Ga1-xInxAs/InAsyP1-y/InP异质结的MOCVD生长及表征

Ga1-xInxAs(x>0.53)材料是未来长距离低损耗光纤通信的理想光源材料和探测器材料之一.我们采用水平常压MOCVD系统,在InP衬底上成功地生长了Ga1-xInxAs(x>0.53)/InAsyP1-y/Inp异质结材料.其中InAs1-yPy为组份阶梯变化的多层结构.由样品的(400)面X光衍射结果测定了各层组份.由二次离子质谱(SIMS)得到了样品剖面组份变化结果,证明InAs1-yPy层组份为阶梯状变化的.通过对光致发光结果和X光衍射结果比较,可以看到,InAsyP1-y层通过位错和弹性畸变二种方式来释放或积累Ga1-xInxAs与InP间的失配应力,从而减少了Ga1-xInxAs中的失配位错.有效地改善了Ga1-xInxAs的质量.已获得了x高达0.94表面光亮的Ga1-xInxAs/InAs1-yPy/InP异质结材料.     

液膜法处理含氟废水

为了防止含氟废水的污染,人们研究了多种除氟方法,液膜技术是一项新的分离工艺,它操作简单,试剂用量少,有机相可重复利用。本文利用伯胺作迁移载体处理高含量的含氟废水,分离效率较好。 伯胺N_(1923)(简写RNH_2)为流动载体,上胺N_(205)(上海石油化工厂)为表面活性剂,煤油为溶剂。将内相CaCl_2,溶液与油相(含N_(1923)、N_(205)和煤油)按一定体积比例混合,高速搅拌,制成W/O     

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。     

红壤中痕量五氯酚的气相色谱法测定

五氯酚因其对生物体的广谱毒性和诱突变性，被我国和其他许多国家列为环境优先监测的持久性有机污染物之一。它在红壤地区曾广泛大量的使用，给环境造成一定的负面影响。本文探讨了应用超声波萃取、乙酸酐衍生化和气相色谱／电子捕获检测器(GC／ECD)测定红壤中痕量五氯酚的方法，并对不同的影响因素进行了对比，确定了一种较可靠的方法。该法的回收率为89％-101％。     

基于二氧化钛-介孔硅复合材料的光催化毒气过滤器

介绍了一种介孔硅与纳米二氧化钛的复合方法,制备了兼具高吸附性与高光催化活性的纳米二氧化钛-介孔硅复合材料.在此基础上,以365nm波长的紫外LED为光源、特制的半泄露聚合物光纤为导光介质制造了一种新型的光催化毒气过滤器.实验结果表明:当LED光功率为540mW,复合材料装填量为350g时,该过滤器对甲醛气体的吸附量大于3mg;当过滤器达吸附饱和后,输入甲醛气流量为2L/min、浓度为0.7mg/m~3,实时分解甲醛的速率达72μg/h,输出气体中甲醛浓度降至0.09mg/m~3,低于国家卫生标准中的室内甲醛浓度的安全阈值.纳米二氧化钛-介孔硅复合光催化剂的吸附特性为光催化分解提供了充分的反应时间,有利于提高光催化分解效率,可以长时间循环工作,有望用于家庭空气净化,甚至取代现有的活性炭过滤器,用在长效的防毒面具等装置中.     

基于虚拟现实的分子对接教学软件*

由于其强大的沉浸性和交互性等特征,虚拟现实技术在教育教学方面有着独特的优势。基于分子建模工具和虚拟现实技术构建了一种关于分子对接的教学软件,该软件将语音讲解、动画演示、分子可视化、交互操作等内容有机整合在虚拟现实环境中,从理论知识讲解和VR实验操作2个方面展开,深入浅出地讲解了分子对接的知识点,达到辅助教学的目的。     

碳量子点/纳米金@碳纳米管修饰电极同时检测鸟嘌呤和腺嘌呤

制备了一种碳量子点(CQDs)/金纳米颗粒(AuNPs)@羟基化多壁碳纳米管(MWCNT-OHs)复合膜修饰电极用于鸟嘌呤(GA)和腺嘌呤(AE)的同时检测.与裸电极和其它修饰电极相比,复合膜修饰电极能显著提高GA和AE的氧化峰电流及峰电位差,能够对GA和AE同时高灵敏检测.研究了GA和AE在复合膜修饰电极上的电化学行为,结果表明,在0.2 mol/L PBS(pH 7.0)中,GA和AE的氧化峰电流与浓度分别在1～200 μmol/L和2～80μmol/L范围内呈良好的线性关系,检测限分别为0.9和1.8 μmol/L.将该修饰电极用于人体血清样品中GA和AE的同时电化学检测,加标回收率在90.4％～107.4％之间,证明了该修饰电极在生物样品分析领域的应用潜力.     

基于荧光强度比值法可用于现场测量的低成本聚合物光纤温度传感器

基于荧光强度比值法,设计了一种使用两种荧光染料的光纤温度传感器.实验中,罗丹明B和罗丹明110分别为对温度敏感和对温度不敏感的荧光传感物质,利用聚合物光纤来传导激发光及接收荧光.由于两种染料的荧光谱峰相距60 nm,因此容易将二者对应的荧光谱分开.通过确定能代表两种染料的最优荧光光谱范围,获得具有良好线性度的温度-荧光强度标定曲线.实验研究了不同浓度的荧光染料对标定曲线的影响,当染料浓度为0.3 g/L时,可获得0.28℃的最小均方误差及0.0128/℃的灵敏度.此外,该传感器还具备一定的抗光源扰动和抗荧光染料漂白的能力.     

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征, 可以实现路面类型的在线识别, 为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础. 但越野环境地面特征复杂, 车辆响应机理分析困难, 给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战. 提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架, 通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化: 首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征; 进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征, 并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型; 利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性, 完成特征筛选; 最后, 利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器. 基于实车数据的算法验证试验表明, 设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上, 召回率在93%以上, 相比高维的随机森林路面识别模型, 各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%, 证明本文提出的SHAP-RF路面识别算法设计框架能够在选用较少特征的情况下依然保证车辆行驶路面类别的准确识别.