溶胶-凝胶法制备太阳能薄膜的研究及展望

介绍了溶胶-凝胶法的反应机理、工艺过程,着重介绍了太阳能光电/光热转换的原理、薄膜的分类以及最新研究现状,指出采用溶胶-凝胶法可获得高效率太阳能薄膜,并展望了溶胶-凝胶法在太阳能薄膜制备方面的发展趋势及应用前景.     

黄土中铜铅金属的电动迁移及强化去除机理研究

以人工配制的铜铅污染黄土为研究对象,使用性价比更高、二次污染风险更低的电动修复技术,研究污染黄土中铜铅金属离子迁移规律,分析电极材料、阳离子交换膜及酸预处理等单一强化方法对电动力学修复过程中电流、电渗流、pH、电导率、去除效率、离子赋存形态等的影响规律,揭示强化方法的电动修复机理,并在此基础上明确三者联用电动修复强化机理。结果表明：电动土工合成材料(EKG)电极比石墨电极具有更高的电流,同时能够快速释放较多的氢离子和氢氧根离子,在阳极附近提供了酸性环境促进了更多重金属离子的解吸和迁移,从而提高了修复效率,但阴极附近的沉淀导致去除效率较低;阳离子交换膜能够较好地调控阴极附近土壤的pH值,有益于金属离子的解吸,然而阳离子交换膜引起的浓度差极化作用,以及阳离子交换膜表面沉淀现象使电流和电渗流显著降低,限制了去除效率的提高;酸预处理能够降低污染黄土试样pH值,使黄土中黏土矿物、水合氧化物及有机质表面原始的负电荷减小甚至变为正电荷,有助于重金属提前解吸,显著提高电导率,从而提高电流和电渗流,与阳离子交换膜强化效果接近,是一种较为经济的强化手段;EKG电极、阳离子交换膜及酸预处理三者联用能够充分发...     

酸碱法和酶法辅助提取银耳粗多糖的特性研究

比较了酸提银耳粗多糖(TP1)、碱提银耳粗多糖(TP2)和酶法辅助提取银耳粗多糖(TP3)的化学组成、分子质量及物理特性。结果表明,3种银耳粗多糖的灰分、水分和多糖含量差异显著,但其蛋白质含量差异较小,其中TP1的水分和多糖含量最高,TP2和TP3灰分较高;相对分子质量由大到小依次为TP3、TP2、TP1,其中TP3分子质量分布最集中;3种银耳粗多糖均具有良好的醇溶性,TP3的乳化性、吸湿性和保湿性最佳。不同提取方法所得到的银耳粗多糖具有不同的化学组成和物理特性。     

Ni-P纳米复合化学镀的研究现状及展望

阐述了Ni-P纳米复合化学镀层的性能及影响因素.介绍了纳米粒子对复合镀镍层硬度、耐磨性能、耐蚀性能及抗高温氧化性能等的影响.分析了纳米复合化学镀目前存在的问题,并展望了今后的研究方向.     

浸没式相变冷却研究综述

本文主要介绍了浸没式相变冷却的系统结构及优化设计,分析了核态沸腾和流动沸腾在相变冷却过程中的换热机理,论述了表面微结构、充液率和冷却液的种类对换热效率的影响。最后探讨了浸没式液体冷却技术的发展趋势,对未来的研究进行展望。     

银耳多糖醇沉级分对酪氨酸酶的抑制作用

采用分步醇沉法得到4种银耳多糖级分--STP 20、STP 40、STP 60、STP 80,分析其得率、纯度和相对分子质量及纯化STP 60的单糖组成,研究其对酪氨酸酶的抑制作用及作用类型。结果表明,STP 60的得率和纯度均为最高,分别为19.28%和81.12%;4种银耳多糖级分均具有一定酪氨酸酶抑制作用,其中STP 60的抑酶作用最大,质量浓度1 mg/mL时对酪氨酸酶活性的抑制率为37.55%;STP 60对酪氨酸酶的抑制作用属于非竞争性可逆抑制。银耳多糖在美白类化妆品中具有潜在应用价值。     

清代家具的三作风格特点研究

中华文化博大精深,源远流长,家具是传统文化中不可或缺的部分。运用明清家具比照的方法,并结合实例,对清代家具三作风格进行归纳,取舍,分析,总结,将不同清代家具的种类与三个地区(苏州,广州,北京)的特点进行对比,分别从明清家具的三个阶段,三个方面,来分析三种风格同清代家具相互影响,相互依存。并从家具的三个阶段分析出存在的问题,提出三作风格的特点。     

金纳米活化陶瓷化学镀铜

陶瓷表面经传统钯液活化后化学镀铜层的结合力受Sn2＋的影响,且操作麻烦,污染环境,生产成本高。为此,制备了具有催化活性的金纳米液,并将其用于陶瓷化学镀铜前的活化。通过SEM,EDS,XRD及结合力测试讨论了镀液成分、温度及装载量对沉积速度的影响,确定了金纳米活化陶瓷后的最佳化学镀铜工艺参数,并将其与传统钯活化陶瓷化学镀...     

硅基体表面无钯活化化学镀镍工艺

硅材化学镀镍的活化是为了获取金属原子沉积中心,但现有的活化工艺存在种种不足。金纳米粒子具有小尺寸效应、表面与界面效应,呈现出良好的催化活性。采用金纳米粒子对硅基体进行活化后化学镀镍,并采用浸泡腐蚀试验,SEM及EDS测试将其与传统的钯活化法对比,研究了活化后的沉积速度及镀层形貌、结构、耐腐蚀性能,结果表明：金纳米粒子活...     

机器学习在聚合物材料研究中的应用进展

在大数据和人工智能相结合的现代科学研究的新形势下，聚合物材料性能的快速预测和新型聚合物材料的研发逐渐成为聚合物材料研究领域的关注焦点。将机器学习应用于聚合物材料研究领域，打破了传统试错法的局限性，通过数据直接建立材料特征与所需性能之间复杂的关系模型，解决聚合物组成成分和复杂结构等在其研究过程中带来的难题。论文介绍了机器学习在聚合物材料研究领域的常用方法及算法；总结了以宏观参量与微观参量为机器学习模型输入时，聚合物材料性能预测的研究进展；分析了基于机器学习的聚合物材料设计和新型聚合物材料研发的重要应用成果；讨论并提出当前基于机器学习的聚合物材料的研究热点与方向。