负极添加NMP对电池性能的影响

锂离子电池负极浆料中添加N-甲基吡咯烷酮(NMP),在极片加热干燥时不能完全除去.残留的NMP吸附在石墨表面,使得SEI膜与石墨结合不牢固.研究了其对电池性能的影响,结果显示,在电池的循环过程中,SEI膜逐渐脱落,导致电池循环寿命缩短,但对电池的容量、内阻、倍率、存储等初期性能不影响.     

石墨涂层载量对碱性锌锰电池电性能的影响

使用喷涂不同量石墨的钢壳组装碱性锌锰电池,考察石墨涂层载量对电池初始期及高温储存后电性能的影响.石墨涂层载量超过0.70 mg/cm2,会造成开路电压及放电性能下降,下降幅度随石墨涂层载量的增加及高温储存时间的延长而增大.     

电池箱用聚乙烯粉末涂料的研究

采用不同性能聚乙烯共混改性的方式，设计了 6种电池箱用聚乙烯粉末涂料。通过对不同共混方案所得的聚乙烯粉末涂料进行熔体流动速率、机械性能、涂膜耐酸性检测，筛选出综合性能最优的聚乙烯粉末涂料配方。所制得的聚乙烯粉末涂料能够满足电池箱表面流平要求，同时力学性能、耐化学品性能优异，能有效提高电池箱使用寿命。     

抑制锌枝晶的新型负极材料ZnSO4·3Zn(OH)2·H2O@石墨烯的制备

锌的可充电电池有良好的电化学性能,但锌枝晶的问题会导致其库伦效率降低,发生短路,甚至形成"死锌".利用沉淀法制备新型复合材料ZnSO4·3Zn(OH)2·H2O@石墨烯作为电池的负极,使用2 mol/L K2SO4作为电解液,利用沉淀-溶解机制以达到实现抑制锌枝晶的目的.采用X线衍射仪(XRD)对循环前后的负极材料进行表征,用电子扫描显微镜(SEM)观察其形貌,结果表明,制备的新型负极材料在2 mol/L K2SO4电解液中能够完成1000次全放电/充电循环,库伦效率接近100％,容量保持80％,可以有效抑制锌枝晶,以实现电池的长循环稳定性.     

ZnMn2O4/Mn2O3/CNT复合正极材料的制备及其在水系锌离子电池的应用

锰基化合物具备高容量、高能量密度和高工作电压等特性，是水系锌离子电池（AZIBs）商业应用过程中的首选正极材料。然而，材料存在的电导率低、锰溶解、静电斥力效应和结构稳定性差等缺点，严重阻碍其大规模应用。采用表面活性剂辅助溶剂热法成功合成了碳纳米管（CNT）包覆ZnMn2O4/Mn2O3（ZMO/MO）复合材料，并探究了CNT包覆量对材料电化学性能和动力学过程的影响。采用X射线衍射和扫描电子显微镜对材料的结构和形貌进行表征。与纯相ZMO/MO相比，经CNT包覆的正极在0.1 A g-1电流密度下具有良好的循环稳定性和更高的倍率性能。并用循环伏安曲线和电化学阻抗探究了电极的动力学特性，两相复合提高了Zn2 扩散速率，CNT的包覆改善了材料的电荷传递。     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。