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2.
纤维素和几丁质具有相似的结构,是自然界中储量丰富的两类天然多糖。经2, 2, 6, 6-四甲基哌啶氮氧化物(TEMPO)氧化修饰制备的纤维素和几丁质纳米纤维,不仅具有多糖类物质的良好亲水性、生物可降解性、生物相容性及丰富的官能团(羟基、羧基、乙酰氨基和氨基等)所带来的特定化学性质,而且还具有纳米纤维的纳米尺寸效应、大比表面积、高表面活性、高结晶度和手性液晶相结构等特点,已成为生物质纳米材料领域的研究重点之一。本文对TEMPO氧化修饰制备天然多糖纳米纤维的方法及剥离机制进行了总结,同时重点综述了TEMPO氧化修饰的天然多糖纳米纤维在薄膜、凝胶、导电、医用、电磁屏蔽及环境等复合材料的增强和功能升级等方面的研究进展,强调了纤维素和几丁质纳米纤维的官能团及纳米尺寸在复合材料中的增效机制。最后,对天然多糖纳米纤维的发展方向及其在各领域应用的机遇与挑战进行了展望。 相似文献
3.
Chaozhong Sun Xiaoying Guo Rui Ji Changzheng Hu Laijun Liu Liang Fang Zhenxiang Cheng Nengneng Luo 《Ceramics International》2021,47(4):5038-5043
The triboelectric effect has recently demonstrated its great potential in environmental remediation and even new energy applications for triggering a number of catalytic reactions by utilizing trivial mechanical energy. In this study, Ba4Nd2Fe2Nb8O30 (BNFN) submicron powders were used to degrade organic dyes via the tribocatalytic effect. Under the frictional excitation of three PTFE stirring rods in a 5 mg/L RhB dye solution, BNFN demonstrates a high tribocatalytic degradation efficiency of 97% in 2 h. Hydroxyl radicals (?OH) and superoxide radicals (?O2-) were also detected during the catalysis process, which proves that triboelectric energy stimulates BNFN to generate electron-hole pairs. The tribocatalysis of tungsten bronze BNFN submicron powders provides a novel and efficient method for the degradation of wastewater dye by utilizing trivial mechanical energy. 相似文献
5.
7.
设备前期翻料钩摆臂角度设计错误,导致该处液压缸事故频繁,经改造后,将过渡篦条和中间过渡装置拆除。整体标高再次进行定位,实现穿孔出来的毛管直接过渡到轧机入口,无需中间翻料钩装置,以保证设备的正常运转和生产连续性。 相似文献
8.
在国标法GB 7494—1987的基础上,将在线萃取、在线分离技术与分光光度法相结合,研究了自动测定水中阴离子表面活性剂的新方法,使国标法中的各个操作步骤完全实现自动化。结果表明,新的自动测定法在0.034~2.00 mg/L浓度范围内,线性相关系数为0.999 9,检出限为0.008 6 mg/L,相对标准偏差3.8%(n=6),实际样品加标回收率为88.3%~100.0%。测定全过程相对密闭,人体不接触三氯甲烷,保护了分析人员的自身安全,方法操作简便,测定时间也较短,单个样品测定时间7 min。 相似文献
9.
Volcano 是集汽车电子网络设计、实现和测试于一体的完整工具链。它包括整车网络规划及优化设计工具VNA,网络节点(TCU等)实现工具VTP以及网络测试工具Tellus。本文着重介绍了基于TCU的VTP。 相似文献
10.
在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献