL),在0.5~100μg/L线性范围内回归系数(R2)为0.997;在5μg/L水平下,9个典型蒸馏酒样品的加标回收率在86.0%~116%,相对标准偏差RSD≤8.0%(n=3)。可以直接导入样品,无需复杂的前处理过程,具有良好的灵敏度、准确度和精密度,非常适合蒸馏酒中痕量镉的快速测定。 相似文献
7.
With the quick development of sensor technology in recent years, online detection of early fault without system halt has received much attention in the field of bearing prognostics and health management. While lacking representative samples of the online data, one can try to adapt the previously-learned detection rule to the online detection task instead of training a new rule merely using online data. As one may come across a change of the data distribution between offline and online working conditions, it is challenging to utilize the data from different working conditions to improve detection accuracy and robustness. To solve this problem, a new online detection method of bearing early fault is proposed in this paper based on deep transfer learning. The proposed method contains an offline stage and an online stage. In the offline stage, a new state assessment method is proposed to determine the period of the normal state and the degradation state for whole-life degradation sequences. Moreover, a new deep dual temporal domain adaptation (DTDA) model is proposed. By adopting a dual adaptation strategy on the time convolutional network and domain adversarial neural network, the DTDA model can effectively extract domain-invariant temporal feature representation. In the online stage, each sequentially-arrived data batch is directly fed into the trained DTDA model to recognize whether an early fault occurs. Furthermore, a health indicator of target bearing is also built based on the DTDA features to intuitively evaluate the detection results. Experiments are conducted on the IEEE Prognostics and Health Management (PHM) Challenge 2012 bearing dataset. The results show that, compared with nine state-of-the-art fault detection and diagnosis methods, the proposed method can get an earlier detection location and lower false alarm rate. 相似文献
8.
In this paper, for the Lorentz manifold M2 × R with M2 a 2-dimensional complete surface with nonnegative Gaussian curvature, the authors investigate its spacelike graphs over compact, strictly convex domains in M2 , which are evolving by the nonparametric mean curvature flow with prescribed contact angle boundary condition, and show that solutions converge to ones moving only by translation. 相似文献
9.