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通过酰胺化反应制备了四-2,9,16,23-氨基酞菁钴(TAPcCo)与多壁碳纳米管(MWCNTs)的复合材料,红外光谱、扫描电镜和紫外可见吸收光谱分析表明复合材料中酞菁分子与碳管之间是通过酰胺键结合的,紫外吸收光谱还表明两者之间存在着强烈的电子相互作用。同时还研究了复合材料修饰的玻碳电极对香兰素(VNL)的电催化作用。循环伏安法表明,修饰电极对VNL有着良好的电催化活性,相对于裸玻碳电极VNL在修饰电极上峰电位负移了20mV,峰电流增大了12倍,且VNL在电极表面的反应受吸附控制。方波伏安法证实了这一反应过程中有质子参与。同时,方波伏安法研究还发现:峰电流与香兰素浓度在4.2μmol·L-1~5mmol·L-1范围内呈良好的线性关系,检出限(3.3S/N)为0.44μmol·L-1。 相似文献
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采用水热法合成InVO4分级结构微米花和InVO4纳米线.FESEM结果表明,通过控制水热反应参数可以获得不同形貌InVO4晶体.利用可见光(λ〉420nm)照射下的罗丹明B降解实验评价了InVO4样品的光催化性能.结果表明,InVO4的光催化活性比商用P25 TiO2高得多,其中花状InVO4纳米结构光催化效率最高,经可见光照射40min,岁丹明B溶液(3μmol/L)的降解率可达100%.同时还研究了结构和形貌对不同条件下制备的InVO4样品光催化活性的影响. 相似文献
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半透射高光谱结合流形学习算法同时识别马铃薯内外部缺陷多项指标 总被引:2,自引:0,他引:2
针对马铃薯内外部缺陷多项指标难以同时识别的问题,提出了一种半透射高光谱成像技术采用流形学习降维算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标。试验以315个马铃薯样本为研究对象,分别采集合格、外部缺陷(发芽和绿皮)和内部缺陷(空心)马铃薯样本的半透射高光谱图像,同时为了符合生产实际,将外部缺陷马铃薯的缺陷部位以正对、侧对和背对采集探头的随机放置方式进行高光谱图像采集。提取马铃薯样本高光谱图像的平均光谱(390~1 040 nm)进行光谱预处理,然后分别采用有监督局部线性嵌入(SLLE)、局部线性嵌入(LLE)和等距映射(Isomap)三种流形学习算法对预处理光谱进行降维,并分别建立基于纠错输出编码的最小二乘支持向量机(ECOC-LSSVM)多分类模型。通过分析和比较建模结果,确定SLLE为最优降维算法,SLLE-LSSVM为最优马铃薯内外部缺陷识别模型,该方法对测试集合格、发芽、绿皮和空心马铃薯样本的识别率分别达到96.83%,86.96%,86.96%和95%,混合识别率达到93.02%。试验结果表明:基于半透射高光谱成像技术结合SLLE-LSSVM的定性分析方法能够同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标,为马铃薯内外部缺陷的快速在线无损检测提供了技术参考。 相似文献
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从分析影响注入器低能强流电子束稳定传输的主要因素出发,提出了注入器二极管区约束磁场匹配设计条件:阴阳极间足够高的磁场梯度和阴极面零磁场发射。阐述了满足匹配条件的磁场配置的设计方法,并利用数字模拟对设计方法进行了验证。 相似文献
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