二维过渡金属硫族化合物纳米异质结气体传感器研究进展

二维过渡金属硫族化合物(2D TMDs)在气体传感方向的应用中具有显著的"先天"优势,表现出如灵敏度高、响应速度快、能耗低以及能在室温下工作等诸多优点.相对单一的2D TMDs而言,基于2D TMDs纳米异质结的气体传感器展现出更加优越的气体传感性能.本文将系统总结2D TMDs纳米异质结气体传感器的研究进展,尤其是2D TMDs与金属氧化物、金属硫化物、碳基纳米材料以及量子点之间形成的纳米异质结设计、构效关系以及传感机理等关键科学问题.传感材料和传感机制上的创新对提升传感性能并拓展传感功能具有重要的科学意义.通过对纳米异质结气敏机理的深入探究,有望实现纳米异质结结构的人为设计和可控制备,提高室温下对目标气体的高灵敏选择性识别和检测.在纳米异质结的结构设计上,以TMDs材料为导电主体,在其表面生长各种纳米结构,通过对纳米异质结表面酸碱性、功函数、气体分子极性以及纳米异质结与气体分子之间的氧化还原反应性质进行调控,来构筑基于TMDs的纳米异质结.此外,控制负载在二维TMDs上纳米颗粒尺寸小于两倍电子耗尽层厚度,充分发挥纳米颗粒量子限域效应,以纳米颗粒充当传感的"天线分子"或"探针分子",实现对目标气体分子的高灵敏选择性识别和检测.     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.     

二维铁电材料In2Se3的研究进展

近年来,二维材料以其丰富的物性吸引着众多科研工作者的兴趣铁电性是指材料内部自发且可以通过外加电场进行调控的电极化的一种物理特性,在众多实际应用中发挥着不可替代的重要作用然而,在二维材料体系中,垂直于二维面的面外极化铁电性相对来说鲜有发现该文着重介绍近年来所发现的一类同时具有面内和面外极化且相互耦合的二维铁电材料In2Se3的研究进展,包括最初的理论预言,随后的实验验证,及近期在其器件应用方面的探索     

二次定相装置的研制

随着经济的快速发展,用电需求迅速上升,对供电可靠性和稳定性要求越来越高。作为继电保护的一项常规工作,电压定相工作也越来越重要。本文介绍了一种二次定相装置的研制过程,使用该装置可实现二次电压定相工作由1人单独操作,大大减少了试验线插拔次数,提高了工作效率,同时保障人身、电网和设备安全,具有较高的推广使用价值。     

基于网源协调火电机组一次调频的闭环控制系统设计

电力系统频率不仅是电力系统运行的重要质量指标,也是影响电力系统安全稳定运行的重要因素。目前,在网源协调范畴内,一次调频是与电网联系的重要控制要素,但经过多年的一次调频优化工作,仍然有很多机组调频效果并不理想。因此,本文提出一种一次调频闭环控制系统设计,并通过多台机组技术实施,充分验证了其控制策略的优越性,希望对各发电企业的一次调频工作有所促进。     

高风电渗透率下的电力系统调频

由于世界能源危机的影响,风能发电事业获得迅速发展。大规模风电接入极大影响了电力系统的频率稳定性。本文简单阐述了风电机组与电力系统频率调节的要求,然后详细介绍了相应的控制策略。当前,人们可以采用需求侧管理技术与大规模储能技术,提升频率的稳定性。     

基于改进序列二次规划算法的复杂曲面轮廓度误差评定

针对复杂曲面的误差评定,本文提出了一种基于改进序列二次规划的误差评定方法,并利用MATLAB软件实现了误差评定的数值模拟仿真计算。实验结果表明,该方法能有效提升复杂曲面轮廓度误差的评定精度,为相关研究工作提供参考。     

α-溴代-α-乙酰基二硫缩烯酮与芳醛缩合反应的研究

从α-溴代-α-乙酰基二硫缩烯酮出发,与多种不同芳醛反应合成了γ-位的醛缩合产物α-溴代-α-烯酰基二硫缩烯酮.探讨了在不同碱、溶剂、反应温度和原料配比等反应条件下该缩合的反应情况及其产率,并对各化合物的结构进行了表征.结果表明,在以氢氧化钠为碱,叔丁醇为溶剂,常温条件下可以较高产率地获得目标产物.     

总体最小二乘法及其在GNSS高程拟合中的应用

为了解决多项式曲面拟合方法在进行全球导航卫星系统(GNSS)高程拟合时,控制点的坐标数据与高程异常均存在测量误差的问题,从总体最小二乘法的角度,在系数矩阵存在误差的情况下,来优化GNSS高程拟合模型,提高拟合精度。实验结果表明：采用总体最小二乘法进行曲面拟合GNSS高程异常,较传统最小二乘法精度会有一定提高。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...