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71.
通过在氧化还原稳定的钙钛矿材料钛铌酸盐的B位晶格中掺杂具有氧化还原活性的锰元素提高固体氧化物电解池复合电极电催化性能.研究发现,锰元素成功取代钛铌酸盐B位的Ti/Nb.掺杂后的样品的离子电导率在800℃下的氧化气氛和还原气氛下的离子电导率分别提高了约1和0.5个数量级.基于掺杂后的钛铌酸盐基复合阴极,氧离子传导型固体氧化物电解池电解水蒸汽的电流效率在有和无还原气体保护下分别提高了25%和30%. 相似文献
72.
The effects of the characteristics of molecules and external fields on field-free molecular orientation are investigated through the comparison of HBr with LiH driven by the combination of a two-color laser pulse and a time-delayed THz laser pulse. It is shown that the dipole interaction has greater influence on field-free orientation than the hyperpolarizability interaction. In addition to the temperature dependence of orientation degree, the effects of the amplitudes of the two-color laser pulse and THz laser pulse, rising time, and THz laser frequency on molecular orientation are also discussed. 相似文献
73.
以五氟苯甲醛和吡咯经缩合反应合成了五氟苯基二吡咯烷烃(1); 1与3-氯-4-羟基苯甲醛经缩合反应合成了一个新的10-位苯环被氯原子取代的单羟基自由咔咯--10-(3-氯-4-羟苯基)-5,15-二(五氟苯基)咔咯(〖STHZ〗2〖STBZ〗),收率12.0%,其结构经UV-Vis, 1H NMR, 19F NMR, HR-ESI-MS和X-射线单晶衍射表征。琼脂糖凝胶电泳实验发现:2在光照下能够有效引起超螺旋质粒pBR 322 DNA发生断裂,当浓度为100 μmol·L-1时,活性最强,断裂百分比为68%。 相似文献
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76.
77.
为探究稀土氧化物中氟(F)和氯(Cl)元素含量的快速检测方法,通过全自动高温水解仪对氧化镧铈样品进行前处理,并利用氢氧根体系离子色谱仪检测吸收液中F-、Cl-离子的含量,建立了基于全自动高温水解-离子色谱法测定氧化镧铈中的F、Cl元素含量的快速检测方法,该方法有效避免了传统前处理方法过程复杂、分析时间慢、极易受人为干扰的问题。称取0.3g氧化镧铈样品,在氧气流量为300 mL/min,1100 ℃高温下水解燃烧20 min,吸收定容为体积20mL的吸收液,以NAOH(15mmol/L)作为淋洗液,经色谱柱分离,测得F-与Cl-在质量浓度为1.00 mg/L-15.00 mg/L范围内,质量浓度与离子色谱峰面积呈线性关系,相关系数均为0.9999。检出限分别为0.003mg/L和0.12mg/L。全自动高温水解仪联用离子色谱仪检测系统对氧化镧铈中F-的平均加标回收率测定结果为98.4%,标准偏差RSD为0.94%;对Cl-的加标回收率测定结果为97.8%,RSD为2.86%。说明该方法较高准确度及精密度,测试结果准确可靠满足企业和检测机构的测试需求,为稀土氧化中氟、氯元素含量的研究及相关产品的开发提供了理论基础。 相似文献
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79.
梨在储藏、包装和运输等过程中均可能发生不同程度的机械损伤,若不及时剔除损伤梨,损伤可能会逐渐严重而演变成腐烂,造成严重的经济损失。为建立一种梨早期损伤检测及损伤时间评估的快速、无损检测方法,采用高光谱图像结合迁移学习模型对损伤早期水晶梨进行识别。以无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨为研究对象,应用高光谱成像系统采集样品的高光谱图像,共获取无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨高光谱图像各80帧。对高光谱图像进行主成分分析,选择主成分图像4,5,6(PC4,PC5,PC6)作为检测水晶梨损伤的特征图像,将3个主成分图像拼接后进行数据扩充共得到无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的特征图像各160帧。按照9∶1比例划分样本训练集和测试集后,分别建立了支持向量机(SVM)、k-近邻(k-NN)和基于ResNet50网络的迁移学习损伤识别模型。SVM、k-NN和基于ResNet50网络的迁移学习模型对测试集样本总体识别准确率分别为83.33%,85.42%和93.75%,基于ResNet50网络的迁移学习模型识别效果最佳,其对测试集中无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的样本正确识别率分别达到100%,83%和95%。该研究结果表明,高光谱图像技术结合基于ResNet50网络的迁移学习模型可实现水晶梨早期损伤检测,并对损伤时间有较好的预测效果,且损伤时间越长,识别准确率越高。 相似文献
80.