锂金属电池用高浓度电解液体系研究进展

锂金属二次电池具有极高的能量密度,是下一代储能电池的研究热点。然而,金属锂负极在传统碳酸酯电解液1 mol·L^?1 LiPF6-EC/DEC(ethylene carbonate/diethyl carbonate)中充放电时,存在严重的枝晶生长和循环效率低下等问题,阻碍了其商业化应用。因此,开发与锂负极兼容的新型电解液体系是目前重要的研究任务。与传统稀溶液相比,高浓度电解液体系具有独有的物化性质和优异的界面相容性,并且能有效抑制锂枝晶生长、显著提升锂负极的循环可逆性,因而格外受到关注。本文综述了高浓度电解液及局部高浓电解液体系的最新研究进展,分析了其溶液化学结构和物化性质,对其与锂负极的界面相容性、枝晶抑制效果、效率提升能力及界面稳定性机制进行了探讨;文章着重介绍了高浓与局部高浓电解液体系在锂金属二次电池中的应用,同时从基础科学研究和应用研究两个层面对高浓电解液和局部高浓电解液存在的主要问题进行了简要分析,并对其未来发展方向进行了展望。     

6-硝基-L-多巴的合成

以3,4-二羟基-L苯丙氨酸为原料,通过羟基保护、硝化、脱保护、Boc保护等反应合成了药物中间体-6-硝基-L多巴,总收率58%,其结构经1H NMR和HPLC-MS确证.     

两种红光铱配合物的合成和电致发光性能研究

以二(二苯基磷酰)胺(Htpip)作为辅助配体,与主配体2-(2,4-二氟苯基)异喹啉和2-(4-三氟甲基苯基)异喹啉合成了红光铱磷光配合物Ir(dfpiq)2tpip和Ir(tfmpiq)2tpip并得到了晶体结构。在CH2Cl2中发射光谱主要是MLCT发射,峰位置分别为622和600 nm,量子效率分别为15%和17%,而HOMO/LUMO能级分别是-4.80/-2.58和-4.73/-2.57 eV。在1150~1300(V·cm-1)1/2电场范围,Ir(dfpiq)2tpip的电子迁移率为6.61~8.49×10-6cm2·V-1·s-1,Ir(tfmpiq)2tpip的电子迁移率为6.08~6.61×10-6cm2·V-1·s-1。ITO/TAPC(60 nm)/Ir-complex(15wt%):CBP(50 nm)/TPBi(60 nm)/LiF(1 nm)/Al(100 nm)中基于Ir(dfpiq)2tpip的器件最大安培效率和功率效率分别为4.71 cd·A-1和1.82 lm·W-1,12.0 V时达到的最大亮度为18 195 cd·m-2。基于Ir(tfmpiq)2tpip的器件最大安培效率和功率效率分别为3.47 cd·A-1和1.51 lm·W-1,12.4 V时达到的最大亮度为14 676 cd·m-2。     

锤头状Ribozyme在修饰核苷酸ψ3′侧的定点剪切

现有知识所知道的锤头状Ribozyme结构中,剪切是在特殊位点的3′侧发生,我们将含GTΨ的酵母丙氨酸tRNA 3′半分子(40聚)作为底物,按Haseloff-Gerlach锤头结构模型设计了一个38聚的Ribozyme分子。在镁离子存在的条件下,GTΨ的3′侧发生预期的体外剪切反应。反应的米氏动力学参数为:K_m:6.7μmol/L,k_(cat):3.4×10~(-3)/min。与此同时,合成了一个17聚的底物类似物,仅以GUU代替上述的GTΨ序列。恒态动力学分析表明,两底物的K_m值大致相同,但k_(cat)值相差达294倍。实验表明,修饰核苷酸Ψ可以是Ribozyme锤头结构中的剪切位点,但具有很低的k_(cat)。     

基于共同视域的自监督立体匹配算法

提出了一种基于共同视域的自监督立体匹配算法,该算法根据视差的左右一致性来确定双目图像的共同可视区域,从而抑制被遮挡区域产生的噪声,为网络模型的学习提供了更加准确的反馈信号。研究结果表明:在没有任何标签数据的前提下,所提算法的预测误差降低了11%～42%,且与有监督立体匹配算法的性能相当。     

基于局部保持的遥感场景零样本分类算法

目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法。首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空间,并实现两者稀疏系数的强制对齐,以建立图像特征与词向量之间的关系;然后,通过保留图像特征空间中场景图像间的局部近邻关系,增强场景图像对应稀疏系数的鉴别性,以有助于对稀疏系数进行聚类分析;最后,为适应目标域图像特征分布变化,采用k-means算法对目标域场景图像的稀疏系数进行聚类,并以初始中心的类别标签作为对应的聚类簇中场景的类别标签。实验分别采用GoogLeNet和VGGNet图像特征,以数据集UCM作为源域遥感场景集,对目标域场景集RSSCN7进行零样本分类,获得了最高50.67%和53.29%的总体分类准确度,比现有算法各提升了8.06%和9.70%。实验结果表明:该算法能够适应目标域遥感场景图像特征分布的变化,显著提升遥感场景零样本分类效果,具有一定的优越性。     

利用吡啶衍生物主配体共轭效应调控铱配合物发光颜色

利用2-苯基吡啶及其衍生物为主配体、四苯基膦酰亚胺为辅助配体合成了3个铱配合物Ir（ppy）₂tpip（Hppy：2-苯基吡啶,Htpip：四苯基膦酰亚胺）、Ir（npy）₂tpip（Hnpy：2-（1-萘基）吡啶）和Ir（pnpy）₂tpip（Hpnpy：2-（9-菲基）吡啶）。它们的结构通过1HNMR和MALDI-TOF质谱进行了表征,其中配合物Ir（ppy）₂tpip还进一步通过晶体结构分析验证。主配体从苯环到萘环和菲环的改变增加了配合物的π共轭,减小了能级差,导致了3种配合物的磷光发射光谱从516nm红移到600和633nm（从绿光到红光）,发光量子效率也从0.36增加到0.51和0.53。从量化计算的结果可以看出,这种共轭效应增加了主配体的电子密度,提高了配合物的LUMO能级。配合物结构和发射性质之间的关系规律为设计不同发光颜色的铱配合物提供了思路。     

高温超导磁体临界电流计算方法研究

根据超导带材的临界特性确定超导磁体的临界电流是磁体设计中非常关键的一部分,目前计算超导磁体临界电流的常用方法主要是基于H方程的有限元方法。自洽模型是其中之一,该模型在计算单线圈的临界电流时表现出良好的精度。但是随着磁体规模的增大,传统的自洽模型由于计算效率低下不再适用。介绍了一种用于大型磁体临界电流计算的改进自洽模型。该模型在建模中使用了均质化的思想,大大减少了计算量,从而提高了计算速度。实验表明,改进后的模型具有较高的精度,满足实际需要。该模型将在大型磁体临界电流计算中得到较好的应用。     

基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法

利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分类准确度和运算耗时,所提算法均优于其他零样本分类算法及通用的特征融合算法,证明了方法的有效性。     

利用吡啶衍生物主配体共轭效应调控铱配合物发光颜色(英文)

利用2-苯基吡啶及其衍生物为主配体、四苯基膦酰亚胺为辅助配体合成了3个铱配合物Ir(ppy)2tpip(Hppy:2-苯基吡啶,Htpip:四苯基膦酰亚胺)、Ir(npy)2tpip(Hnpy:2-(1-萘基)吡啶)和Ir(pnpy)2tpip(Hpnpy:2-(9-菲基)吡啶)。它们的结构通过1H NMR和MALDI-TOF质谱进行了表征,其中配合物Ir(ppy)2tpip还进一步通过晶体结构分析验证。主配体从苯环到萘环和菲环的改变增加了配合物的π共轭,减小了能级差,导致了3种配合物的磷光发射光谱从516 nm红移到600和633 nm(从绿光到红光),发光量子效率也从0.36增加到0.51和0.53。从量化计算的结果可以看出,这种共轭效应增加了主配体的电子密度,提高了配合物的LUMO能级。配合物结构和发射性质之间的关系规律为设计不同发光颜色的铱配合物提供了思路。