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101.
采用双辉等离子表面冶金技术,在金刚石自支撑膜表面制备了W金属层.借助扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)和X-射线衍射仪(XRD)等分别对金属化后的金刚石膜的微观形貌、元素分布及物相组成进行了表征与分析;并通过测试Ag-Cu钎焊的金刚石膜-硬质合金刀片样品的剪切强度,评价金属层与金刚石膜的结合强度.实验结果表明:所制备的W金属层连续、致密,由大量纳米尺度的颗粒状团聚物构成;在金属层与金刚石界面一定深度区域内,存在W和C元素的相互扩散,并且反应生成了WC、W2C等金属碳化物颗粒,表明金属层与金刚石膜之间已形成了牢固的化学键合. 相似文献
102.
采用量子化学计算方法和跃迁密度及电荷差分密度分析方法对含芴酮的低聚物激发态性质进行理论研究。计算得到的跃迁能和振子强度与实验数据一致。跃迁密度分析显示跃迁偶极矩的大小和方向,电荷差分密度分析揭示了分子间电荷转移的方向和结果。研究表明含芴酮的低聚物在光诱导下产生的第一激发态为分子内电荷转移激发态,而第五激发态为局域激发态。跃迁密度矩阵分析和电荷差分密度的理论分析结果易于理解含芴酮低聚物的激发态特性。 相似文献
103.
根据热式感应原理,专门设计热式感应传感器,用于测量蒸汽压缩制冷循环中干式蒸发器出口的气液两相流动状态;热式感应传感器的测量数据与蒸发器出口流型、过热度等参数的综合比较分析表明:热式感应传感器可以辨识出蒸发器出口过热蒸汽、雾状流和二者交替三种流动状态.同时,实验数据表明蒸发器出口处于过热蒸汽、雾状流二者交替的过渡区时其换热效率最佳,因此热式感应传感器可以用于作为膨胀阀-干式蒸发器调节回路的反馈信号.应用热式感应传感器对蒸发器出口状态的随机性和周期性波动的测量证明:热式感应传感器动态性能良好,可以实时反映蒸发器出口状态变化. 相似文献
104.
在晶化釜内动态水热合成了MCM-56分子筛, 采用过氧化氢回流处理方法脱除模板剂, 获得了高比表面积分子筛MCM-56[MCM-56(H2O2)]. 采用XRD, N2气吸附-脱附, NH3-TPD和FTIR等对其结构和酸性进行表征, 考察了HMCM-56(H2O2)分子筛在苯与丙烯液相烷基化合成异丙苯中的催化性能. 研究结果表明, 过氧化氢回流处理能够有效去除模板剂. 与焙烧去除模板剂的HMCM-56(C)相比, HMCM-56(H2O2)分子筛的BET比表面积达到563 m2/g, 外表面积提高近2倍. 酸性表征说明, 与HMCM-56(C)相比, HMCM-56(H2O2)的总酸量较高而酸强度分布不变. 在苯与丙烯液相烷基化反应中, HMCM-56(H2O2)分子筛表现出更好的低温活性和更高的异丙苯选择性. 相似文献
105.
在常温下,通过溶剂置换法制备了[Ni(qina)2(H2O)2]·2DMSO单晶,其中qina^-为喹哪啶酸根,DMSO为二甲亚砜.配合物属于单斜晶系,C2/m空间群.2个qina^-配体以氮原子和氧原子与Ni(Ⅱ)离子反式螯合配位,2个H2O分子则以氧原子与Ni(Ⅱ)离子轴向配位,形成八面体配合物.配合物分子之间通过氢键和π-π堆积等弱相互作用构筑成三维超分子结构.该配合物能显著提高乙酸-1-萘酯的水解反应速率,当配合物浓度为1.0×10^-4mol/L时,在pH=8.44的乙酸-1-奈酯体系中,酯的水解速率提高了365倍. 相似文献
106.
一种蓝光单体的合成及其荧光性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
吡唑啉衍生物在生物医药[1,2]应用的领域非常广泛.吡唑啉还是一种优质的发光材料[3],其发射波长位于450nm左右,具有很高的荧光量子效率,且发光波长窄,色纯度好,是一种纯正的蓝光.当吡唑啉环3位引入给电子基时,化合物则具有很高的荧光量子产率,可制得具有高热稳定性的空穴传输蓝光发光材料[4-6]和荧光探针[7].它还可以将吸收的不可见的紫外光转变为蓝色的可见光反射出来,从而增加了光线的反射率,使被其处理过的物体白度和光泽提高,所以吡唑啉又被做为荧光增白剂和荧光染料[8,9]进行广泛地应用. 相似文献
107.
声纳的应用极其广泛,海洋渔业以及军事应用使得声纳技术得到了大力发展。声纳湿端数据传输的可靠性、实时性是声纳系统性能得到保障的前提。为此设计一用于声纳湿端数据远传的DWDM光电交换模块。在该模块中,使用以太网交换芯片和两个DWDM光模块对数据进行多路转发并实现光通路的冗余备份,提升了系统可靠性的同时使网络拓扑更为灵活。由于DWDM光模块可将电信号转换为波长可选定的光信号,故通过若干该模块协同使用,可实现多路光信号复用即同时传输多条声纳水下阵缆的数据。经实际开发与测试,该模块以太网业务性能指标符合设计需求,且该模块已在某声纳工程项目中得到了应用,并可为其他领域数据远传工程应用提供设计参考。 相似文献
108.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
109.
用不同方法制备了四种修饰电极,酪氨酸在聚5-磺基水杨酸/多壁碳纳米管电极上的电化学响应明显优于裸玻碳电极和其他修饰电极.运用多种电化学方法研究了酪氨酸在电极上的电化学行为,结果表明:酪氨酸在电极上的反应是电子数和质子数均为1的扩散控制的不可逆氧化过程,氧化峰电流与酪氨酸的浓度在9.0×10-6~2.0×10-4mol/L的范围内呈良好的线性关系,IP(A)=-1.61×10-9-2.54×10-4c(mol/L),相关系数R=-0.9950,检出限为6.0×10-6mol/L.平均回收率为99.53%. 相似文献
110.
研究了乙萘酚在不同修饰电极上的电化学行为。结果表明:以层层修饰的聚N,N-二甲基苯胺/多壁碳纳米管修饰电极(PDMA/MWNT/GCE)对乙萘酚的电化学响应最佳。在pH为4.86的HAc-NaAc溶液中,乙萘酚在PDMA/MWNT/GCE上是电子数和质子数均为1的扩散控制不可逆电氧化过程,其氧化峰电流与浓度在3.0×10-6~3.0×10-4 mol/L范围内呈良好的线性关系,相关系数R为-0.9958,检出限为2.0×10-6 mol/L,样品测定回收率在94.47%~104.60%之间。 相似文献