Bi2WO6基光催化剂在环境和能源领域的最新研究进展

随着全球经济的快速发展与人口的日益膨胀,随之而来的能源消耗与环境污染也日益成为一个严峻的挑战.半导体光催化技术能够将低密度的太阳能转化为高密度的化学能,此外它能够通过产生活性自由基来降解空气或水中的污染物,因此在解决上述问题中具有巨大潜力,被认为是有着广阔前景的绿色无污染的能源转化和环境修复手段.在过去几十年的研究中,一些光催化剂表现出了较好的光催化活性,如TiO2和ZnO等.然而,由于它们的宽带隙,仅仅在紫外光下具有活性,这极大地限制了其对太阳光的利用.为了尽可能地利用太阳能,研究者们开发了许多具有可见光活性的光催化剂.钨酸铋(Bi2WO6)作为一种典型的Aurivillius层状钙钛矿材料,因具有独特的层状结构、良好的可见光催化活性、高的热稳定性和光化学稳定性及环境友好性等特点而备受关注.然而,有限的光吸收和光生载流子的快速复合阻碍了Bi2WO6光催化性能的进一步提高.因此,研究者们进行了大量的研究,致力于进一步增强Bi2WO6光催化剂的活性.本文对Bi2WO6基光催化剂的最新研究进展进行了系统综述.首先介绍了Bi2WO6的晶体结构、光学性质和光催化基本原理.然后,基于Bi2WO6的改性策略,包括形貌控制、原子调控和复合材料制备,重点讨论了Bi2WO6在水分解、污染物处理、空气净化、杀菌消毒、二氧化碳还原、选择性有机合成等领域的光催化应用.最后,对Bi2WO6基光催化剂当前面临的挑战和未来的发展作了展望和总结,提出了Bi2WO6光催化剂未来的一些研究方向,包括(1)大规模、精确可控地合成Bi2WO6,特别是高活性晶面、多孔结构和量子点的设计;(2)精确调控原子位置,利用先进的技术手段进一步揭示活性位点上的光催化过程;(3)发展原位表征技术来观察复合光催化剂的界面电荷动力学以及开发新型Bi2WO6基复合体系.(4)通过机械应力、温度梯度以及电场等外场的耦合提高Bi2WO6的光催化性能;(5)进一步深入研究Bi2WO6在不同领域的光催化应用,特别是在肿瘤治疗和太阳能燃料制备方面,一些新的应用如固氮等也值得探索.期望本综述能够为Bi2WO6和其他高效光催化材料的设计提供一些指导和帮助.     

稀土催化的开环聚合研究进展

稀土催化剂在开环聚合中表现出极高的催化活性,本文总结了近十年来稀土催化剂在内酯、交酯、环醚、环碳酸酯、环羧酸酐等单体开环聚合中的应用,结合催化剂结构与聚合效果总结了稀土催化剂在聚合过程可控和聚合物结构控制方面的独特优势,并介绍了稀土催化的新型开环聚合方法.     

SF_6分解产物的氦离子色谱分析方法

本发明公开了一种SF6分解产物的氦离子色谱分析方法,采用包括一根硅胶柱、一根第一Porapak Q柱、一根第二Porapak Q柱以及一根Gaspro毛细柱的4根色谱柱联用对样品进行组分分离,采用包括第1阀、第2阀、第3阀、第4阀在内的4个阀进行切割组分分离控制,采用第一PDD检测器和第二PDD检测器对分离后的样品分别进行分析测试。本发明分析方法能够同时准确检测传统分析方法不能准确检测的SF6分解产物,如H2,O2,N2,CO,CH4,CO2,COS,H2S,SOF2,CS2等化合物,通过全面准确的对SF6分解产物进行分析,从而准确判断SF6气体绝缘设备内部运行情况,保障电气设备安全运行。     

考虑时滞的框架结构控制可靠性研究

提出了一种适合于确定框架结构可靠性计算方法．利用模态变换，把系统变为模态独立的振动方程，根据Field提出的假设，先定义阈值，假设控制后系统响应对阚值的穿阚率服从泊松分布，然后根据各模态的控制结果确定相应的可靠性．最后根据Veneziano提出的方法给出系统的可靠性。本文提出针对框架重点部位的控制输出来确定系统可靠性概念。考虑到实际情况，在控制方法选择针对系统不确定性具有较好控制效果的广义预测控制并考虑时滞影响。本文最后给出了计算实例。     

柔性结构控制矩阵的最佳配置

本文从子空间可控度的概念出发，研究了两类控制矩阵的最佳配置问题：第一类称为极值问题，也就是如何选择控制矩阵的参数，使得结构在最“坏”的干扰下，具有最佳的控制效果；第二类称为均值问题，即在初始干扰分布的统计特性已知条件下，通过控制器的配置使控制效果在统计意义下是最佳的     

采场顶板稳定性动态预测及控制研究

运用人工神经网络技术,综合岩石介质条件、赋存环境条件以及工程因素3大方面的5个指标,即岩石单轴抗压强度、岩石质量指标、煤体强度、地下水状况、工作面月推进速度,建立了采场顶板稳定性动态预测模型。并以工作面月推进速度40m、60m、80m、100m分别预测了新集井田顶板稳定性分区。根据5个指标因素分析结果,对顶板稳定性影响程度由大到小排序为岩石质量指标、地下水状况、岩石单轴抗压强度、煤体强度、工作面月推进速度。     

参数灵敏度分析的神经网络方法及其工程应用

在系统分析中，参数灵敏度分析不仅为判断各系统参数的重要性大小提供了依据，量化的灵敏度指标也是后续参数估计的前提。然而，在多效实际系统中，系统参数与系统状态间的显式函数关系不易得到，导致一阶灵敏度指标无法直接求取。简化的单因素分析方法亦存在模型粗糙、精度不高的缺点。本文研究采用人工神经网络的高精度泛化映射，通过少量样本的训练，建立复杂系统中多个系统参数与系统状态间的近似映射关系，继而推导得到统一的灵敏度计算列式。简单结构的神经网络方法和解析方法的对比计算显示了方法的有效性和可靠性。最后，应用该法对某斜拉桥结构的荷载参数和刚度参数进行了考查，得到一般性结论。     

一类非线性振动的智能主动控制方法

本文提出一种基于人工神经网络的振动主动控制方法，基于这种方法的主动控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器两部分组成，可对一类动特性与外界干扰均未知的任意非线性振动系统实施有效的控制，进而为实现智能振动主控制开辟了新的途径。     

线性时滞系统的离散最优控制

介绍了对线性时滞系统进行最优控制的设计，将具有时滞控制的线性系统离散后引入增广状态向量。获得不显含时滞的差分方程，根据时滞量的两种分类情况采用连续和离散形式的性能指标函数导出了最优控制律。控制律包含当前状态和此前若干步状态向量的叠加，最优控制律直接从时滞方程中得到，可保证系统的稳定性，此方法亦适用于大时滞的情况。数值算例验证了控制策略的有效性。     

转子振动的灰色Verhuslt预测优化控制研究

以灰色预测控制理论为基础，首次将非线性GM模型引入到转子振动主动控制中，并采用现代控制理论中的二次型优化原理，以控制力和响应加权最小为目标函数，设计了转子系统振动的灰色Verhuslt预测优化控制方案。将该方案应用于带电磁阻尼器转子轴承系统的转子振动控制中，仿真结果显示转子振动的灰色预测Verhuslt优化控制是有效的、可行的。