碳化钨制备中升温速率对Pt-WC/C电氧化甲醇催化性能的研究

本文采用程控升温还原法(TPR)制备了碳化钨颗粒,然后使用EG+NaBH4作为还原剂制备了Pt-WC/C催化剂,详细地研究了碳化过程中升温速率对碳化钨样品的形貌以及Pt-WC/C对电氧化甲醇催化性能的影响.XRD分析结果表明所有获得的样品均为WC,是多晶的六方结构,且改变碳化过程中升温速率不仅直接影响到样品表面形貌,而...     

NiO增强Pt/C催化剂催化氧化甲醇活性的研究

本文基于NiO作为Pt催化甲醇助催化剂的思路,通过Pt纳米颗粒担载在NiO修饰的碳材料载体上制备了Pt/NiO-C催化剂,系统地研究了不同的NiO/C热处理温度对Pt粒径的影响,并重点探讨了Pt对NiO的质量比对催化氧化甲醇的影响。X射线衍射分析结果显示NiO和Pt均为立方晶系,且NiO的加入有利于主催化剂Pt形成较小的粒径,且经400℃热处理NiO修饰的C材料作为载体有利于Pt的有效分散。所获得的Pt/NiO-C催化剂的电化学活性在甲醇酸性溶液中通过循环伏安法(CV)和计时电流法(CA)进行性能测试。CV测试结果显示以Pt/NiO重量比为4∶1的催化剂其电氧化甲醇活性最大,其峰值氧化电流密度达806 mA/mgPt,是Pt/C催化剂的1.64倍。CA测试结果显示Pt/NiO-C比Pt/C具有更好的抗CO中毒性能和稳定性。     

用于接触式探测的多模光纤探针形状优化

对于进行接触式探测的多模光纤探针,信号光来自于附着于探针表面的待测物。基于几何光学,提出了一个物理模型,用以分析探头形状对所收集的信号光强度的影响。采用此模型,对抛物线型探头进行了仿真,给出了最优形状参数,并采用表面增强拉曼探针进行了初步实验验证。此分析可用于指导各种光纤传感器的设计,以确定其最佳的形状参数,适用于荧光传感器、表面等离子体共振传感器、表面增强拉曼传感器等。     

结合长短时记忆网络和宽度学习的股票预测新模型研究

长短时记忆网络(LSTM)近年来广泛应用于股票预测中，其结构特点易陷入局部最优，从而影响预测精度。借鉴宽度学习系统(BLS)在时间序列预测上良好的逼近能力，本文尝试宽度学习与深度学习相结合。进一步地，针对股票序列不平稳特点，引入互补集成经验模态分解(CEEMD)进行降噪处理，提出CEEMD-LSTM-BLS(C-L-B)股票预测模型。选取农林牧渔行业股票价格，对新提出的模型进行实证研究。通过与基线模型、现有股票预测模型对比，证明了新模型在多个精度指标上都有明显提升。特别地，通过分别将C-L-B模型与不融入BLS的CEEMD-LSTM模型，对CEEMD分解后的分量预测结果进行对比发现：LSTM模型预测存在一定的误差，且越是拐点处，越是高频波动，预测误差越明显。而C-L-B模型中的BLS模块能够解决这类问题。当数据出现较大波动时，本文提出的新模型与现有模型相比，可以很好的解决拟合差、时滞等问题。     

High-performance germanium n~+/p junction by nickel-induced dopant activation of implanted phosphorus at low temperature

High-performance Ge n~+/p junctions were fabricated at a low formation temperature from 325℃ to 400℃ with a metal(nickel)-induced dopant activation technique. The obtained Ni Ge electroded Ge n+/p junction has a rectification ratio of 5.6×10~4 and a forward current of 387 A/cm~2at -1 V bias. The Ni-based metal-induced dopant activation technique is expected to meet the requirement of the shallow junction of Ge MOSFET.