普通球粒陨石的冲击实验研究

在二级轻气炮动高压装置上用电探针技术测量了吉林球粒陨石(H5)的冲击压缩线,并在12.4,27.3,39.0,53.0,77.5,82.8和92.6 GPa冲压下,对7个吉林球粒陨石样品进行了人工冲击回收实验,对冲击回收样品进行了较为系统的冲击效应研究。研究结果表明,冲击事件不仅改变了普通球粒陨石原始组分的岩石学特征,而且影响其热释光和稀有气体等物理与化学特性。根据已知冲压下普通球粒陨石的冲击特征,对其各冲击变质强度的压标作了重新刻度。     

新型络合吸附剂的研究（Ⅳ）—铜（Ⅱ）,镍（Ⅱ）模板高分子多乙…

研究了铜（Ⅱ）、镍（Ⅱ）离子模板离分子多乙烯多胺络合吸附剂的动态吸附金属离子的行为。５个周期的动态吸附结果表明，合成的铜（Ⅱ）、镍（Ⅱ）模板吸附剂分别对铜（Ⅱ）和镍（Ⅱ）金属离子具有稳定的吸附能力，其动态饱和吸附量达４．３５７ｍｍｏｌ Ｃｕ（Ⅱ）／ｇ［铜（Ⅱ）模板吸附剂］、３．１５３ｍｍｏｌ Ｎｉ（Ⅱ）／ｇ［镍（Ⅱ）模板吸附剂］；相对误差分别为±１．５％和±２．２％。     

光诱导有机化合物异构化反应的研究——Ⅹ. 吲哚啉螺吡喃瞬态吸收光谱的研究

研究了1-正-辛基-3,3-二甲基-吲哚啉-2,2′-螺-5′,6′-(2-溴-4-硝基-苯并)吡喃, 1-正-辛基-3,3-二甲基-吲哚啉-2,2′-螺-5′,6′-(4-硝基-苯并)吡喃, 1-正-辛基-3,3-二甲基-吲哚啉-2,2′-螺-5′,6′-(2,4-二硝基-苯并)吡喃及1-正-辛基-3,3-二甲基-吲哚啉-2,2′螺-5′6′-(2-氯-4-硝基-苯并)吡喃在环已烷和甲苯溶液中光致开环过程的瞬态吸收光谱。观察到具有较长寿命的中间体及聚集体的存在。初步提出异构化反应过程的机制中既包含有三重态过程, 也有单重态参与。     

具有岩兰烷基本结构的螺[4,5]癸多烯的合成

利用1,5-二甲基-6-亚甲基环己烯和2,4-二氧代戊酸甲酯的deMayo反应,经加成产物retro-benzilic acid重排,一步构成岩兰烷属螺环倍半萜类天然产物的基本碳架,通过对螺环上的多种官能团进行化学修饰,合成一系列螺[4,5]癸多烯化合物.所合成的新化合物的化学结构均经IR,1H NMR及元素分析予以证实.     

重铬酸钾在25°的溶解度与轻水重水混合物组成的关系

我們在25±0.03°測定了重鉻酸鉀於輕水-重水混合物中的溶解度,由此得到下列經驗式: S_n=0.5024-0.1467n+0.0174n～2 S_x=0.1478-0.0540x+0.0049x～2 式中S_n表示每55.51克分子含n克分子分數D_2O的輕水-重水混合物中所溶K_2Cr_2O_7的克分子數;S_x表示每克含x重量分數D_2O的輕水-重水混合物中所溶K_2Cr_2O_7的克數。實驗誤差約±0.25％。由式得出:S_n～(D_2O)=0.3731;S_x～(D_2O)=0.0987。重鉻酸鉀在25°的溶解度舆重水濃度間所呈現的這種非直線性關係,表明了第二個D原子代入水分子中時所產生的效應只有第一個D原子代入作用的76％。 從這兩個經驗式可以計算出重鉻酸鉀在25°時在HDO中的溶解度:S_n～(HDO) =0.4291;S_x～(HDO) =0.1208。     

氢原子在Ru(0001)表面的化学吸附

用密度泛函理论研究了氢原子的污染对于Ru(0001)表面结构的影响. 通过PAW(projector-augmented wave)总能计算研究了p(1×1)、p(1×2)、(3^(1/2)×3^(1/2))R30°和p(2×2)等几种氢原子覆盖度下的吸附结构, 以及在上述结构下Ru(0001)面fcc(面心立方)格点和hcp(六方密堆)格点的氢原子吸附. 所得结果表明, 在p(1×1)-H、p(1×2)-H、(3^(1/2)×3^(1/2))R30°-H和p(2×2)-H几种H原子覆盖度下, 以p(1×1)-H结构单个氢原子吸附能为最大. 在p(1×1)-H吸附结构下,由于氢原子吸附导致的Ru(0001) 表面第一层Ru 原子收缩的理论计算数值分别为-1.11%(hcp 吸附)和-1.55%(fcc 吸附), 因此实际上最有可能的情况是两种吸附方式都有一定的几率. 而实验中观察到的“清洁”Ru(0001)表面实际上是有少量氢原子污染的表面. 不同覆盖度和氢分压下氢原子吸附的污染对Ru(0001)表面结构有极大的影响,其表面的各种特性都会随覆盖度的不同而产生相应的变化.     

提高物理试卷讲评的有效性探析

试卷讲评教学是物理教学的一个重要环节,要善于收集和利用学生的错误资源,精选精讲,改变教学方式,使试卷讲评课上教师的教,学生的学要做到交融合一,提高课堂效率.     

人工智能在锂离子电池研发中的应用

锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能（AI）具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习 (ML) 算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。     

超级电容器石墨烯-聚苯胺复合材料的研究进展

超级电容器具有功率密度高、充放电速度快、循环寿命长和维护成本低的特点,在电动车动力电池领域具有潜在的应用前景。超级电容器性能主要由其电极材料所决定。聚苯胺易合成、理论比容量高,而且导电性能优异,作为超级电容器电极材料有很高的应用价值。但是,在长期使用过程中,它的体积容易发生膨胀或收缩,循环寿命差。为了解决这个问题,将聚苯胺与石墨烯复合可以扬长避短,充分利用两者之间的协同效应,赋予复合材料优异电化学电容性能。本文综述了超级电容器用石墨烯-聚苯胺复合材料的制备方法,包括原位聚合法、油水界面合成法、电化学合成法、层层自组装法等;提出了三维网状石墨烯和对石墨烯-聚苯胺复合材料进行改性来提高复合材料的电化学电容性能的思路。