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122.
通过掺杂吸收光谱在可见光波段的量子点可提高聚合物对可见光的吸收,因此掺杂CdSe/ZnS核-壳结构量子点(CQDs)能提高聚(3-己基噻吩):[6,6]-苯基-C61-丁酸甲酯(P3HT:PCBM)体异质结太阳电池的能量转换效率.本文研究了CdSe/ZnS量子点在P3HT:PCBM中的不同掺杂比例及其表面配体对太阳电池光伏性能的影响,优化器件ITO(氧化铟锡)/PEDOT:PSS(聚(3,4-乙撑二氧噻吩:聚苯乙烯磺酸)/P3HT:PCBM:(CdSe/ZnS)/Al的能量转换效率达到了3.99%,与相同条件下没有掺杂量子点的参考器件ITO/PEDOT:PSS/P3HT:PCBM/Al相比,其能量转换效率提高了45.1%. 相似文献
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以2-氨基-4-噻唑乙酸乙酯(EATA)和氯化镉水合物为原料,在无水乙醇和乙醇-水混合物两种溶剂中分别合成了配合物[CdCl2(EATA)]n(1)和[CdCl2(EATA)2](2),并利用X-射线单晶衍射、元素分析、红外光谱和荧光光谱对它们进行了表征。配合物1和2都属于单斜晶系,分别为P21/c和Cc空间群,它们的中心金属离子Cd2+均为扭曲的六配位八面体构型。在配合物1中,相邻的2个八面体单元通过2个μ2-Cl-阴离子双桥连形成一维链结构,该一维链进一步通过N-H…Cl分子间氢键形成了三维网络结构,而配合物2则通过大量的N-H…Cl和C-H…Cl分子间氢键等弱作用组装成二维超分子结构。固态荧光光谱分析表明,配合物1和2荧光性质相似,均可归属于由配体到金属间的电荷转移(LMCT)。 相似文献
124.
提出了固相萃取-高效液相色谱法测定偶氮染料橙黄G的Fenton反应降解溶液中1-胺基-2-萘酚-6,8-二磺酸。用OnGuardⅡH固相萃取小柱去除降解液中的Fe2+,C18柱为分离柱,以乙腈-10mmol·L-1乙酸铵(20+80)溶液为流动相洗脱,检测波长为254nm。1-胺基-2-萘酚-6,8-二磺酸的线性范围为0.05~5.0mg·L-1,检出限(3S/N)为0.15mg·L-1。加标回收率在92.1%~99.2%之间,日内及日间相对标准偏差分别在2.8%~3.4%,4.1%~7.7%之间。 相似文献
125.
以模型污染物罗丹明B(RhB)的光降解为探针,评估了Keggin型钴取代杂多阴离子PW11O39Co髤(H2O)5-(PW11Co)及其异相体系PW11Co/D301R的可见光催化活性,提出了光催化反应的机理,同时考察了催化剂用量、溶液酸度以及溶液中PW11Co和RhB的相互作用对RhB可见光催化降解速率的影响。实验结果表明,PW11Co均相体系及其异相体系PW11Co/D301R对RhB的可见光降解均有较高的光催化活性,但PW11Co/D301R的光催化活性更高。导致RhB降解的主要是羟基自由基。与PW11Co均相体系相比,在PW11Co/D301R异相体系中由于PW11Co与RhB的配位作用大为减弱,同时D301R对RhB具有富集作用,因而大大提高了RhB的光催化降解速率。 相似文献
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建立了悬浮固化-分散液液微萃取结合液相色谱-串联质谱测定纺织废水中5种痕量磷系阻燃剂的方法。通过对萃取过程中萃取剂、分散剂的种类与体积、盐浓度、溶液pH值等对萃取效率的影响因素优化,确立了最佳萃取条件。采用了密度小于水的十一烷醇(400 μL)为萃取剂,甲醇(300 μL)为分散剂,控制溶液pH值在6~9之间,NaCl添加量为2 g,萃取时间为涡旋2 min。在优化的萃取条件下,该方法在2~100 μg/L均有良好的线性关系,相关系数大于0.995,除二(2,3-二溴丙基)磷酸酯(BIS)的检出限为5 μg/L外,三(2-氯乙基)磷酸酯(TCEP)、三(1,3-二氯-异丙基)磷酸酯(TDCP)、三(1-氮丙啶基)氧化膦(TEPA)和三(2,3-二溴丙基)磷酸酯(TRIS)的检出限均为2 μg/L。后整理、染色和印花等实际废水样品加标试验表明,方法的平均回收率为71.6%~114.5%,RSD为2.7%~11.2%(n=6)。对11个样品进行检测,其中3个废水样品检出TCEP与TDCP化合物,含量为2.6~3.4 μg/L。本方法简单,快速,灵敏度好且环保绿色,能够对纺织废水中的5种痕量磷系阻燃剂进行准确的定性与定量检测。 相似文献
128.
129.
采用水热法在铁铬铝合金片载体上原位合成了MCM-22沸石膜,并采用X射线衍射和扫描电子显微镜对沸石膜进行了表征,探讨了成膜的影响因素. 结果表明,载体预处理条件对合成沸石膜的品质有较大的影响. 载体仅经碱处理后合成的沸石膜稀疏而不连续; 载体先经碱处理再经酸处理后可得到连续致密的沸石膜,且晶片取向均一; 载体预先涂覆Al2O3胶过渡层后制得的MCM-22沸石膜经超声波清洗后不会脱落,表明沸石膜与载体间的结合力增强. 此外,增大晶化母液量有利于沸石膜的生长. 相似文献
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随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程的标准化建设等。目前,深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现,但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解,对近几年相关研究进展进行了综述。首先,综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题,对神经网络的可解释性内涵进行了讨论;然后,从现有深度学习可解释性的常见方法出发,重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展;最后,探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。 相似文献