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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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5.
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
6.
以N,N-二甲基-1,3-丙二胺、尿素及1,4-二氯丁烷为原料,通过共缩聚反应两步法制备了一种新的主链型的水溶性聚季铵盐.采用正交试验获得了制备聚季铵盐的最佳条件:N,N-二甲基-1,3-丙二胺与尿素的物质的量比为2∶1,反应温度为135℃,反应时间为11h,得到中间体双[3-(N,N-二甲基丙胺基)]丙脲,产率高达99%;中间体与1,4-二氯丁烷的物质的量比为1∶1,于90℃下反应6h.采用红外光谱和核磁氢谱对产物结构进行表征,测定了其热稳定性和特性粘数. 相似文献
7.
利用硫化钠与硫磺反应制备二硫化钠,然后将二硫化钠与1,3-丙磺酸内酯反应,合成了一种可作为电镀添加剂的阴离子表面活性剂——聚二硫二丙烷磺酸钠(SPS)。采用核磁共振氢谱对合成产物进行结构表征,确认了产物结构及产率。通过正交试验研究了产物产率与反应物配比、反应温度、溶剂加入量等因素之间的关系,找出了最优合成条件:第一步合成二硫化钠的反应中,硫化钠/硫磺物质的量比为1∶1.3,温度55℃,加水量18 mL;第二步合成SPS的反应中,1,3-丙磺酸内酯/硫化钠物质的量比为1.7∶1,温度40℃,溶剂量75 mL,产物的最高产率可达到95.8%。 相似文献
8.
氘化物真空弧放电在许多领域均有应用,如无损检测、石油探井、中子活化分析等。和金属阴极不同,氘化物阴极放电时会释放大量的气体分子,表现出许多不同性质。采用放大镜头和ICCD相机观察了氘化物阴极真空弧放电光斑分布。测量系统的空间分辨率约为5 μm,时间分辨率最小2 ns。放电脉冲半高全宽(FWHM)0.9 μs,弧流波形为半周期正弦波。实验结果表明,氘化物真空弧放电时,所有阴极斑聚集为一个群落,表现为一个大光斑;在液滴作用下,阴极斑群落偶尔也会分裂为两个或多个群落;光斑形状不受弧流影响,但面积和亮度会随弧流增加而增大。氘化物阴极放电斑点聚集有利于产生高密度等离子体,提高放电效率。 相似文献
9.
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