对苯二酚型磺化聚芳醚酮的合成与性能

以双(4-(对氟苯甲酰基)苯基)苯基氧化磷(FPPPO)和对苯二酚聚合制得对苯二酚型含磷聚芳醚酮(PAEK-H).用浓硫酸直接磺化PAEK-H,制得对苯二酚型磺化聚芳醚酮(SPAEK-H),并通过改变磺化时间来控制磺化度.利用红外光谱,核磁共振对SPAEK-H的结构进行了表征,用热重分析仪对其热性能进行了分析.通过计算得到了SPAEK-H的离子交换容量(IEC)和磺化度(DS)值,并对其力学性能进行了测试.     

用系统学研究ADS靶材料的质子反应裂变截面

用系统学公式研究ADS靶材料的质子反应裂变截面，旨在为核设计提供依据。首先在液滴模型、壳修正模型等相关的理论模型的基础上，利用铅、秘这两个重要核材料质子裂变反应截面的实验数据得到了一系列的理论参数。基于所给出的一组最佳理论参数，对无实验数据的能区裂变截面及其他重要核素的裂变截面进行了预言，可知随着靶核的质子数Z和质量数A的减小，裂变截面减小得很快。     

304不锈钢双极板性能研究

以304不锈钢做为研究对象,测定了其在模拟PEMFC环境下的极化曲线,极化时间分别为4h和10h的交流阻抗谱,用伏安法测量了304不锈钢表面氧化膜／钝化膜与碳纸之间的接触电阻。实验结果表明,304不锈钢能够钝化且钝化电流密度低于16μA·cm^-2;随着极化时间增加,不锈钢表面生成的钝化膜的界面极化电阻增加,表面钝化膜有增厚的趋势;经过恒电位极化后,304不锈钢的钝化膜与碳纸的接触电阻显著增加,模拟阴极环境的接触电阻大干模拟阳极环境的接触电阻。     

多元硝酸盐-氧化铝复合固体电解质在中温区的离子和质子导电性

采用固相反应法制备了多元硝酸盐—氧化铝复合固体电解质材料，对其结构及导电性进行了初步研究．结果表明：这种复合固体电解质材料为一多相混合体系，在４００℃附近，碱金属离子的电导率可达１０－１Ｓ／ｃｍ量级；这种复合材料是质子型导体，在含氢的环境中，质子迁移数约等于０．９，质子电导率在４００℃附近可达１０－２Ｓ／ｃｍ量级     

质子探针研究微细粒金的赋存状态及黄铁矿标型特征--以皖南地区金矿成矿带为例

皖南东至－泾县一带是安徽省主要的金矿（点）之一，而黄铁矿是本区中金矿床（点）最主要的载金矿物之一。论文应用先进的微束分析技术－－质了探针分析－－对皖南东至－泾县一带金赋存状态进行系统的研究，得出初步结论。结果表明，矿体黄铁矿中金的赋存状态以微细粒自然金为主，与我国卡林型金矿床中的金的赋存状态一致；通过对本区微细浸染金矿带中花山、吕山、柴山、虎龙冲、管岭、白果树等金矿床（点）中黄铁矿化学成分和晶体形态等方面标型特征的研究来探讨本区金矿床（点）的成矿条件，为指出找矿方向，筛选出找矿靶区作了一个有益的尝试。     

高能p(p-)碰撞过程中的光生SM Higgs玻色子

计算了LHC条件下,p(p-)以质心系能量为(s)=14TeV以及200TeV碰撞过程中的光生标准模型Higgs玻色子截面.结果表明,在此条件下,可以在质量区50～300GeV内测量到SM Higgs玻色子.     

PEMFC密封结构的泄漏机理模型及应力松弛影响

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的金属双极板的压缩密封结构,提出一套泄漏率理论预测方法.该方法以基于粗糙间隙流动数值分析的泄漏机理模型为基础,耦合了粗糙元微观力学变形特性分析和橡胶垫片宏观力学变形特性分析,由于不依赖任何经验参数,因此可以定量评价各种因素对密封结构密封性能的影响,包括密封材料的长期应力松弛行为.与已...     

新年新希望

<正>新年伊始,科学媒体积极为科学界提供舞台,共同演绎2015年科学新态势。《自然》杂志不仅就科学本身进行展望,提出科学发展最新动向,还约请科学界9位领军人物以及12位优秀青年科学家就科学未来进行了访谈。科学家们在这里直抒胸臆,与读者一起分享新年里的工作和生活愿景。《科学》杂志也在梳理过往的基础上,提出了若干新热点和新思想。科学事业蓬勃发展,来自《自然》的数据显示:按以往趋势和研发投资     

过渡金属碳化物负载的高性能纳米电极催化剂第一性原理研究

质子交换膜燃料电池因其环境友好,能量转换效率高,便携等优点受到研究者们的广泛关注.其传统的催化剂为Pt/C(Pt负载在炭黑上),但是Pt/C催化剂存在的Pt价格昂贵且易CO中毒、炭黑易腐蚀等问题,限制了质子交换膜燃料电池的广泛应用.亟待寻求廉价、高效、稳定的新型电极催化剂.运用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,从原子、电子层面对过渡金属碳化物负载的纳米金属体系进行了对比研究,设计和筛选出了催化活性好、稳定性高的纳米复合催化剂,为新型电极催化剂的优化设计提供了理论指导.     

PEMFC混合模型的建模及其稳态仿真

模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机理模型来表现的PEMFC性能,从而使该模型能更好的再现PEMFC的各种特性。为了验证该混合模型的有效性,在Matlab/Simulink环境下进行了不同阴极压力和温度下的仿真实验,结果证明了该混合模型的正确性。该混合模型与实验数据、机理模型和ANN模型的比较实验,表明混合模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度。