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1.
胡晨  金翼  朱少青  徐晔  水江澜 《应用化学》2020,37(4):380-386
LiFePO4电极材料具有比容量高、工作电压稳定、成本低及环境友好等优点,被视为理想的锂离子电池正极材料,是目前电动汽车主要正极材料之一。 然而在低温下LiFePO4电池性能显著降低,限制了其在冬季和高寒地区中的使用。 研究人员分析了低温下磷酸铁锂电池性能快速下降的原因,并提出解决办法。 本文概述了提高磷酸铁锂电池低温性能的4个方法:1)脉冲电流;2)电解液添加剂;3)表面包覆;4)体相掺杂。  相似文献   
2.
珊瑚水热转换羟基磷灰石中的影响因素   总被引:6,自引:0,他引:6  
分别在不同的反应温度、不同的pH值、加矿化剂与否的条件下,将滨珊瑚水热转换为珊瑚羟基磷灰石。利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)分别对产物和中间产物的物相和微结构进行了分析。发现不同条件下存在有不同的反应路径。考察了反应温度、pH值和矿化剂对珊瑚水热反应的影响。  相似文献   
3.
珊瑚水热转换羟基磷灰石中的影响因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
分别在不同的反应温度、不同的pH值、加矿化剂与否的条件下,将滨珊瑚水热转换为珊瑚羟基磷灰石.利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)分别对产物和中间产物的物相和微结构进行了分析.发现不同条件下存在有不同的反应路径.考察了反应温度、pH值和矿化剂对珊瑚水热反应的影响.  相似文献   
4.
徐晔  侯健  朱开恩 《中国物理 C》2008,32(3):201-204
The Monte-Carlo samples of pion, kaon and proton generated from 0.3GeV/c to 1.2GeV/c by the `tester' generator from SIMBES which are used to simulate the detector of BESⅡ are identified with the Bayesian neural networks (BNN). The pion identification and misidentification efficiencies are obviously better at high momentum region using BNN than the methods of χ2 analysis of dE/dX and TOF information. The kaon identification and misidentification efficiencies are obviously better from 0.3GeV/c to 1.2GeV/c using BNN than the methods of χ2 analysis. The proton identification and misidentification efficiencies using BNN are basically consistent with the ones of χ2 analysis. The anti-proton identification and misidentification efficiencies are better below 0.6GeV/c using BNN than the methods of χ2 analysis.  相似文献   
5.
通过运用文献[1]的求和算法,得到q-模拟的两个重要性质,并求得三个基本超几何级数的估计式,从而拓展了文献[2]中的一些结论。  相似文献   
6.
选取辐射Bhabha样本,研究了北京谱仪Ⅱ(BESⅡ)桶部簇射计数器(BSC)对中性径迹的沉积能量和空间位置的测量,定出了实际数据的测量误差.并利用Monte Carlo产生的e+e→γγ事例定出MC数据的能量及位置测量误差.结果已用于BESⅡ运动学拟合,能改善物理分析结果.  相似文献   
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