Regulation of Zn/Sn ratio in kesterite absorbers to boost 10% efficiency of Cu_2ZnSn(S,Se)_4 solar cells

The Zn/Sn ratio in Cu_2ZnSn(S,Se)_4(CZTSSe)films has been regulated to control the composition-related phase,defect,and photoelectric properties for high performance kesterite solar cells.It is found that the increase in the Zn/Sn ratio can slightly narrow the energy band gap to extend the light absorption range and improve the photocurrent.Optimal Zn/Sn ratio of 1.39 in CZTSSe film is obtained with the least secondary phase,the lowest defect density,and the longest charge recombination lifetime.Up to 10.1%photoelectric conversion efficiency has been achieved by this composition regulation.     

基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法研究

为实现不同种类土壤的快速分类鉴别,实验研究了基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法。由于不同类型的土壤在元素组成上会存在较大差异,所以利用激光诱导击穿光谱技术进行土壤分类具有可行性。不同土壤在相同实验条件下产生的等离子体温度会存在较大差异,可以作为分类的重要依据,所选择的7类土壤中,赤红壤的等离子体温度最高。选取土壤中6种常量元素Si,Fe,Al,Mg,Ca和Ti的光谱强度作为分类指标,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对7种土类的25个样品进行了分类,其中砖红壤和赤红壤分类出现了交叠,而不同高山草甸土样品之间元素差异较大,并没有实现较好的聚类。利用反向传播神经网络(back-propagation artificial neural network)结合土壤的LIBS光谱对土壤进行了分类,分类结果与PCA结果相近,赤红壤与砖红壤出现了识别错误。当用PCA分析获得三个主成分值作为BP神经网络的输入量时,获得了较好的分类结果,因为简化了输入量,降低了BP神经网络的误差,此时只有一个高山草甸土被识别成褐土,而高山草甸土的等离子体温度显著低于褐土,所以结合不同土壤类型的等离子体温度差异,能够实现不同土壤的分类识别。实验证明激光诱导击穿光谱技术可以应用于土壤分类,为土壤普查和合理利用提高了一种新的技术。     

单脉冲和再加热正交双脉冲激光诱导击穿光谱对比研究

为了提高激光诱导击穿光谱技术(LIBS)的检测灵敏度和辐射光谱特性,采用再加热正交双脉冲结构对样品中的4种元素Fe,Pb,Ca和Mg以及含有不同浓度重金属元素Cr的土壤样品进行分析。研究了4条特征谱线FeⅠ：404.581 nm,PbⅠ：405.78 nm,CaⅠ：422.67 nm和MgⅠ：518.361 nm的光谱强度和信背比随两激光脉冲之间时间间隔的变化关系,获得了两激光脉冲之间最佳的时间间隔为1.0 μs。在单脉冲和双脉冲条件下,得到了4条特征谱线FeⅠ：404.581 nm,PbⅠ：405.78 nm,CaⅠ：422.67 nm和MgⅠ：518.361 nm光谱强度的增强倍数分别为2.23,2.31,2.42和2.10;分析了特征谱线FeⅠ：404.581 nm和CaⅠ：422.67 nm谱线强度随时间的演化特性以及4条特征谱线信背比随光谱采集延时的变化关系,双脉冲能有效延长光谱强度的衰减时间以及提高特征谱线的信背比;比较分析了等离子体温度和电子密度随时间的演化特性,在双脉冲条件下,等离子体温度最大升高了730 K,电子密度最大增加了1.8×1016 cm-3。单脉冲和双脉冲条件下获得重金属元素Cr的检测限分别为38和20 μg·g-1,再加热正交双脉冲技术使元素检测限下降近2倍。以上结果表明：再加热正交双脉冲能有效地提升LIBS技术的检测灵敏度和光谱特性,为进一步降低元素的检测限提供了有效的方法。     

秸秆燃烧排放PM2.5特征及影响因素研究

生物质燃烧向大气中排放大量颗粒污染物, 在中国, 收获季节大量秸秆被直接露天燃烧处理, 对区域环境质量和人体健康造成严重影响. 对我国最主要的两种粮食作物玉米和小麦秸秆的露天燃烧进行模拟, 分析颗粒物排放水平, 特征及影响因素. 玉米和小麦秸秆燃烧PM_2.5排放因子分别为1082.8和835.7~897.3 mg/kg. 有机物是颗粒物最主要组分, 总量占PM_2.5质量的42%~66%. Cl^-和K⁺分别占PM_2.5总质量的4%~15%和2%~14%, K⁺/EC值为0.5~3.8. 各物种在颗粒物中所占比例与之前研究结果一致. 秸秆含水量和燃烧温度影响PM_2.5排放水平和组成特征. 随秸秆含水量增加, PM_2.5和OC的排放因子增加; 秸秆含水量增加, 燃烧温度逐渐降低, 由生物质燃料释放进入烟气中的K⁺和Cl^-比例逐渐减小导致二者在颗粒物中的比例降低. 我国每年由玉米和小麦秸秆露天燃烧排放的PM_2.5和OC分别为92.7 Gg和47.5 Gg, 在总量中占重要比例.     

红外光谱结合最小二乘支持向量机掺杂牛奶判别方法研究

基于红外光谱和最小二乘支持向量机建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有葡萄糖牛奶(0.01~0.3gL-1)和三聚氰胺牛奶(0.01~0.3gL-1)样品各36个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。采用最小二乘支持向量机分别建立掺杂葡萄糖、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别,其判别正确率都为95.8%。研究结果表明:与线性的偏最小二乘判别建模方法相比,最小二乘支持向量机方法具有更强的预测能力。     

简易电子天平的制作

在人教版教材《选修3—2》第六章第二节中介绍了一些常见传感器,其中就有电子秤．但是这里提到的主要原理是压力使得应变片发生形变,从而引起一个电压差,由于应变片的形变量与压力是一个比较复杂的对应关系,学生只能定性地分析其传感原理．笔者一直在思考能不能制作一个传感器,能够定量地研究其传感原理,从而凸显知识的应用性．于是想到了传统的电磁力平衡原理的电子天平,它用到的大多数原理都属于中学物理的内容．     

系列2-苯基喹啉类铱配合物的合成及电化学发光性能研究

以4-甲氧羰基-2-苯基喹啉为环金属配体,N^N辅助配体为解离配体合成了一系列离子型环金属铱配合物.配合物的结构通过质谱、核磁进行了表征.配合物1还测试了其单晶结构.对配合物的紫外、磷光性质进行了表征,溶液状态下为红光发射,波长在610～620 nm之间,磷光寿命在133～496 ns之间,量子效率在0.7%～16.6%之间.铱配合物的电化学发光与23Ru(bpy)+有所不同,发光电位比23Ru(bpy)+要高,且大部分铱配合物在正负电位都能发光,最大发光强度是23Ru(bpy)+的三倍.     

蝙蝠听觉神经系统如何在复杂环境中识别昆虫

生物声纳的高灵敏度和高可靠性一直是仿生设计所追求的目标, 然而至今仍没有一个令人信服的物理模型能很好得解释生物声纳优越性能的原因, 其主要是缺乏对动物听觉系统神经信息编码的认识. 本文从蝙蝠听觉神经系统的生理结构出发, 用圆映射和符号动力学方法讨论了蝙蝠听觉神经系统在复杂环境中处理多普勒信号的一种可能性方案, 并通过计算机仿真证明了其合理性. 针对蝙蝠神经系统的不稳定性, 用符号动力学的方法分析神经系统信息处理的机理具有良好的鲁棒性和高灵敏度. 这种新的信号处理方法的研究, 为生物声纳信号的处理过程的进一步认识提供了一种新的解释.     

HPLC法测定人体尿液样品中的4'-羟基黄烷酮和6-甲氧基黄烷酮

报道一种快速测定人体尿液中4'-羟基黄烷酮和6-甲氧基黄烷酮的HPLC方法.采用自制的大蒜新素键合硅胶填充柱(DTSP,4.6 mm i.d.×15 mm,10 μm),以乙腈/1.5%三乙胺-甲酸(65:35,v/v,pH=3.0) 为流动相,流速设定为1.0 mL·minn~(-1),检测波长为 257 nm时,实现了人体尿样品中上述黄烷酮化合物的良好分离.4'-羟基黄烷酮的线性范围为5～100 mg·L~(-1),r=0.992 0;6-甲氧基黄烷酮线性范围为5～100 mg·L~(-1),r=0.999 1,它们的最低检出限分别为1.03 ng和1.56 ng,平均回收率分别为99.02%～99.26%和98.21%~98.62%,相应的RSD分别小于0.354%和0.605%(n=5).该方法快速、简便、可靠,适用于人体尿液样品中上述黄烷酮分离分析.     

荧光光谱法研究酸性大红3R与牛血清白蛋白的结合作用

在Tris缓冲溶液(pH 7.4)体系中,运用荧光光谱法和紫外光谱法首次研究了染料酸性大红3R(AS)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用,并考察了表面活性剂对体系荧光强度的影响。结果表明,酸性大红3R与牛血清白蛋白能形成基态复合物,从而导致BSA内源荧光猝灭,猝灭机理主要涉及静态猝灭和非