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71.
采用标准的液晶显示屏基板制备工艺制备出铟镓锌氧薄膜晶体管(IGZO-TFT),通过调节IGZO薄膜工艺中氧分压,研究不同氧分压对TFT器件电学性能的影响。实验结果表明,所有器件都展现出良好的电学特性,随着氧分压从10%增加到50%,TFT的阈值电压由0.5 V增加到2.2 V,而亚阈值摆幅没有发生变化。在栅极施加30 V偏压3600 s后,随着氧分压的增加,阈值电压向正向的漂移量由1 V增加到9 V。经过分析得出高氧分压的IGZO-TFT器件中载流子浓度低,建立相同导电能力的沟道时所需要栅极电压会更大,阈值电压会增加。而在金属-绝缘层-半导体(MIS)结构中低载流子浓度会导致有源层能带弯曲的部分包含更多与电子陷阱相同的能态,栅介质层(GI)会俘获更多的电子,造成阈值电压漂移量较大的现象。 相似文献
72.
73.
采用水热合成法,详细考察了凝胶碱度对P沸石及其膜的合成的影响,发现凝胶碱度变化对合成晶化产物结构具有决定性影响,确定在实验条件下最佳合成碱度为Na2O/H2O=0.0163~ 0.0212. 在长250 mm、平均孔径3~5 mm的a-Al2O3陶瓷管外表面经二次涂膜,直接原位合成出膜厚约10~12 mm的沸石膜;XRD, SEM及H2, N2单组分气体渗透表征测试表明,载体管上的晶粒均匀规整,互锁状生长,为典型的P型沸石膜, H2和N2在膜内外压差为60~60 kPa范围内(25oC时),渗透速率分别为(3.60~3.99)10-6和(1.13~1.24)10-6 mol/(sm2Pa),同时具有较好的H2/N2选择系数(3.19~3.33). 相似文献
74.
75.
采用一种新型涂晶方法即蒸汽相转化涂晶法, 在廉价大孔α-Al2O3载体上水热合成制备高质量的SAPO-34分子筛膜。该方法能够有效修复α-Al2O3载体的大孔缺陷, 通过制备平整均匀的晶种层, 最终得到了连续并且无明显“针孔”缺陷的SAPO-34膜。实验考察了浆料中添加尺寸分别为2 μm、1 μm、500 nm及100 nm的晶种对形成晶种层及分子筛膜的影响, 并将制备的分子筛膜用于渗透汽化异丙醇脱水实验。在75℃下对90wt%的异丙醇/水混合物具有优良的分离性能, 其通量和分离系数分别为1.396 kg/(m2·h)和973。 相似文献
76.
在给出混合励磁爪极发电机数学模型的基础上,建立了基于模糊自适应PI的控制系统.系统具有响应快、动态性能好、控制灵活等优点.对控制系统进行仿真;仿真结果验证了控制系统的实效性,对于爪极发电机控制系统设计具有一定的理论参考价值. 相似文献
77.
温室效应是当今人类社会所面临的一个重大环境问题,而CO2对温室效应的贡献最大,因此发展节能环境友好地捕集CO2的新技术具有重要的意义.文章探索了混合添加剂四丁基氟化铵(TBAF)和甲醇(MeOH)对水合物膜法捕集CO2/N2混合气中的CO2的影响.结果表明,当TBAF和MeOH浓度分别为摩尔百分含量0.229%和1.26%时分离效果最好,且与纯水相比,该混合添加剂使系统达到稳定状态所需的时间由300 min降低到120 min.随着进料压力和温度的升高,渗透侧CO2的浓度先增大后减小,在压力为3.50 MPa,温度为4.0℃时,分离因子可以达到7.58,但是渗透速率没有明显变化.实验证明TBAF-MeOH可以加速水合物的生成且促进CO2形成水合物. 相似文献
78.
采用反扩散法制备介孔MCM-48分子筛膜.首先以CTAB和P123为双模板,以TEOS为硅源,合成了MCM-48晶种.采用热浸渍法在α—Al2O3载体上预涂MCM-48晶种层.MCM-48分子筛膜的制备采用反扩散法,即通过硅源(TEOS)和模板剂(CTAB)溶液分别配制,载体管内外分开装填的工艺制备介孔MCM-48膜.利用XRD、SEM及单组分气体渗透实验对制备的样品进行表征.XRD结果表明,所合成的MCM-48晶种具有良好的长程有序性及较高的规整度.从SEM照片看,合成的MCM-48粉体具有晶形,颗粒大小均匀.能够在大孔径的α—Al2O3管状载体上形成平整、致密的晶种层.MCM-48分子筛膜的SEM照片表明,膜层很薄,并且是连续致密的.室温下,制备的MCM-48分子筛膜的H2渗透率达到10-7mol/(m2·s·Pa),压降为0.1 MPa时MCM-48膜对H2/N2的分离系数达到3.0. 相似文献
80.
服务功能特征的提取质量直接影响着服务分类的精确度.为提升分类精确度,本文提出一种基于语义增强与双尺度功能注意力网络的Web服务分类方法.首先,采取近义词替换的方式构建服务描述的孪生样本,在SimCSE框架下生成语义增强的服务功能向量.然后,基于标签共现关系建立服务功能关联图,构建双尺度功能注意力网络,生成服务功能关联向量.最后,将服务功能向量与功能关联向量输入softmax分类器实现分类预测.实验表明,该文所提方法相对流行的Web服务分类方法在准确率的提升区间为4.1%~8.65%,在F1-score的提升区间为4.21%~10.69%. 相似文献