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991.
掺杂镨的纳米二氧化钛光催化降解2,4-二硝基苯酚的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以钛酸丁酯为原料,用溶胶-凝胶(Sol-gel)法制备了掺杂镨的纳米TiO2粉末.采用X光衍射仪对粉体的物相进行了表征.样品经500℃焙烧2h后,0.5%(摩尔分数,下同)Pr3+-TiO2纳米粉末为单一的锐钛型结构.通过粉体对2,4-二硝基苯酚的降解情况对其光催化活性进行了测试,结果表明与纯TiO2相比,Pr3+-TiO2的光催化活性有较大提高,当Pr3+的掺入量为0.5%时催化活性最高.以高压汞灯为光源,2,4-二硝基苯酚的初始浓度为50mg·L-1、催化剂0.5%Pr3+-TiO2投加量为1.0 g·L-1时,2,4-二硝基苯酚的光催化降解效果最好. 相似文献
992.
993.
对当前国内外镍钴产品标准及质量的现状进行综述 ,介绍了电解镍、钴及氧化钴的标准修订情况。 相似文献
995.
为了获得具有更好耐腐蚀性能的机械镀镀层,将锌粉和钛粉按照质量比15:11混合,采用机械镀的方式在钢铁件表面制备Zn-Ti复合镀层.施镀时用氟化氢铵作为钛粉的活化剂;硫酸亚锡引导沉积并作为锌粉颗粒及钛粉颗粒间的连接填充材料;EDTA、乌洛托品和OP-10螯合沉积形成镀层.以金相显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)观察分析镀层的形貌及组织结构,划线划格检验镀层无翘起和脱落,利用电化学方法和中性盐雾试验检测镀层的电化学性能和腐蚀状况.结果 显示:机械镀Zn-Ti复合镀层覆盖完整,镀层表面粗糙.镀层与基体结合牢固,镀层中颗粒间结合良好.锌粉及钛粉成镶嵌堆叠状,金属锡主要在镀层和基体间、各颗粒之间起连接作用,复合镀层的自腐蚀电位Em为-1 096 mV,镀锌层自腐蚀电位为-1 240 mV.极化电阻复合镀层为7.07 Ω·cm2,镀锌层为5.11 Ω·cm2.盐雾试验720 h,复合镀层红锈面积约为镀锌层的15%.镀层内金属颗粒之间以机械结合,镀层与基体及金属颗粒之间能够明显观察到金属锡界限,镀层没有合金过渡存在,致密的镀层有利于耐腐蚀能力的提高.在盐雾试验中复合镀层相较镀锌层有更少的白锈和红锈,完整紧实的白锈能够减缓基体腐蚀. 相似文献
996.
997.
富锂锰Li[Li0.2Mn0.54Co0.13Ni0.13]O2(LMCN)是新一代高能量密度锂电池的理想正极材料,但存在首次不可逆容量高、循环寿命短以及电压衰减严重等问题。为此,本研究提出了一种可有效改善富锂锰性能的超临界表面包覆磷酸锰锂(LMP)工艺,探讨了不同包覆量对富锂锰材料结构和电化学储锂性能的影响。结果表明,LMP包覆量为3%(质量分数)的LMP3-LMCN样品,在30 mA·g-1电流密度下,首次库伦效率高达81.1%,经过100次充放电后循环容量保持率为79.2%,并且电压衰减仅为0.47 V,在1 500 mA·g-1电流密度下容量为88.76 mAh·g-1,明显优于纯相富锂锰。 相似文献
998.
针对传统Vibe+算法存在噪点和拖影分割错误率较高的问题,提出了一种改进的Vibe+运动目标分割算法(Vibe++)。首先,通过对视频帧采用传统Vibe+算法处理获取二值图像,基于区域生长算法对结果图中各连通域标记,依据边界面积块差异获取面积筛选阈值,将低于阈值的连通区域视为噪点并删除;然后,引入5种不同核函数优化传统MeanShift聚类算法,并与卷积神经网络(CNN)进行顺序组合;最后,采用组合模型对已消除噪点图像中的拖影区、非拖影区和拖影边缘区分类,计算拖影区中每个像素点的坐标,定位拖影区并快速删除,获取分割结果。所提算法用于公开数据集的实验结果表明,其可取得98%以上的分割准确率,具有较好的应用效果和较高的实用价值。 相似文献
999.
自由空间激光与光纤的高效耦合可大幅降低激光 能量损耗。基于高斯光束通过透镜的传输规律,分 析经过单透镜变换后的激光光束特性,即像方激光光束特性。对自由空间激光与单模光纤的 优化耦合进行研究。通过分析匹配单透镜参数对像方光束的影响, 选择单透镜合适焦距参数,实现激光与光纤参数的高效匹配,满足激光光束的像方腰斑小于 10 μm且数值孔 径小于0.12。通过实例,分析采用焦距为5mm的单透镜对780 nm空间激光到单模光纤的耦合效 率,结果表明自由空间激光到单模光纤的耦合效率高达90%。该耦合 系统结构简单,可实现激光由自由空间到至光纤的高效率传输。 相似文献
1000.
现有的基于循环神经网络、卷积神经网络和Transformer的自回归翻译模型,虽然都具有良好的翻译性能,但由于解码并行性较低导致了翻译速度慢的问题,针对这个问题提出一种基于非自回归模型的优化学习率策略的方法。在基于迭代优化的非自回归序列模型的基础上,改变学习率调节方法,即把warm up替换为liner annealing方法。首先评估出liner annealing优于warm up方法,然后将liner annealing应用于非自回归序列模型以得到翻译质量和解码速度的最优平衡,最后将该方法与自回归模型的方法作对比。实验结果表明该方法相较于自回归模型Transformer,当解码速度提升1.74倍时,翻译质量的双语评估替换(BLEU)分数值为41.31,可达到Transformer的95.34%。由此可见,采用liner annealing的非自回归序列模型,在降低少许翻译质量的条件下,能够有效地提升解码速度,适用于对翻译速度需求迫切的平台。 相似文献