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111.
采用密度泛函理论以及B3LYP方法和单激发组态相互作用(CIS)方法分别优化了一系列[Os(II)(CO)3(tfa)(L)](tfa为三氟乙酸; L=O^O(1), O^N(2), N^N(3), 其中O^O为六氟乙酰丙酮, O^N为羟基喹啉, N^N为3-(三氟甲基)-5-(2-吡啶基)吡唑)配合物的基态和激发态结构. 利用含时密度泛函理论(TD-DFT)结合极化连续溶剂化模型(PCM)计算了配合物在CH2Cl2溶液中的吸收和发射光谱. 研究结果表明, 优化得到的几何结构参数和相应的实验值符合得非常好, 激发态几何构型相对基态变化较小, 这与实验上观察到的较小的斯托克斯频移现象一致. 配合物1-3的最低能吸收分别在342、431和329 nm, 其磷光发射分别在521、638 和488 nm. 配合物1-3的最高占据分子轨道和最低空轨道主要表现为L配体的π和π*轨道特征, 所以它们的最低能吸收归属于π-π*电荷跃迁, 并混有少量的金属到配体的电荷跃迁(MLCT)和配体之间电荷跃迁(LLCT)微扰, 且其高能吸收也表现为配体内部(IL)和配体间(LL)的电荷跃迁. 此外, 它们的磷光发射和吸收有相似的跃迁特征. 相似文献
112.
微拟球藻脂肪热解及对全组分制备生物油的影响 《燃料化学学报》2016,44(1):60-68
以酸水解法从微拟球藻中提取的粗脂肪为原料,在管式裂解炉中考察不同热解温度下脂肪单组分的热解规律及对微拟球藻全组分各相产率及生物油性能的影响。利用热重分析仪分别考察粗脂肪及全组分的热失重特性,并求出相应的动力学参数。结果表明,脂肪热解能够提高全组分热解有机相产率并改善油品性能。随着温度的升高,粗脂肪与全组分热解后的有机相产率及油品性能的变化趋势相同,且生物油性能均在600℃时达到最佳。经热解,粗脂肪中含氧化合物含量降低,脂肪烃含量显著增加。对比全组分热解,粗脂肪热解后的油品脱氧率及氢、碳元素比例更高,因而增加全组分中脂肪的含量能够促进油品性能的进一步提高。对粗脂肪及全组分的热重数据进行计算,发现两者均满足二级化学反应机理,粗脂肪、全组分的活化能与指前因子分别为64.34 k J/mol与2.94×105min-1,48.13 k J/mol与2.96×103min-1。 相似文献
113.
本文报道了采用分子束外延技术制备的三色InAs/GaAs量子点红外探测器. 器件采用nin型结构, 吸收区结构是在InGaAs量子阱中生长含有AlGaAs插入层的InAs量子点, 器件在77 K下的红外光电流谱有三个峰值: 6.3, 10.2和11 μm. 文中分析了它们的跃迁机制, 并且分别进行了指认. 因为有源区采用了不对称结构, 所以器件在外加偏压正负方向不同时, 光电流谱峰值的强度存在一些差异. 不论在正偏压或者负偏压下, 当偏压达到较高值, 再进一步增大偏压时, 都出现了对应于连续态的跃迁峰强度明显下降的现象, 这是由量子点基态与阱外连续态的波函数交叠随着偏压进一步增大而迅速减小导致的. 相似文献
114.
115.
116.
117.
探讨了铅与维生素D缺乏性佝偻病的关系。采用示波极谱法同时检测维生素D缺乏性佝偻病患儿118例及健康儿76例发铅浓度。结果表明,维生素D缺乏性佝偻病患儿发铅浓度高于健康儿,且婴儿组中度佝偻病发铅浓度高于轻度佝偻病患儿,提示发铅浓度与佝偻病有一定的关系,高铅参与了营养性维生素D缺乏性佝偻病的发病机制,预防铅吸入可减少维生素D缺乏性佝偻病的发生。 相似文献
118.
全国师专物化教研会第四届年会,于1983年7月10日至7月25日在秦皇岛市召开。120多所高等师范专科学校的140多位代表出席了会议。收到论文30余篇,在大会上进行了交流。北京师大、河北师大、山东大学和北京化工学院的九位专家教授在会上作了专题报告。与会代表普遍感到收获很大。 相似文献
119.
对p型掺杂13 μm InAs/GaAs量子点激光器的最大模式增益进行了实验和理论分析.实验上,测量了不同腔长激光器阈值电流密度与总损耗的对应关系,拟合出的最大模式增益为175 cm-1,与相同结构非掺杂量子点激光器的最大模式增益一致.同时理论分析表明,p型掺杂对InAs/GaAs量子点激光器的最大模式增益并无影响,并且最大模式增益的计算结果与实验值相符.具有较小高度或高宽比的量子点能达到更高的最大模式增益,而较高的最大模式增益对p型掺杂13 μm InAs/GaAs自组织量子点激光器在光通信系统中的应用具有重要意义.
关键词:
最大模式增益
p型掺杂
InAs/GaAs量子点激光器 相似文献
120.
光谱预处理方法选择研究 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法(visual inspection),另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法(trial-and-error strategy)。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘(PLS)的因子数及一阶导数、二阶导数、SG平滑的窗口参数,连续小波变换(CWT)的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、CWT、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、SG平滑、中心化、Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有关,还与预测组分有关。通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。 相似文献