微波法制备光催化纳米材料的应用及其性质研究

微波法作为纳米材料合成的一种新策略,不仅具有加热均匀、反应速度快,而且还具有高灵敏和高选择性等特点。因此,首先简要介绍了微波理论和微波加热机理,然后总结了单一催化材料、不同元素的掺杂材料以及构建纳米复合材料的微波合成策略,并剖析了微波法对催化剂的微观结构以及结晶度的影响,为高效、低能耗合成具有高性能的半导体光催化剂提供新思路。最后,本文也提出了微波合成光催化材料在实际应用中所面临挑战以及未来发展的前景。     

扩频通信与扩频调制技术

扩频通信全称扩展频谱通信,最初在军事领域有着较为广泛的应用。随着社会的不断向前发展,人们的物质生活水平极大的提高,对于电子通信也提出了更高的要求。因扩频通信具有许多现代人生活中所需要的高保密性能、接收信号能力强等优点,而受到人们的广泛关注,一些军事通讯方法也逐渐在民用通信中有了一定的应用。文章主要对扩频通信系统的相关理论及其主要工作方式进行简要介绍,并对扩频通信系统中数字调制方式及其仿真实现进行相关研究和讨论。     

ZnSn(OH)6基纳米材料在环境光催化中的应用

本征ZnSn(OH)₆具有较宽的带隙(约4.0eV),价带和导带位置使其具有较高的氧化还原电势,有利于驱动光催化氧化还原反应,在环境净化和能源开发等领域展现出良好的应用前景。本文从ZnSn(OH)₆物理和化学性质出发,介绍了ZnSn(OH)₆晶体结构和表面结构,分析了制备方法对光催化性能的影响;基于ZnSn(OH)₆在光催化方面的应用研究,总结了ZnSn(OH)₆的改性策略,包括引入缺陷、元素掺杂、构建异质结、晶面调控;最后,重点概述了ZnSn(OH)₆基光催化材料在能源(产氢、二氧化碳还原)和环境领域(污水治理、空气净化)的应用。同时指出ZnSn(OH)₆基光催化剂在实际应用研究方面仍处于初步阶段,需要进一步探究改性策略对ZnSn(OH)₆应用需求的精准性,拓展其应用场景,为后续研究工作提供方向和思路,加速其工业化应用的进程。     

物价变动对会计核算的影响及其对策研究

影响物价发生变化的原因是多方面的,市场供求关系,劳动生产效率,竞争和垄断等诸多因素发生变化,物价都会产生相应的变动。本论文从物价变动角度入手,深入分析了其对企业财务管理以及会计核算带来的诸多影响,并结合专业知识,提出了消除和减小物价变动对会计核算影响的相关建设性对策,使企业会计报表能够发挥出真实反映企业财务状况的作用。     

锡酸锌光催化剂的制备及表面改性策略研究进展

锡酸锌(Zn₂SnO₄)具有良好的传导率、较高的电子迁移率、物理和化学性质稳定且无毒的特性,是满足可持续发展要求的典型光催化剂之一。介绍了Zn₂SnO₄光催化剂的结构特征和制备方法;系统总结了具代表性的改性策略,包括离子掺杂、构建异质结、单质负载和形貌调控等;同时,简要介绍了其在光催化降解有机物、产氢、CO₂转化等领域的应用。最后,对Zn₂SnO₄基光催化材料未来的发展进行总结和展望;为高效Zn₂SnO₄基光催化剂的构建提供一些新的思路与方向。     

锡酸锌基光催化材料研究进展

在各类半导体光催化材料中,反尖晶石结构的锡酸锌(Zn₂SnO₄)因传导率良好、电子迁移率高、物化性质稳定且无毒而成为研究热点。近年来,随着研究的不断深入,人们采用(微波)水热法合成出具有不同形貌结构的Zn₂SnO₄。但因合成条件对Zn₂SnO₄形貌的影响很大,且缺乏系统性总结,因而本文概述了(微波)水热合成方法中水热时间、合成温度以及原材料、矿化剂与表面活性剂类型和浓度对Zn₂SnO₄晶体构型、表面电子结构、形貌特征、粒径尺寸及催化性能的影响,以期指导Zn₂SnO₄特定形貌的可控合成。此外,本文还介绍了提升Zn₂SnO₄光催化活性的改性策略,即元素掺杂、构建异质结、单质负载(贵金属沉积)、形貌调控和缺陷工程,系统总结了各种改性策略对能带结构、光吸收、光生载流子分离迁移、表面催化反应和光催化性能的影响。最后,展望了Zn_...     

吸附材料改性研究进展

吸附法是目前处理环境问题的有效途径,利用吸附材料吸附环境中的有害物质,可使环境问题得到明显改善.随着吸附材料日趋广泛的应用,对其改性方法研究已成为重要课题.重点对5种常见吸附材料进行了介绍,如粉煤灰、硅胶、氧化铝等.阐述了它们独有的结构性质,综述了这5类吸附材料目前常用的改性方法及在相关领域中的应用,并简述了各自的改性...     

徽州文化的社会心理学透视及其启示

徽州文化作为中国传统文化的一部分,内涵十分丰富而厚重,具有着鲜明的区域文化特征和诸多方面的研究价值。本文从社会心理学的视角,通过对徽州文化中一些比较典型的物质文化遗产与非物质文化遗产的剖析,试图揭示出古徽州人的一些社会心理特点以及对促进当代经济社会发展的一些有益启示。     

基于Voronoi图的障碍不确定数据的聚类算法

数据采集过程中普遍存在不确定性,并且在现实地理空间中,不确定数据之间可能存在障碍物间隔。为解决障碍空间中不确定数据的聚类问题,提出APPGCUO算法,该算法包括三个过程:在障碍物约束下采用R树节点最小最大值方法提出的RPT-OUCure算法,用以生成局部最优解,提高生成局部最优解的效率;继而利用近似骨架的理论提出GIABO算法,以局部最优解生成有效初始解,避免划分聚类算法中任意初始解的不足;最后结合Voronoi图的特性提出VPT-KMediods算法,减少不确定数据的积分运算量。实验结果表明,APPGCUO算法具有较高的聚类效率和质量。