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研究碳酸铈在500, 700和900℃H_2中分解形成的CeO_(2-x)氧空位特征,并对比考察了碳酸铈在700℃空气和N_2中的分解过程,结果显示:随着温度的升高,分解获得的CeO_(2-x)颗粒尺寸增加且表面有"烧结"现象出现;另外在H_2中制备的CeO_(2-x)氧空位浓度随着温度的增加而增加,相同分解温度下, H_2中分解获得的CeO_(2-x)的氧空位浓度较在空气和N_2中制备的样品高。不同温度H_2条件下制备的CeO_(2-x)样品的紫外-可见光吸收光谱表明,随氧空位浓度的增加CeO_(2-x)的响应光谱发生红移。 相似文献
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人工神经网络是一种强大的非线性数据分析算法,其中的感知器神经网络第一次被用于处理HL-2A装置上汤姆逊散射系统的电子温度数据。采用输入层、隐藏层和输出层等三层神经网络结构,输入层为标定数据或测量数据,隐藏层使用sigmoid函数作为传递函数,输出层为电子温度值。从数据处理结果可以看出,该计算方法与传统的χ2最小值方法计算的结果吻合,能够得到可靠的电子温度数据。而且由于计算温度时采用矩阵计算,计算速度比使用χ2最小值法提高20倍以上,为将来利用汤姆逊散射测量的电子温度数据实现等离子体剖面实时反馈控制提供了可能。 相似文献
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苯多羧酸法是定量检测黑碳和溶解态黑碳的重要分子标志物法,其中苯多羧酸和硝基苯多羧酸的分离和定量是关键环节。本文建立了苯多羧酸和硝基苯多羧酸的液相色谱-质谱分析方法,利用质谱的定性能力解决了部分苯多羧酸和硝基苯多羧酸化合物在缺乏标准品情况下的定性问题。用Phenomenex Synergi Polar RP分离柱,柱温为35 ℃,流动相为0.5%(体积分数)甲酸水溶液和甲醇,流速为0.5 mL/min,梯度洗脱,以电喷雾离子源负离子全扫描和选择扫描模式进行离子阱质谱检测,同时利用串联的二极管阵列检测器采集三维紫外光谱数据。在实际样品检测中,14个含3个及以上羧基的苯多羧酸和硝基苯多羧酸化合物获得良好分离。此方法简化并加快了苯多羧酸法定量黑碳和溶解态黑碳的分析过程,可满足环境样品中黑碳和溶解态黑碳的分析,促进了苯多羧酸法应用的普及。 相似文献
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