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为了获得高性能和低成本的氧化锌(ZnO)基紫外光探测器,使用Ga掺杂ZnO(ZnO∶Ga)作为光敏层,采用水热法合成了不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒,Ga与Zn的原子比分别为0%(未掺杂),0.5%,1%,2%和4%。使用X射线衍射仪(XRD)测试所有样品的晶体结构,发现它们都为六方纤锌矿结构的ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)观察它们的形貌,都呈现棒状结构。进一步,制备叉指图案氟掺杂的氧化锡(FTO)导电玻璃基底,将不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒分别涂覆在FTO上,得到5种简单结构的紫外光探测器,系统研究了它们的性能。结果表明:所有ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器对365 nm紫外光表现出良好的响应。其中,1%Ga掺杂ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器性能最佳,经计算,在365 nm波长处,它的响应度、增益和比探测率分别为13.13 A/W (5 V),44.63 (5 V),3.31×1012 Jones,响应时间和衰减时间分别为12.3 s和36.4 s。说明在ZnO微米棒中进行合适Ga掺杂能有效提高紫外光探测器的性能。该研究有助于基于ZnO∶Ga材料的... 相似文献
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基于广义S变换的地震资料谱分解技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
谱分解技术一般采用短时Fourier变换和连续小波变换。短时Fourier变换的分析时窗是恒定的,不随频率的变化而自动调节,连续小波变换的尺度与频率的关系并不确定。广义S变换具有优良的时频聚集性和时频分辨率,它综合了短时Fourier变换和连续小波变换的一些优点,而克服了它们的不足,同时通过调节时窗宽度因子可以获得更好的时频分辨率。研究将其应用于地震资料的谱分解中,给出了基于广义S变换的谱分解业务流程,并对实际地震资料进行了分析。结果表明该方法是可行的。 相似文献
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低序级断层识别是油气勘探开发的重要环节,传统的相干体、谱分解、曲率、蚂蚁体、边缘检测等方法虽然能够提高断层识别的效果和精度,但是对断距较小的低序级断层识别效果不佳。基于人工智能技术的全卷积神经网络(FCN)深度学习方法,为识别低序级断层提供了新的途径。在UNet基础上提出的VNet模型深度学习架构,可以在上、下采样过程中增加信号的感受野,尽可能地在提取大尺度断层信息的同时保留和提取小尺度断层信息。选用正演模拟数据和实际地震数据分别对UNet模型、VNet模型进行测试,通过选择合适的损失函数、迭代次数,优选合适模型权重参数对两者进行模型训练和断层识别效果对比,结果表明,基于VNet模型方法提取的信息更丰富,在识别低序级断层方面更有效。 相似文献
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用静电纺丝法制备了高浓度木质素基纤维垫,经热稳定和碳化,纤维垫转化为木质素基碳纤维,用作银纳米颗粒载体。用环境扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、激光拉曼光谱(Raman)、能量色散X-射线光谱(EDS)等对材料进行表征,组装成全固态锌空气电池进行测试。当木质素、聚乙烯醇(PVA)和银纳米颗粒质量比为4∶4∶1时,制备的掺银纳米颗粒木质素基碳纳米纤维(CNFs-Ag)催化剂的极限电流密度为5 mA/cm2,塔菲尔斜率为112.6 mV/dec,电子转移数为3.9,毒性物质产率低于10%,稳定性及耐甲醇性能优于20%(wt)商用铂碳催化剂(Pt/C),具有优异的氧还原电催化性能和广阔的的应用前景。 相似文献
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反褶积、Q补偿、谱白化、小波变换等方法在提高地震资料分辨率的同时往往会放大噪声,降低地震资料的信噪比。由于地震随机噪声服从高斯分布且其本身并无方向性,因而在Shearlet域可将有效信号与随机噪声分开。通过Shearlet变换将地震信号转换到Shearlet域,对Shearlet域系数进行合理的补偿后,再做Shearlet反变换,可实现对地震资料的提高分辨率处理。结合Shearlet变换的这两个特点,首先舍弃随机噪声Shearlet域系数,同时只对优势频带范围内的Shearlet域系数做补偿和提频处理。这样既提高地震资料分辨率又保持了地震资料信噪比。合成地震数据和叠后实际资料的处理结果表明,本文方法可有效提高叠后地震资料分辨率。 相似文献
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针对煤矿井下局部通风机运行效率低下、故障率较高的问题,提出基于PLC的井下局部通风机双电源双变频调速方案。在分析该调速方案工作原理的基础上,给出系统硬件选型设计,以及该调速系统的软件控制流程,最后给出该调速系统的HMI人机界面,为煤矿井下局部通风系统的自动化、智能化提供一个可行的解决方案。 相似文献
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由于氧气供需不平衡,而且转炉吹炼时间具有不确定性,造成氧压机经常性地高压放散,不但浪费能源而且产生了噪声污染。对氧压机实施炼钢时提前加载、间隙时手动卸载的操作,并合理降低氧压机排气压力的设定值,既保证了氧压机安全、稳定运行,又达到了节能降噪的效果。简介氧压机的运行现状,阐述优化操作的注意事项和效果。 相似文献
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