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1.
建立了碰撞池-电感耦合等离子体质谱法测定芝麻中痕量的锗元素(germanium , Ge)。采用微波消解,碰撞池(KED模式)-电感耦合等离子体质谱检测,在线引入内标元素铑(Rh),同时消解液中加入3%正戊醇增敏。结果 3 % 正戊醇可使74Ge的上机检测信号强度提高2.85倍,74Ge校正曲线线性相关系数为1.00000,检出限为0.0555 μg/kg,加标回收率为92.0%~106%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD%)为2.6%~4.3%。采用建立的方法测定7种国家标准物质,检测结果均在认定值范围内,RSD%为2.5%~8.8%。结论 该方法灵敏度高、准确,可实现批量检测,适用于芝麻中痕量锗的检测。  相似文献   
2.
Ding  Qingran  Zhang  Xingyu  Lin  Zheshuai  Xiong  Zheyao  Wang  Yusong  Long  Xifa  Zhao  Sangen  Hong  Maochun  Luo  Junhua 《中国科学:化学(英文版)》2022,65(9):1710-1714
Science China Chemistry - As structural variants of famous hexagonal tungsten bronzes, hexagonal tungsten oxides (HTO) represent an important family with fascinating functional properties, such as...  相似文献   
3.
4.
Fuzzy Optimization and Decision Making - Seepage equation in fissured porous media is a partial differential equation describing the variation of pressure of a given area over time. In traditional...  相似文献   
5.
分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.  相似文献   
6.
双电解液锂空气电池因其高理论能量密度受到广泛研究,但电池正极侧氧还原反应(ORR)速率低,其反应速率是限制锂空气电池发展的主要因素之一.本文提出了以钌(Ru)掺杂单层石墨烯作为正极ORR催化剂,采用第一性原理计算nRu (n=1~3)掺杂石墨烯的电子结构和氧气在Ru掺杂石墨烯表面的吸附性能,并以过渡态搜索方法获得ORR反应路径,研究碱性溶液中Ru掺杂单层石墨烯作用下的ORR机理.研究结果表明,经Ru原子掺杂后,石墨烯能够获得稳定的掺杂结构,且电导率显著提升.同原始单层石墨烯相比,Ru掺杂石墨烯增强了对O2的吸附能力.在三Ru(n=3)掺杂石墨烯表面进行的ORR无需克服任何能垒.此外,三Ru掺杂石墨烯表面对OH基团的吸附能最低,有利于ORR的连续进行.研究表明三Ru掺杂石墨烯有望成为一种新型的ORR催化剂以提高双电解液锂空气电池的性能.  相似文献   
7.
卢浩然  魏雅清  龙闰 《物理化学学报》2022,38(5):2006064-57
通常认为缺陷加速黑磷的非辐射电子-空穴复合,阻碍器件性能的持续提高。实验打破了这一认识。采用含时密度泛函理论结合非绝热分子动力学,我们发现P-P伸缩振动驱动非辐射电子-空穴复合,使纳米孔修饰的单层黑磷的激发态寿命比完美体系延长了约5.5倍。这主要归因于三个因素。一,纳米孔结构不但没有在禁带中引入深能级缺陷,而且由于价带顶下移使带隙增加了0.22 eV。二,除了带隙增加,纳米孔减小了电子和空穴波函数重叠,并抑制了原子核热运动,从而使非绝热耦合降低至完美体系的约1/2。三,退相干时间比完美体系延长了1.5倍。前两个因素战胜了第三个因素,使纳米孔结构激发态寿命延长至2.74 ns,而其在完美体系中约为480 ps。我们的研究表明可以制造合理数量和形貌的缺陷,如纳米孔,降低黑磷非辐射电子-空穴复合,提高光电器件效率。这一研究对于理解和调控黑磷和其它二维材料的激发态性质有重要意义。  相似文献   
8.
As one of the most attractive non-radiative power transfer mechanisms without cables,efficient magnetic resonance wireless power transfer(WPT)in the near field has been extensively developed in recent years,and promoted a variety of practical applications,such as mobile phones,medical implant devices and electric vehicles.However,the physical mechanism behind some key limitations of the resonance WPT,such as frequency splitting and size-dependent efficiency,is not very clear under the widely used circuit model.Here,we review the recently developed efficient and stable resonance WPT based on non-Hermitian physics,which starts from a completely different avenue(utilizing loss and gain)to introduce novel functionalities to the resonance WPT.From the perspective of non-Hermitian photonics,the coherent and incoherent effects compete and coexist in the WPT system,and the weak stable of energy transfer mainly comes from the broken phase associated with the phase transition of parity-time symmetry.Based on this basic physical framework,some optimization schemes are proposed,including using nonlinear effect,using bound states in the continuum,or resorting to the system with high-order parity-time symmetry.Moreover,the combination of non-Hermitian physics and topological photonics in multi-coil system also provides a versatile platform for long-range robust WPT with topological protection.Therefore,the non-Hermitian physics can not only exactly predict the main results of current WPT systems,but also provide new ways to solve the difficulties of previous designs.  相似文献   
9.
The European Physical Journal B - Molecular dynamics and Monte Carlo methods are common measurements to study the diffusion coefficients of the fluid particles under restricted conditions. Here,...  相似文献   
10.
深度学习在检测领域高速发展,但受限于训练数据和计算效率,在基于嵌入式平台的边缘计算领域,尤其是实时跟踪应用中深度学习的智能化算法应用并不广泛。针对这一现象,同时为满足现阶段国产化、智能化的技术需求,提出了一种改进的孪生网络深度学习跟踪算法。在特征网络加入微调网络,解决了网络模型无法在线更新的问题,提升了跟踪的准确性;在IoUNet损失函数中加入中心距离惩罚项,解决了IoUNet当IoU相同时位置跳跃,存在收敛盲区和收敛速度慢的问题;将训练后的网络通过通道剪枝,缩减网络模型尺寸,提升了模型加载和运行的速度。在华为Atlas200NPU平台上实现了实时运行,算法准确率高达0.90(IoU>0.7),帧率达到66 Hz。  相似文献   
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