微分算子扰动问题的值域研究

本文研究作用在C2周期函数空间上的微分算子u→u″ g(u) ,其中g(u)为连续有界函数.我们将证明上述微分算子的值域限制在周期函数空间的“超曲面”中.     

细菌纤维素模板法制备p-Co3O4/n-ZnO复合材料及气敏特性研究

本文利用细菌纤维素为模板制备了p型Co₃O₄修饰的n型ZnO纳米复合材料，通过XRD、SEM、HRTEM、EDS和XPS等手段对纳米复合材料的组成、形貌与元素分布进行了相应的表征. 相对于纯ZnO来说，p-Co₃O₄/n-ZnO复合材料对有机挥发性气体响应的灵敏度有明显提升，例如复合材料对100 ppm丙酮的灵敏度为63.7(最佳温度为180 °C)，是纯ZnO(最佳温度为240 °C，灵敏度为2.3)的26倍. 从材料表面氧空位(缺陷控制)、Co₃O₄的催化活性以及p-n异质结三个方面解释了复合材料对VOCs的高响应特性. 同时细菌纤维素可以作为模板设计功能化的异质结复合物用于VOCs的测试或者其他应用.     

VOCs分子的半导体型传感器识别检测研究进展

具有体积小、功耗低、灵敏度高、硅工艺兼容性好等优点的金属氧化物半导体(MOS)气体传感器现已广泛地应用于军事、科研和国民经济的各个领域。然而MOS传感器的低选择性阻碍了其在物联网(IoT)时代的应用前景。为此,本文综述了解决MOS传感器选择性的研究进展,主要介绍了敏感材料性能提升、电子鼻和热调制三种改善MOS传感器选择性的技术方法,阐述了三种方法目前所存在的问题及其未来的发展趋势。同时,本文还对比介绍了机器嗅觉领域主流的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和神经网络(NN)模式识别/机器学习算法。最后,本综述展望了具有数据降维、特征提取和鲁棒性识别分类性能的卷积神经网络(CNN)深度学习算法在气体识别领域的应用前景。基于敏感材料性能的提升、多种调制手段与阵列技术的结合以及人工智能(AI)领域深度学习算法的最新进展,将会极大地增强非选择性MOS传感器的挥发性有机化合物(VOCs)分子识别能力。     

钙钛矿太阳电池电子传输层与光吸收层的界面工程

钙钛矿太阳电池(PSCs)自2009年出现至今经历了光伏领域前所未有的快速发展,目前经认证的最高光电转换效率已超过23%,极具应用前景。界面工程是提升PSCs性能的有效途径之一,本文回顾了PSCs中电子传输层和钙钛矿光吸收层间界面工程的主要研究工作,根据作用效果将相关研究按照改善钙钛矿光吸收层质量、提高电子传输层与钙钛矿层间的能级匹配度和提升电池稳定性等三类进行了梳理和总结,并对电子传输层和钙钛矿光吸收层间界面工程的前景进行了展望。     

卤化物钙钛矿微纳阵列的可控制备及应用

卤化物钙钛矿不仅具有光吸收系数高、激子束缚能低、载流子迁移率高等优异的光电性能,而且具有缺陷容忍度高、低温溶液法生长、带隙可调等传统半导体不具备的优点,迅速成为光电领域的研究热点之一。 在单个光电器件的基础上,开发阵列型器件将推动卤化物钙钛矿在(柔性)光电器件中的应用。 但卤化物钙钛矿因对常规有机溶剂较敏感而与现有光刻工艺不兼容,开发适合卤化物钙钛矿的微纳制作工艺尤为重要。 本文系统归纳了近年卤化物钙钛矿微纳阵列制备采用的各种策略和方法,分析了不同方法的优缺点和适用性,介绍了卤化物钙钛矿微纳阵列在光电领域的应用,并对该领域目前存在的问题及发展前景进行了展望,以期为新型卤化物钙钛矿光电器件的研究提供参考。