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1.
采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn2O4的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li1.05Ni0.05Mn1.90O4样品的颗粒尺寸约为70~100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复... 相似文献
2.
采用一步水热法制备了用于聚合物太阳能电池受体材料的核壳结构碳银复合材料(Ag@C),并以聚3-己基噻吩(P3HT)为给体材料,旋涂制备P3HT∶Ag@C复合膜。通过场发射扫描电子显微镜、热重分析仪、透射电子显微镜及电化学工作站,对Ag@C的形貌、热稳定性和能级结构进行表征分析,并用荧光分析仪和紫外分光光度计对复合膜的光学性能进行表征分析。结果表明,Ag@C具有良好的热稳定性且与P3HT能级相匹配,满足作为聚合物太阳能电池受体材料要求;与纯P3HT薄膜相比,复合膜发生荧光猝灭现象,光生激子在复合膜界面处可得到有效分离;光谱吸收范围变宽,增强了对太阳光的吸收。 相似文献
3.
本文介绍了主机填料函结碳严重的现象,分析了可能导致该现象产生的原因,如燃油品质问题、气缸注油率问题、主机长期运行负荷问题等,并提出针对性对策,如提升主机转速、缩短主机扫气箱的清洁周期和定期对喷油器进行拆检。 相似文献
4.
5.
回顾近20年来中国对红树林的保护以及通过人工造林进行恢复的情况, 梳理我国红树林保护与修复的相关标准, 厘清现行标准存在的问题, 提出如下相应的建议与对策。1) 应结合国家碳中和战略及红树林保护与恢复规划目标, 制定完善的红树林保护与生态修复技术标准体系规划, 加快相关国家标准的出台; 2) 在编制红树林保护与修复相关标准的同时, 应注重红树林固碳能力和增汇效应的提高; 3) 建议制定退塘还林相关标准, 填补国内空白; 4) 应充分落实“自然恢复为主、人工修复为辅”的生态修复原则, 重视并加强红树林保护与修复标准的技术细节制定; 5) 标准的制定和实施应由红树林研究专业机构及专家深度参与, 提高造林成活率。 相似文献
6.
采用超滤分级得到不同分子量的腐殖酸组分,并通过傅里叶红外、紫外可见、三维荧光光谱等表征其分子结构的差异.用基于Pd/Fe3O4纳米催化剂的新型电芬顿技术去除不同分子量的腐殖酸与Cr(VI)形成的复合污染物.研究表明,随着腐殖酸分子量的增大,其矿化效果越好,HA5(87.6%) HA4(79.0%) HA3(76.8%) HA2(70.0%) HA1(62.9%),且短时间内高分子量腐殖酸有较好的去除.这归因于高分子量腐殖酸表面的阴离子与Pd/Fe3O4发生静电吸附.此外,苯环取代度更高、共轭结构更多的高分子腐殖酸优先被原位生成的·OH氧化为多羟基化中间体,进而氧化开环,最终矿化为CO2和H2O.而在TOC相同条件下,低分子量腐殖酸中短链羧酸占比较高,其与·OH的反应活性低,矿化速率慢.总铬的去除同样遵循HA5(91.8%) HA4(88.2%) HA3(85.9%) HA2(85.4%)HA1(85.1%)的顺序,因为高分子量腐殖酸中含有更多能与Cr发生络合作用的活性位点,可在电解体系中协同去除Cr.本研究表明了腐殖酸分子结构对金属纳米颗粒协同电化学氧化性能和与重金属相互作用的影响,为揭示腐殖酸与Cr(VI)复合污染物的环境行为及其有效去除提供重要参考. 相似文献
7.
为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84%,召回率为87.70%,总体精度为88.27%;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29%、0.67%、0.97%,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础. 相似文献
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