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81.
研究了以钙钛矿型催化剂La0.7K0.3CoO3为催化剂,以甲烷和三氯化磷为原料合成甲基二氯化膦的反应,考察了影响反应的几种因素.结果表明,反应物n(CH4):n(PCl3)=5:1,反应温度300℃,催化剂粒径425~850μm为较适宜的反应条件. 相似文献
82.
通过固相反应法合成Nd0.5Sr0.3Ba0.2MnO3多晶样品,采用粉末X射线衍射(XRD)、超导量子磁强计(SQUID)和电子自旋共振谱仪(ESR),对样品的结构和磁性进行了研究.XRD检测结果表明,样品为单相,空间群为Pbnm.磁性测量和ESR结果表明,在降温过程中,样品经历了铁磁有序转变(TC=250K)、电荷有序转变(TCO=190K)和反铁磁转变(TN=120K).通过ESR谱线的参数随温度的变化可以观察到各个磁有序转变温度,TN相似文献
83.
钙钛矿结晶形貌的研究 总被引:5,自引:1,他引:4
基于分形理论和数字图像技术,建立了冶金材料图像分析的数学模型,用分维数对图像进行定量描述,用VC++语言开发了基于Windows的分析程序,对采用淬火技术获得含钛高炉渣试样进行分析,效果显著·程序使用方便,可以用视频捕捉、图像扫描及数字照片3种方式获得数字图像,然后进行分析,可广泛应用于材料与冶金领域的图像分析,结果准确,操作方便 相似文献
84.
《吉林大学学报(理学版)》2001,(3):55-58
以开发新型激光器阴极材料和固体氧化物燃料电池阴极材料为目的,合成一系列钙钛矿型复合氧化物La0.7Sr0.3Co1-xMxO3(M过渡族金属元素),并对Co位掺杂过渡族元素后样品的高温电阻率和热电动势进行研究,发现Co位掺杂不同元素显著影响材料的电导率和导电类型,并对其相应的物理机制进行探讨. 相似文献
85.
双掺杂钙钛矿型复合氧化物La0.7Sr0.3Co1—xMxO3的电性能研究 总被引:9,自引:0,他引:9
以开发新型激光器阴极材料和固体氧化物燃料电池阴极材料为目的,合成一系列钙钛矿型复合氧化物La0.7Sr0.3Co1-xMxO3(M:过渡族金属元素),并对Co位掺杂过渡族元素后样品的高温电阻率和热电动势进行研究,发现Co位掺杂不同元素显著影响材料的电导率和导电类型,并对其相应的物理机制进行探讨。 相似文献
86.
研究了双钙钛矿结构的氧化物Sr2FeMo1-xNbxO6中Mo位的Nb替代效应,发现Nb替代Mo强烈地抑制了Sr2FeMoO6的铁磁性,居里温度TC也随Nb含量的增加而逐渐降低,直至最终消失;并且存在着团簇玻璃态向自旋玻璃态的转变。指出随着Nb的掺入而引起晶体结构从四方相到正交相的转变是产生上述结果的主要原因。 相似文献
87.
新型钙钛矿ABO3 型B 位含铋混合导体透氧膜 总被引:5,自引:0,他引:5
研究与合成了系列新型的钙钛矿型B位铋掺杂混合导体透氧膜材料,对其结构与透氧性能进行了测定.发现BaBi_(0.2)Co_yFe_(0.8-y)O_(3-δ)(y≤0.4)及BaBi_xCo_(0.2)Fe_(0.8-x)O_(3-δ)(x=0.1~0.5 )都可以形成立方晶相的钙钛矿型复合氧化物.透氧测定表明此系列材料具有非常高的氧渗透能力.BaBi_(0.2)Co_(0.35)Fe_(0.45)O_(3-δ)导体膜,在膜片一端为空气氛另一端为氦气氛情况下,900℃时透氧量高达0.77 × 10~(-6) mol/(cm~2·s)以上,远远高于相同条件下其他的含铋透氧膜材料.并发现透氧量随着钴含量的增加而增加,而与铋含量无简单的关系.O_(2)-TPD测定表明,材料具有优良的氧吸附脱附可逆性.长时间透氧测定表明,BaBi_(0.2)Co_(0.35)Fe_(0.45)O_(3-δ)BaBi_(0.3)Co_(0.2)Fe_(0.5)O_(3-δ)导体膜在875℃下都具有较稳定的氧渗透行为. 相似文献
88.
89.
全无机金属卤化物钙钛矿材料CsPbX_3(X=Cl,Br,I)不仅有优异光电特性,还有比有机-无机杂化钙钛矿更好的热稳定性,在光电探测器领域有很大应用前景.但由于全无机钙钛矿材料自身迁移率较低,直接用于光电探测器其光响应率也很低,难以满足实际应用.以热注入法合成高质量的CsPbBr_3钙钛矿量子点材料,再将其与高迁移率的单层石墨烯薄膜相结合,构建出石墨烯-CsPbBr_3量子点复合光电探测器,光响应率高达3.5×10~4 A·W~(-1).研究表明引入石墨烯材料作为传输层后,CsPbBr_3量子点的光生电子空穴对得到有效分离并快速传输.两种材料界面处存在陷阱态,产生了光栅压效应,延长了载流子寿命.两种机制结合使复合光电探测器的光响应率大大提升. 相似文献
90.
带隙是钙钛矿型复合氧化物材料重要的特征参数,对材料的物理化学性质起决定性作用,如导电性能和光电性能等.为了寻找适合不同应用领域的钙钛矿型材料,利用机器学习进行带隙预测是一种重要的研究手段.构建了一个两阶段异质集成学习模型,在第一阶段使用多种不同的基础机器学习器(回归模型)进行预测;在第二阶段把对预测结果影响较大的描述子和基础机器学习器进行集成学习.利用该模型对210种钙钛矿型复合氧化物材料的带隙进行预测,并与多种独立的机器学习算法以及不同集成策略模型的预测性能相对比,评估了本模型的预测性能.结果表明,这种两段式的集成学习模型能够更好地学习到材料数据的内在关系,并具有较好的预测效果和较强的泛化能力. 相似文献