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以樟树叶粉末作为前体,通过水热法一步合成了碳量子点,并以其作为荧光探针建立了检测Fe3+的荧光法。结果表明,在320 nm激发波长下,加入Fe3+反应后碳量子点溶液的荧光强度与未加Fe3+的碳量子点溶液的荧光强度比F/F0与Fe3+浓度在2.72×10-5~1.00×10-4 mol/L范围内呈良好的线性关系(R2=0.991 2),检出限为8.16μmol/L,将其应用于补铁药中铁含量的测定时,加标回收率为93.08%~105.05%。该碳量子点的制备方法简便快速,原料环保易得,用于Fe3+检测线性良好,灵敏度较高,选择性较好,可用于实际补铁药中铁含量的分析。 相似文献
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使用氧化石墨烯量子点(GQD)嵌入氧化石墨烯(GO)层间,在NH3氛围下采用光照辐射进行还原和氮掺杂,制备一种类“三明治”结构的超级电容器电极材料。光化学还原法可以在短时间内实现材料的还原和掺氮。氧化石墨烯量子点丰富的边缘活性位点使氮的原子数分数高达18.19%,大幅提高了材料的湿润性和电导率。同时量子点嵌入氧化石墨烯层间,可以有效防止氧化石墨烯片的堆叠,增加材料中离子通道数量。制备的两电极超级电容器在0.3 A/g电流密度下的比容量高达380 F/g,电极充放电循环2 000次以后,电容量仍然保持初始电容量的86%。这种富氮石墨烯在新型储能系统中具有潜在的应用前景。 相似文献
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针对遗传算法容易陷入早熟收敛,无法自适应具有NP难度的多种约束条件下的排课问题,提出了一种基于量子进化算法的智能化排课算法。对排课的冲突要素和约束条件进行定义,构建了排课模型。引入量子进化算法,基于班级、时间元集合的向量矩阵构造了量子染色体,基于软约束条件的最优解设计了适应度函数,基于量子进化算法的计算框架设计了排课算法。实验表明文中算法具有智能性,能够根据开课任务自动生成排课方案,而且排课的质量和效率都优于文中的对比算法。 相似文献
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从荧光量子产量的原理出发,利用 MODIS 卫星数据建立了一种估算量子产量的算法--φ算法.通过 2006 年 3 月 23 日渤海和北黄海的 MODIS 数据计算了荧光量子产量,并与叶绿素荧光效率(cFE)产品进行了比较.结果表明,φ算法是一种更精确的荧光量子产量的估算算法,它有效地避免了 CFE 存在的几个误差来源:包括未考虑浮游植物的"包裹效应"、使用 412nm 的离水辐亮度反演的浮游植物吸收系数以及积分深度过浅.CFE在大部分海域出现负值,还出现了某些高估点;在有效数据范围内,两者存在明显的线性相关关系.φ算法估算的量子产量最高值在0.05左右,这与其它海区测量的值域范围基本一致.除辽东湾东北部和部分近岸水域外,大部分离岸水域在0.001~0.02的范围内.通过对φ算法的误差来源分析,认为发展一种新的反演 678nm 比吸收系数和平均吸收系数的波段比值算法是可行的,也是改进φ算法精度的有效方法. 相似文献
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