基于木材的超级电容器电极材料的研究进展

天然木材由于其结构优异、数量庞大、种类丰富、可生物降解等特性成为研究范围较广的一种生物质材料。利用木材特有的结构制备得到的一系列多孔材料具有密度低、比表面积高、耐高温和膨胀系数小等优异性能,并且这些结构还为掺杂异质原子、负载过渡金属氧化物、聚合物提供了有效空间。采用木基多孔碳和其他新型导电材料制备得到的复合电极,不仅增加了比表面积,电化学性能也更加优异,为储能装置的优化提供了新的思路。本文主要介绍了优化天然木材多孔性的方法,以及掺杂异质原子、负载过渡金属氧化物/氢氧化物等新兴木基多孔碳复合材料的制备及其超级电容器的研究进展,并对其发展前景进行了探讨。     

高效催化水解纤维素的固体酸特性及其影响因素的研究进展

本文综述了固体酸催化水解纤维素的最新研究进展。基于固体酸的酸性位点和孔隙结构,研磨预处理和均匀水解可以作为提高固体酸水解纤维素效率的方法,分析了纤维素与固体酸之间的相互作用,对固体酸水解纤维素的发展前景进行了展望。     

电纺木质素基磁性碳纳米纤维的制备及其电磁屏蔽应用

本研究以碱木质素（AL）和聚丙烯腈（PAN）为原料,通过预掺杂FeNi金属盐前驱体,利用静电纺丝和高温碳化工艺,制备出具有优异电磁屏蔽效能的电纺木质素基磁性碳纳米纤维（FeNi@LCNF）。结果表明,最佳电纺纤维的AL用量为50%,且当FeNi的负载量为17.3%时,FeNi@LCNF-2呈现良好的导电性和铁磁性;在铁镍元素的催化下,碳化后的电纺纤维表面具有众多“荆棘状”碳纳米管,促进了碳纤维材料的多孔导电网络和异质结构形成,进而赋予FeNi@LCNF-2较高的电导率（8.11 S/cm）,使其在X波段内具有38.0 dB的电磁屏蔽效能。     

轴承振动信号PF分量的分数低阶特征提取

针对分数低阶Alpha稳定分布特性下轴承振动信号乘积函数（product functions, 简称PF）的高阶统计特征提取性能退化问题，提出了轴承振动信号PF分量的分数低阶特征提取方法。通过信号平稳化PF分量的概率密度函数（probability density function，简称PDF）曲线拖尾及特征指数α估计，验证轴承振动信号PF分量的分数低阶Alpha分布特性，并提出最优分数低阶统计量和共变低维流行映射矩构成轴承特征矩阵，以降低二阶及高阶统计量对信号分量特征描述误差，实现不同故障轴承特性的准确性表征。通过轴承特征散点图对比分析，结果表明，分数低阶次特征对轴承振动信号PF分量描述更为准确，不同状态轴承特征描述准确性和区分效果提升明显，具有一定的可行性及实际应用优势。     

黏胶级溶解浆反应性能及其改善研究进展

综述了黏胶级溶解浆的反应性能及其影响因素，同时介绍了溶解浆反应性能的测定方法，重点介绍了国内外改善溶解浆反应性能的研究进展，并展望了黏胶级溶解浆未来的发展方向。