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2.
非晶碳是一类无序碳材料,通常表现出与晶体碳材料不同的机械、电学、光学和热学性能。探索高性能的非晶碳材料一直是研究热点。本工作报道了一种类洋葱结构基元构成的高强非晶碳,这种非晶碳是由高温高压(1 700~2 000℃、6 GPa)处理碳黑获得的,表现出优异的机械性能。性能最佳样品的纳米压痕硬度、压痕弹性回复率、单轴压缩和抗折强度分别高达5.1 GPa、80.1%、956.4 MPa和216.0 MPa,其中,压缩强度和抗折强度分别是日本东洋炭素ISO-68型石墨的5.6倍和2.8倍。这种非晶碳还具有良好的导电性,其室温电阻率可低至75.7μΩ·m。这种高强导电的非晶碳可以作为电极材料、模具材料被广泛应用。 相似文献
3.
4.
采用一步法合成N-正乙基吡啶氯盐(N-ethyl pyridine chlorine salt,EPyCl)、N-正丁基吡啶氯盐(N-butyl pyridine chlorine salt,BPyCl)、N-正己基吡啶氯盐(N-hexyl pyridine chlorine salt,HPyCl),并通过差示扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)表征产物纯度。运用单因素试验研究各因素对产物得率的影响,并通过L_9(3~4)正交表优化合成条件。将合成的吡啶氯盐应用于[C_nPy]Cl(n=2、4、6)-K_2HPO_4双水相体系,分别用清-浊点辅助法、相转变法研究双水相相图及液/液/固边界线。结果表明:3种产物得率分别为:92.42%、90.07%、85.67%,且DSC表征后,纯度理想。最佳合成条件为反应温度80℃、时间72 h、配料摩尔比(吡啶∶氯代烷)=1.0∶1.2及溶剂乙酸乙酯用量100 mL。Merchuk方程关联的双节线数据的拟合度在0.996以上,结果理想。侧烷基链长度及体系温度的改变均影响液/液/固边界线。试验结果为此类双水相相图研究提供了理论依据。 相似文献
5.
以[C_nPy]Cl(n=2、4、6)-K_2HPO_4不同碳链长度的氯代吡啶类离子液体双水相为研究体系,利用清-浊点辅助法测定该体系的双节线及液液相平衡数据。采用Merchuk方程关联双节线,Othmer-Tobias、Bancroft方程关联液液相平衡数据。通过相关系数考察该体系上下相的氯代吡啶类离子液体浓度、上下相的K_2HPO_4浓度与蛋白浓度分配系数的相关度。结果表明:3个经验方程的拟合度分别在0.996、0.997、0.995以上,关联结果理想。木瓜蛋白酶分配系数的对数与上下相各组分浓度差的相关度均较高,故用Matlab建立其在该双水相中的分配模型,相对偏差都低于4%。相比其他同类模型,试验中建立的模型精确度提高,且能准确预测双水相中酶的分配行为。研究结果也可补充木瓜蛋白酶在双水相系统中的分配模型数据库。 相似文献
6.
本实验采用一种简单、低成本有效的溶胶-凝胶法制备了热致变色钨掺杂二氧化钒薄膜。首先将乙酰丙酮氧钒和氯化钨置于甲醇溶液中反应制备出前驱体,然后将前驱物旋涂在衬底基材上。最后在氩气氛围中、600 ℃进行退火。同时,对所制备的二氧化钒薄膜进行了XRD、XPS、SEM、UV和WCA等表征和测试。结果表明,钨掺杂二氧化钒薄膜颗粒尺寸范围从30~150 nm,薄膜的表面展现出优异的亲水性,其静态水接触角为12°。根据光学测试,钨掺杂VO2薄膜表现出优异的光学性能与可见光调节效率(Tlum,s = 80.75%,Tlum,m = 79.24%)和优良的太阳能调节效率(ΔTsol = 9.10%,Tsol,s = 81.40%,Tsol,m= 72.30%)。VO2薄膜相变表现出可适用的相变温度:在钨掺杂摩尔量为2%时,其相变温度为32 ℃。 相似文献
7.
以剥离后的蒙脱石(Mnt)片层为载体、六氯化钨(WCl6)为钨源,通过浸渍负载及原位还原碳化获得了碳化钨(WC)与蒙脱石(Mnt)纳米复合材料,然后将氯铂酸(H2PtCl6)通过浸渍负载于复合材料上,并在氢气(H2)中还原得到Pt-WC/Mnt三元纳米复合催化材料。采用X射线粉末衍射和透射电子显微镜对三元纳米复合催化材料的物相、形貌和结构进行表征,采用三电极体系和循环伏安法测试了样品的电催化性能。结果表明:样品物相主要为WO3和WC,蒙脱石片层结构明显,铂(Pt)纳米粒子均匀分布于WC/Mnt复合材料的外表面。Pt-WC/Mnt三元纳米复合材料对甲醇电催化氧化具有较高的催化活性,并且在酸碱体系中均具有良好的稳定性。 相似文献
8.
退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能. 相似文献
9.
10.