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石墨烯是一种单原子层厚度的石墨材料,具有独特的二维结构和优异的电学、力学以及热学性能。同时它也是一种具有良好应用前景的锂离子电池电极材料。电极材料的微观结构对其性能有很大影响,利用石墨烯获得具有特殊形貌和微观结构的电极材料,能有效改善材料的各项电化学性能。本文综述了石墨烯及其复合材料在锂离子电池中的应用研究进展。在负极复合材料中,石墨烯不仅可以缓冲材料在充放电过程中的体积效应,还可以形成导电网络提升复合材料的导电性能,提高材料的倍率性能和循环寿命。通过优化复合材料的微观结构,例如夹层结构或石墨烯片层包覆结构,可进一步提高材料的电化学性能。在正极复合材料中,石墨烯形成的连续三维导电网络可有效提高复合材料的电子及离子传输能力。此外,相比于传统导电添加剂,石墨烯导电剂的优势在于能用较少的添加量,达到更加优异的电化学性能。最后对石墨烯复合材料的研究前景进行了展望。 相似文献
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以桥联硅氧烷 1,1'-双[(2-三乙氧基硅基) 乙基]二茂铁 (BTEF) 和正硅酸乙酯为前驱体, 以十六烷基三甲基溴化铵为结构导向剂, 采用共聚法制备了二茂铁功能化的周期介孔有机硅烷材料 (PMO-Fc). 同时以 BTEF 为修饰剂, 以甲苯为分散剂, 采用嫁接法制备了 Fc-MCM-41 杂化介孔材料. 采用 N2 物理吸附、X 射线衍射、透射电镜和红外光谱等手段对材料进行了表征, 评价了其催化苯羟化反应活性. 结果表明, PMO-Fc 具有有序的二维六方形孔道结构, 较大的比表面积和孔体积, 在苯羟化反应中表现出比 Fc-MCM-41 更高的催化活性, 苯酚的选择性和收率分别为 65.3% 和 20.2%. 相似文献
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以单硅酯 (2-(环戊基-1,3-二烯基) 乙基) 三乙氧基硅烷 (TEECp) 和含有亚乙基桥键的硅酯 1,2-二 (三乙氧基硅基) 乙烷为硅源, 以三嵌段共聚物 P123 为模板剂, 通过调节 TEECp 预水解时间, 采用共聚法合成了环戊二烯掺杂乙烷桥联材料 (Cp-PMO), 并采用小角 X 射线衍射、N2 物理吸附、透射电镜、红外光谱和热重等技术对样品进行了表征. 结果表明, 环戊二烯基被成功引入到乙烷桥联材料中, 所得 Cp-PMO 样品具有高度有序的二维六方介孔孔道, 热稳定性较高; 随着材料中环戊二烯含量的增加, 其有序性降低, 孔径、比表面积和孔体积均有所减小, 孔壁逐渐增厚. 在乙酸乙酯与正丁醇的酯交换反应中, Cp-PMO 样品表现出较高的催化活性. 当该样品中环戊二烯含量为 30% 时, 乙酸乙酯转化率和乙酸丁酯收率分别可达 19.3% 和 10.6%. 相似文献
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在П(L0)n R≠θ的条件下,本文讨论了具有中间亏指数的对称微分算式l(y)的自共轭域,其中П(L0)是由l(y)生成的最小算子L0的正则型域.使用方程l(y)=λ0y,(λ0∈П(L0)∩R)的实参数L2-解,我们对最大算子域DM进行新的分解,由此得到l(y)的自共轭域新的完全解析刻画,其中自共轭边界条件中矩阵M,N的确定与l(y)=λ0y在无穷远点的性质无关,仅与其在t=0点初始值的选择有关.由于自共轭箅子谱是实的,使用实参数λ0不仅有利于我们找到方程的显解,更重要的是可以得到谱的有关信息. 相似文献
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硅基负极材料具有最高的储锂容量和较低的电压平台,是最具潜力的下一代锂离子电池负极材料之一.然而,硅负极巨大的体积效应、较低的电导率以及与常规电解液的不相容性限制了其商业化应用.目前,提高硅负极性能的措施主要包括:通过设计硅基负极材料的组成和微观结构来抑制其体积变化并改善导电性,研发适于硅负极的粘结剂和电解液添加剂,探索... 相似文献
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自适应多尺度窗口平均光谱平滑 总被引:1,自引:0,他引:1
去噪算法是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。然而,大多数去噪算法都需要通过反复试验的方式来人为设置初始参数,不能自动完成光谱去噪。为了能够对光谱进行自动且可靠的平滑去噪,提出了一种自适应多尺度窗口平均平滑(AMWA)去噪算法。该算法针对光谱中不同位置采用不同宽度的平滑窗口,这些窗口的宽度将直接影响到平滑效果。当窗口宽度选择不合适时,可能出现去噪过度,使得峰畸变或者丢失;也有可能导致去噪不足,使得光谱的较平坦区域仍包含大量的噪声。因此判断每个窗口宽度是否合适,是光谱平滑的关键。该算法通过迭代的方法不断优化各个窗口的宽度,并以统计学中的Z检验来判断窗口宽度是否为最佳。另外,为了提高假设检验的可靠性,用不同信噪比的模拟数据对假设检验中使用的阈值进行比较,发现当阈值设为1.1时可使去噪效果最佳。用模拟光谱和实际光谱对该算法进行了测试,该算法能够自动适应不同的光谱形状和噪声强度。还将AMWA去噪算法与SG算法及移动窗口平均平滑算法进行了全面的比较,AMWA算法都明显优于其他两种算法。结果表明AMWA算法不仅去噪效果更好,而且准确性及保真性也更高,对模拟光谱和实际光谱都具有极好的平滑效果。 相似文献
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基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同的拉曼光谱设置不同的优化参数,使用不便。提出了一种局域动态移动平均(LDMA)全自动基线校准算法,并且详细阐明了该算法的基本思想和具体算法步骤。该算法采用了改进移动平均算法(MMA)实现拉曼光谱峰的逐渐剥离,通过自动识别原始拉曼光谱的基线子区间来将整个拉曼光谱区间自动分割为多个拉曼峰子区间,从而实现了在每个拉曼峰子区间中动态改变MMA窗口半宽度和控制平滑迭代次数,最大程度地避免了基线校准过度和基线欠校准现象。无论对于凸形基线、指数形基线、反曲线形基线模拟拉曼光谱,还是真实物质的拉曼光谱,LDMA全自动基线校准算法都取得了很好的基线校准效果。 相似文献