石墨烯纳米墙/硅纳米线阵列太阳能电池的制备及其性能

硅纳米线阵列(SiNWA)因其优异的陷光性在石墨烯/硅异质结太阳能电池研究中引起了广泛关注.然而平面结构的石墨烯难以与SiNWA形成包覆结构,严重影响了器件的光伏性能.该文采用等离子体增强化学气相沉积法直接在SiNWA上生长石墨烯纳米墙(GNWs),与SiNWA形成核壳结构,增加了器件的有效结区面积并抑制了硅纳米线表面的载流子复合;研究了生长时间对GNWs的晶体质量、光学和电学性能、形貌的影响.结果表明:所制备的GNWs可形成良好的导电网络并表现出p型掺杂;随着生长时间的延长,GNWs的透光性下降,导电性增强,对SiNWA的包覆性变好;当GNWs生长时间为120 s时,制备的GNWs/SiNWA太阳能电池获得了4.11%的最佳光电转换效率.该研究为制备低成本、高效率的石墨烯/硅太阳能电池提供了一条工艺简单而有效的途径.     

ZnO纳米线阵列/PVK光电二极管制备与特性

采用水热方法在氧化铟锡(ITO)涂覆的玻璃基底上生长出良好取向排列的氧化锌(ZnO)纳米线阵列,采用场发射扫描电子显微镜(FESEM)、X射线衍射仪(XRD)分别测试ZnO纳米线阵列的形貌和晶相结构。测试结果表明:在基底上形成致密、良好取向排列的ZnO纳米线阵列,纳米线的直径为40~50 nm,长度在200~300 nm,具有六方纤锌矿结构。进一步与p型聚乙烯咔唑(PVK)混合,形成p-n异质结器件,研究该器件在暗态和光照下的电流密度-电压(J-V)特性。结果显示:该器件为光电二极管,在暗态和光照下的整流率分别为216和110。     

基于主成分分析法的QCM传感器阵列定量检测DMMP

以聚环氧氯丙烷、乙基纤维素、聚表氯醇为敏感膜材料,建立了QCM传感器阵列法对DMMP空气样品定量检测的方法。DMMP浓度以气相色谱-火焰光度检测器法标定。在气体流速为300 m L/min时,在30~210 mg/m~3的DMMP浓度范围内,有良好的线性关系,方法具有较好的准确性和精密度,最低检测限为10.1 mg/m~3。利用主成分分析法对神经性毒剂沙林的干扰进行了分类判别研究。     

河北科技师范学院学报第28卷总目次

正~~     

固定区间最小方差反卷积及其Systolic阵列实现

建立了地震反卷积信号处理的状态空间模型,应用最优平滑理论、卡尔曼滤波及最小方差准则,推导出了确定地层反射系数的计算公式,并利用修正的Fadeev算法和Systolic阵列进行了并行实现     

基于碳纳米管阵列/无机物片层交替结构具有能量吸收特性的杂化复合材料

将二维的层状纳米结构与有一维的碳纳米管阵列组合,形成多级有序的三维纳米结构材料,可获得许多奇特的材料性能.所以,如能大规模地在纳米尺度上实现材料的规整组装将会极大地提高材料的性能,拓展纳米材料的应用.众所周知,如果高分子插层到无机片层材料中,就会显著提高复合物的强度.但是这种填充进去的高分子的有序度往往难以控制.如果能够在二维片     

黄嘌呤氧化酶微型生物传感器及其应用的研究

该文利用Ｎａｆｉｏｎ和电化学聚合苯酚（ＰＰｈ）复合膜将黄嘌呤氧化酶（ＸＯＤ）成功地固定在碳纤维微电极上，制成黄嘌呤氧化酶微型传感器。在５．０×１０－５～１．８×１０－３ｍｏｌ／Ｌ范围内次黄嘌呤浓度与传感器的电流响应呈线性关系，相关系数为０．９９９０。该传感器具有灵敏度高，抗干扰能力强，使用寿命长等特点。传感器用于心肌细胞缺血性损伤过程中胞外次黄嘌呤的测定，结果满意。     

L^p—混合阵列加权和的L^r—收敛性和弱大数定律

讨论了加权和ｌｎ∑ｉ＝１ａｎｉＸｎｉ的Ｌ＾ｒ－收敛性和弱大数定律，其中（ｘｎｉ，ｉ＝１，２，．．．ｌｎ↑∞ｎ≥１）是Ｌ＾ｐ－混合阵列（ａｎｉ，ｉ＝１，２，．．．ｌｎ↑∞ｎ≥１）是实数阵列。     

CeNd_xO_y:Eu~(3+)纳米管阵列可控制备及荧光特性

依据化学共沉积原理,在阳极氧化铝(AAO)纳米阵列孔模板中,用负压抽滤法可控合成了CeNd_xO_y:Eu~(3+)纳米管阵列结构材料.分别用SEM,TEM,XRD,SAED对其形貌、结构进行表征,并以EDS谱和荧光光谱仪(FL)测定该纳米管结构的元素组成和荧光性能.结果表明:CeNd_xO_y:Eu~(3+)纳米管阵列材料为非晶结构,其纳米管阵列形貌与AAO模板纳米孔阵列结构一致.在室温下,以450 nm波长光激发CeNd_xO_y:Eu~(3+)纳米管阵列,分别在516 nm和777 nm出现荧光发射峰,其荧光强度与Eu~(3+)掺杂量有关,当Eu~(3+)掺杂质量比为6%时,其荧光强度最强.     

电子鼻判别挥发性气体的实验研究

文中模拟人的嗅觉形成过程研制了一套用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的电子鼻系统。深入研究了电子鼻的气敏传感器是和数据处理分析器,并用该电子鼻对5种不同浓度乙醇溶液（0．5％,1％,1．5％,2％,5％）进行分析,详细阐述了实验过程,同时用BP神经网络对样本进行识别分析,神经网络的回判正确率为90％,测试正确率为80％。