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由X光粉末图和聚合数据得到:研磨法制聚乙烯高效催化剂TiCl4-MgCl2,研磨的作用是使层型结构的载体MgCl2沿结合力较弱的层间碎裂变为~100的微晶,提供足够的比表面,使TiCl4达单分子层分散,TiCl4被烷基铝还原产生Ti3+在载体表面呈单原子分散,基本上都可起活性中心作用,这就是高效的根源,MgCl2和TiCl3具有类似的层型结构且Mg2+和Ti3+半径相近,是MgCl2作为良好载体的结构基础,活性组分作单分子层分散,基本上都可起活性中心作用,这一“高效机理”可推广用于其它聚烯烃高效催化剂,文中还讨论了活性中心聚合速度和其它有关高效催化剂结构机理问题。 相似文献
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BAI Dong-Lu BO Yun-Xin ZHOU Qi-Ting Shanghai Institute of Materia Medica Chinese Academy of Sciences Shanghai China 《中国化学》1994,12(2):158-168
Using 2-bromo-1-methylpyridimium iodide as carboxyl activating agent, 10 ansa-macrolactams were prepared conveniently from the corresponding seco-precursor w-aminoacids in the yields of 78-2%. 相似文献
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统计判决理论的一个重要问题,是对一个给定的分布族,当观测是独立同分布的,作n 次观测的费用为 cn(c>0)时,求其参数的序贯 minimax 估计.关于这一问题,Wald对损失函数 W(θ,d)=(θ-d)~2,得到了从 θ-1/2到 θ+1/2(-∞<θ<∞)上的均匀分布中均值θ的估计.Blyth将 Wald 的结果作了推广和改进.Kiefer 关于损失函数 W(θ,d)=[(θ-d)/θ]~2,解决了从0到 θ(0<θ<∞)上的均匀分布中参数θ的估计问题.本文所要讨论的是含有两个未知参数的均匀分布,其密度为 相似文献
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氩、氢混合等离子体处理对GaAs表面性质及发光特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种氩、氢混合等离子体清洗GaAs基片的实验工艺,深入研究了氩、氢等离子体清洗GaAs表面污染物和氧化层,并活化表面性能的基本原理,同时讨论了气体流量、溅射功率和清洗时间等不同溅射参数对等离子体清洗效果的影响。结果表明,在氩气和氢气流量分别为10 cm3/min和30 cm3/min,溅射功率为20 W,清洗时间为15 min的条件下,GaAs样品的光致发光强度提高达139.12%,样品表面的As-O键和Ga-O键基本消失。 相似文献
67.
润湿特性对超级电容器储能性能有着至关重要的影响。借助分子动力学模拟,本文研究了润湿特性对超级电容器储能动力学行为的影响。以石墨烯和晶体铜作为疏电解液和亲电解液电极材料。结果表明,在充电过程中,亲电解液铜电极呈现出非对称的U型微分电容曲线,负极电容是正极的~5.77倍,不同于经典双电层理论Gouy-Chapman-Stern(对称U型)和疏电解液型。该现象与离子自由能阻力分布密切相关,负极自由能阻力远小于正极(~2倍)和疏电解液电极,进而有利于强化双电层结构对电极电压的响应能力,导致更高微分电容。通过微分离子电荷密度,本文再现了微分电容演变规律,并发现改善润湿性会显著降低双电层厚度。最后,我们指出润湿性直接影响储能微观机理,将电荷储存机制从离子吸附和交换共同主导(疏电解液)转变到离子吸附主导(亲电解液)。本文所得结论揭示了润湿特性对储能动力学行为影响的原子层级机理,对超级电容器材料设计、构筑与润湿特性调控具有重要指导意义。 相似文献
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Kofi P. Adragni Elias Al-Najjar Sean Martin Sai K. Popuri Andrew M. Raim 《Computational Statistics》2016,31(3):923-941
Sufficient dimension reduction methodologies in regressions of Y on a p-variate X aim at obtaining a reduction \(R(X) \in {\mathbb R}^{d}, d \le p\), that retains all the regression information of Y in X. When the predictors fall naturally into a number of known groups or domains, it has been established that exploiting the grouping information often leads to more effective sufficient dimension reduction of the predictors. In this article, we consider group-wise sufficient dimension reduction based on principal fitted components, when the grouping information is unknown. Principal fitted components methodology is coupled with an agglomerative clustering procedure to identify a suitable grouping structure. Simulations and real data analysis demonstrate that the group-wise principal fitted components sufficient dimension reduction is superior to the standard principal fitted components and to general sufficient dimension reduction methods. 相似文献
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