TiO2过渡层对Si基ZnO薄膜光致发光特性的影响

采用直流反应溅射法在Si(100)衬底上制备了有TiO2过渡层的ZnO薄膜,并与直接在Si上生长的样品进行比较.通过X射线衍射技术和光致发光谱等分别对ZnO薄膜的结构和光学性质进行测量和分析.测量结果表明,引入过渡层后ZnO薄膜的平均晶粒尺寸变大,晶粒间界变少,结晶质量提高,薄膜内的应力得到一定程度的释放.此外,室温光致发光谱表明过渡层使ZnO薄膜的紫外发射明显增强,并研究和分析了其微观机理.     

砂岩铀矿不同铀组分活度比特征及其对地浸采铀的指示

为研究铀同位素~(234)U/~(238)U活度比(ARS)对地浸采铀过程的指示作用,采用逐级提取方法分离新疆某砂岩铀矿的铀化学组分,通过柱浸实验获取浸出液,用ICP-MS和TiCl_3还原-NH_4VO_3氧化滴定法分别测量其中的ARS值和铀浓度。结果表明,ARS在可离子交换态(F1)和酸易溶态(F2)中较高(1.293~1.348),在酸可溶态(F3)中略有下降(1.204~1.229),在可氧化态(F4)中降到最低(0.917~0.934),在难溶态(F5)中又升高至1.018~1.142;浸出过程可根据ARS变化分为3个阶段:第1阶段ARS较高,在1.217~1.318之间,主要是F1、F2和F3中的U(Ⅵ)浸出;第2阶段ARS下降直至1.016,主要是F3及F4中的U(Ⅳ)溶解;第3阶段ARS在1.070~1.118之间小幅波动,主要是F5中极少量难溶的铀浸出。     

铀赋存形态对砂岩型矿床地浸开采的影响

为研究铀赋存形态对地浸开采的影响,采用逐级提取法分离新疆某砂岩铀矿同一采区不同地段样品的铀赋存形态,测定其中的铀品位。结合室内浸出实验以及现场监测实验,探究了铀赋存形态与浸出动力学和浸出过程的关系。结果表明：相同采区不同地段的铀矿赋存形态存在差异,铀的浸出动力学受到F1-F4四种铀赋存形态的影响,首先由内扩散控制,然后转变为化学反应控制,铀表观浸出速率常数随着F1-F4相态铀质量分数提高而增大。浸出液铀浓度变化特征可以根据F1相态的质量分数分为两类：当F1质量分数高于25%时,铀浓度由高到低变化;当F1质量分数低于10%时,铀浓度表现为低→高→低的变化趋势。最后建立了铀初始浓度与F1品位、铀浓度峰值与F1-F4总品位之间的关系模型。研究结果可为依据铀赋存形态分地段选择溶浸剂种类和应用时间,并对铀地浸过程预测提供理论支持。     

自组装制备PtIr合金气凝胶及其高效电催化氨氧化性能

氨具有低成本、易液化和高体积能量密度等特点,是一种有吸引力的无碳燃料,用其制成的直接氨燃料电池也备受科研人员青睐,却受限于阳极氨氧化缓慢的动力学过程。本工作采用无表面活性剂的简单方法通过纳米颗粒(NPs)自组装制备了三维多孔网络结构的PtIr合金气凝胶高效氨氧化催化剂。该结构提供了丰富开放的互联质子传输通道和额外的催化活性位点,有助于氨电催化氧化中NH₃分子的去质子化过程。当Pt和Ir物质的量比为80/20时,PtIr合金气凝胶展现出最优的氨氧化(AOR)催化活性。实验通过研究NH₃浓度和工作温度对催化剂氨氧化性能的影响发现,Pt₈₀Ir₂₀合金气凝胶催化剂的AOR性能随着氨水浓度或温度的上升而增强,如当氨水浓度为0.5 mol/L时,合金催化剂在0.5 V电位下的质量比活性为44.03 A·g^–1,约是0.05 mol/L氨水中的4倍。当温度上升至80℃时,合金催化剂在0.5 V电位下的质量比活性为148.73 A·g^–1,约为25℃下的12倍。在此温度...     

浅谈建筑施工物料提升机的安全用电

物料提升机是建筑施工中垂直运输的主要设备。在近几年发生的建筑安全事故中,物料提升机因电气安装引起的安全事故占相当大的比重。文中介绍了物料提升机在用电安装等方面的措施,来预防建筑施工中物料提升机安全事故的发生。     

斜板沉淀池优化设计研究

对异向流斜板沉淀池进行优化设计研究,使其在满足沉淀效率及水力条件的情况下,沉淀池的建设费用最小.运用BP网络对已知的斜板沉淀池费用进行函数逼近,结合回归正交设计方法建立沉淀池的费用函数,以费用最小作为优化模型的目标函数,进而建立沉淀池的优化设计模型,运用连续型的Hopfield网络对模型进行优化求解.通过实例验证得出的设计方案是经济可行的.     

煤层倾角变化对综采工作面的影响

针对平煤集团公司十矿的复杂地质条件,提出了生产施工措施。     

板壳结构X射线计算机分层层析系统

研制了基于工件倾斜回转扫描的计算机分层层析成像系统,用于实现长宽厚度比大的板壳结构工件的层析成像检测。描述了研制系统的组成,介绍了采用的X射线源、探测器以及倾角可调精密机械扫描装置等;然后,基于X射线与物质的相互作用原理,设计了工件倾斜回转层析扫描方式,分析了其工作原理,并对采用的基于代数迭代的图像重建算法和系统几何校准技术进行了讨论;最后,完成了系统调试,并以标准试件开展了系统性能测试和应用验证实验。实验结果表明:设计的系统层析成像空间分辨率达到3lp/mm;密度分辨力达到0.3%,可满足板壳结构高精度分层层析成像要求。该系统在板壳层析检测方面优于传统的CT检测系统。     

基于深度学习算法的铁路货车关键部件故障检测

为避免关键部件故障带来的铁路货车运行安全隐患,提出基于深度学习算法的铁路货车关键部件故障检测方法。使用货车故障动态图像检测系统采集铁路货车关键部件故障图像,采用主成分分析算法提取故障图像的特征向量,利用基于深度置信网络的关键部件故障检测方法,深入分析网络基本原理和结构,将提取的特征向量作为网络的输入数据,通过网络预训练和参数更新实现铁路货车关键部件故障检测。实验结果表明：该方法能精准获取铁路货车关键部件故障图像,且较为清晰;提取的各类型关键部件故障特征均未出现重叠现象,可分性良好;不同类型关键部件故障误检率和漏检率分别低于9%、5%;不同噪声水平下,各类型关键部件故障检测平均绝对误差始终在0.3以下。