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671.
采用共沉淀法合成了掺杂不同助剂的Cu-M/ZnO (Cu:ZnO 物质的量比=5∶4,M=Zr4+、Al3+、Mg2+,助剂含量为4.0%)用于催化草酸二甲酯(Dimethyl oxalate, DMO)选择加氢反应催化剂。结果表明,微量掺杂Al3+、Mg2+助剂嵌入于ZnO 晶相,Zr4+助剂嵌入Cu晶相均能显著促进Cu/ZnO 催化剂中铜分散;其中,Mg2+助剂能够有效增强Cu、ZnO 物相间相互作用,Zr4+助剂能够有效增强Cu、ZrO2物相间相互作用。催化DMO加氢选择加氢反应,Cu/ZnO 催化剂乙二醇(Ethylene glycol,EG)收率仅为75.0%,Cu-Al/ZnO 、Cu-Zr/ZnO 和Cu-Mg/ZnO 催化剂的EG收率分别为90.0%、85.0%、95.0%。相比Cu/ZnO 和Cu-Al/ZnO 催化剂催化DMO选择加氢反应易于失活,Cu-Zr/ZnO 和C... 相似文献
672.
在输出窗内表面上,次级电子倍增是限制高功率微波功率容量的主要因素之一,因而开展相关研究具有重要的意义.在微波频率为110 GHz下,本文通过一维空间分布和三维速度分布的电磁粒子模型对次级电子倍增过程及其引起的损失功率进行了数值模拟.重点研究了介质表面处的微波电场和介质材料种类对损失功率的影响.模拟结果表明,在次级电子倍增达到稳态之后,尽管电子数密度高于临界的截止数密度,但是微波电场没有发生明显的改变.这是因为在很高的静电场下,电子主要聚集在介质表面附近若干微米的区域,远小于相应的趋肤深度.倍增稳态时的电子数密度随着微波电场升高而增加,然而损失功率与表面处的微波功率之比增加得较为缓慢.在倍增达到稳态之后,由于蓝宝石表面附近的电子数密度最高,石英晶体表面附近的次之,熔融石英表面附近的数密度最低,所以相应的损失功率依次减小.为验证模型的准确性,将倍增阈值的模拟值与实验数据进行了对比,并讨论了两者之间的差异. 相似文献
673.
近年来,钙钛矿太阳能电池(PSCs)的效率得到了快速的发展,目前已经获得25.7%的认证效率,可与硅基太阳能电池相媲美。然而,PSCs的稳定性却远不如硅基太阳能电池,这限制了PSCs的使用。与此同时,二维(2D)或准二维钙钛矿材料受到了越来越多的关注,主要是因为大体积有机配体的引入明显地改善了材料的结构和环境稳定性。在2D PSCs领域,有机配体离子的设计和选择会直接影响材料的光电性能和器件的效率。目前,2D PSCs中所使用的有机配体主要分为脂肪族配体和芳香族配体。芳香族配体由于具有较大的介电常数、改善的电荷传输和可调控的组装结构等优点得到越来越多的关注。本文系统地总结了芳香族配体材料对2D钙钛矿性能的影响及其在2D PSCs领域的应用。 相似文献
674.
675.
以往对产业集群的相关实证研究存在数据获取困难、数据维度片面、传统复杂网络理论分析方法可拓展性差等问题.针对以上问题,本文以互联网上的大量非结构化数据为基础,采用图嵌入模型提取集群网络特征的向量空间分析方法,利用互联网公开数据构建产业集群关联网络,结合企业行业分类标准与分析目的设计部分节点标签,使用关系型图卷积神经网络模型(R-GCNs),从产品关联层面进行产业集群特征学习.根据产业集群内企业的嵌入表示和地理位置信息,提出了集群网络嵌入应用分析方法.通过对宁波地区制造业集群相关数据进行实验分析和论证,验证了图嵌入分析方法在量化分析产业集群关联网络特征上的有效性. 相似文献
676.
该文建立了带权函数$m:[2, N+1]_\mathbb{Z}\to (0,\infty)$的离散固定梁方程$\Delta^4 u(k-2)=\lambda m(k)u(k),\ k\in[2, N+1]_\mathbb{Z}$, $u(1)=\Delta u(1)=0=u(N+2)=\Delta u(N+2)$的特征值结构和相应特征函数的振荡性质, 其中$[2,N+1]_\mathbb{Z}=\{2,3,\cdots,N+1\}$. 作为应用,当非线性项在零点和无穷远处分别满足适当的增长性条件时, 获得了相应非线性问题结点解的全局结构. 相似文献
677.
浆料电池(SSFBs)具有能量密度高和可灵活设计的优点,是大规模储能领域的一种关键技术.近年来,研究人员在锂基SSFBs(Li-SSFBs)开发方面进行了大量的研究.本文介绍了Li-SSFBs的工作原理和特点,重点评述了Li-SSFBs的最新研究进展,特别是正、负极活性材料,展望了Li-SSFBs面临的挑战和未来的发展前景,以便为Li-SSFBs的研究和开发提供指导. 相似文献
678.
无人机在军事和民用领域都得到了广泛的应用,无人机的组网也成为研究热点之一.邻居发现作为组网完成的前提步骤,发挥着至关重要的作用.首先提出了基于3次握手改进机制的非协作邻居发现(3-handshake non-cooperation neighbor discovery,3-NCND)协议;然后融入支持向量机(support vector machine,SVM)算法,提出了基于3次握手改进机制和SVM的协作邻居发现(3-handshake and SVM cooperative neighbor discovery,3-SVMCND)协议,SVM作为分类器加入到邻居协议中,智能地将自身邻居节点信息发送给目标节点,减少了邻居节点推荐的数量,提高了邻居发现的速度.通过仿真实验比较了邻居发现时隙数、邻居发现率和能量消耗这3个性能指标.研究结果表明,相较于3-NCND协议,SVM-CND协议具有更快的发现速度和更高的邻居发现率. 相似文献