USB电源供电表面增强拉曼基底快速制备装置的开发及其在农药残留检测中的应用

利用现用现制的方法快速制备SERS基底,以解决基底因储藏而导致稳定性变差和使用寿命不长的问题。研制了快速制备银溶胶基底的装置,该装置以USB电源供电,带有加热控温以及搅拌功能,可在10 min内制备银溶胶基底。透射电镜(TEM)结果显示,利用该装置制备的银溶胶纳米颗粒(AgNPs)分布均匀,粒径约80 nm;用于对罗丹明6G进行检测,多批次制备基底的SERS信号较强且稳定,相对标准偏差(RSD)在5%左右。将该装置用于检测苹果汁中农药残留敌草快,检出限达5.3μg/L,与气相色谱-质谱联用(GC-MS)和超高效液相色谱-质谱联用(UHPLC-MS)法的检出限结果相当;且1581 cm^-1处的SERS信号强度与敌草快浓度间具有良好的线性关系,相关系数(R²)为0.992,加标回收率在107%～112%之间,RSD在1.4%～3.6%之间。使用现制的银溶胶基底检测苹果汁中的敌草快残留灵敏度和准确度较高,为农残快速检测提供了一个新途径。     

静电纺丝技术在锂离子动力电池中的应用

锂离子动力电池,作为动力源,要求其具有较高的比容量、倍率性能、热稳定性及优异的循环性能。静电纺丝技术是一种新型纳米纤维制备技术,因其制备的纳米纤维膜具有比表面积大和孔隙率高等特点,近年来在锂离子电池领域得到了广泛应用,有望成为大幅改善锂离子动力电池性能的关键技术。基于锂离子动力电池的特性,当前静电纺丝技术主要用于制备高孔隙率的纳米纤维膜、高分子共混膜及无机-高分子复合膜等隔膜材料以提高隔膜的机械性能和热稳定性;此外,静电纺丝技术还被用于改善磷酸铁锂等聚阴离子型正极材料及石墨负极材料的电化学性能。本文还针对上述研究中存在的问题,提出了未来静电纺丝技术在锂离子动力电池中应用的可改进的研究方案。     

二维单层MoSi2X4 (X=N,P, As)的电子结构及光学性质研究

采用平面波超软赝势方法研究了二维单层MoSi₂X₄ (X=N, P, As)的稳定性、电子结构和光学性质. 研究结果显示, 基于单层MoSi₂N₄的两种同分异构体M1和M2所构建的六种晶体结构具有较好的动力学稳定性. 通过能带和有效质量的计算, 单层MoSi₂N₄在MoSi₂X₄ (X=N, P, As)六种晶体结构中显示出最宽的间接带隙和最高的载流子迁移率. 随后带边电位的计算结果表明, 单层MoSi₂N₄带边势分别为M1: –0.368、1.416 V, M2: –0.227、1.837 V, 其结果相较于MoSi₂P₄和MoSi₂As₄导带边电位更负, 价带边电位更正, 是六种晶体结构中最适合用作光催化剂的材料. 同时, 光吸收谱的计算结果显示, 单层MoSi₂N₄的光学吸收表现出明显的各向异性, 在可见光和紫外光波段内具有较强的光吸收能力, 说明其在可见光催化领域有着潜在的应用前景. 这些结果为进一步深入研究二维单层MoSi₂N₄在光催化水解领域的应用提供了理论指导.     

k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用

神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分. 为提高神经网络的预测精度和收敛速度, 建立k-means-RBF集成神经网络模型. 首先, 通过选取不同的径向基函数神经网络参数, 得到一组RBF神经网络; 然后, 利用k-means算法对生成的RBF神经网络进行聚类, 并筛选出各类中精度较高的神经网络; 最后, 通过简单平均法对筛选出的神经网络进行集成, 得到高性能的k-means-RBF集成神经网络模型. 为验证模型有效性, 搭建基于k-means-RBF集成神经网络模型的工业尾气检测系统进行验证. 结果表明, 与粒子群算法优化后的Back Propagation (PSO-BP)神经网络模型相比, k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提高78.27%, 收敛时间节省99.65%     

CO和CO2气体红外光谱技术在火灾早期探测中的应用研究

通过对现有各种火灾探测方法进行归纳分析,提出以CO和CO2作为探测特征参量的傅里叶红外-光谱技术早期火灾探测新方法,并在此基础上建立了完善的早期火灾实验系统.通过大量真假火灾实验得出常见材料在火灾发生过程中产生气体浓度的变化特征:真实火灾产生出大量的CO和CO2,浓度变化非常有规律;假火灾只产生极少量的CO,且浓度变化杂乱无章.从浓度数据中提取出火灾发生的特征信息制定探测算法就可以有效地提高早期报警的分辨率,降低火灾探测的误报率.     

HPLC法测定茶叶中儿茶素及咖啡碱

以绿茶为样本,以GB/T 8305–1987水浸出方式作为样品的提取方法,使用C18色谱柱(150 mm×4.6mm,5μm),以A相(超纯水)、B相(N–N二甲基甲酰胺︰甲醇︰冰乙酸=40︰2︰1.5)为流动相,在最佳梯度洗脱条件下对8种组分进行分离,紫外检测器检测,检测波长为278 nm,外标法定量。没食子酸、咖啡碱、表没食子儿茶素、儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸酯、没食子基儿茶素没食子酸酯和表儿茶素没食子酸酯8种组分的进样质量分别在0.0243~0.1456,0.2549~1.5296,0.2027~1.2164,0.0182~0.1102,0.1606~0.9634,1.0004~6.0024,0.018 2~0.109 0,0.229 6~1.377 4μg范围内与色谱峰面积的线性关系良好(r为0.991 0~0.999 9);加标回收率为98.60%~100.17%,RSD均小于0.48%(n=3)。对样品进行6次重复测定,与标准方法相比,8种组分测定结果的相对偏差为0.47%~5.55%。该方法简便、快速、准确、稳定、重复性好,可用于茶叶中8种成分的定量分析。     

过冷液氮温度下块材的悬浮特性及其仿真研究

随着温度的降低, 超导块材表现出的超导特性也随之变化. 本文结合现有实际应用的车载超导块材冷却方法, 通过改变气压的方式营造过冷液氮温度条件, 探究块材组合与 Halbach 轨道之间的悬浮特性. 由于实验测量存在一定局限性, 只能完成部分工况条件下的研究. 为了更加系统全面的研究, 本文对过冷状态下超导块材的悬浮特性进行仿真计算, 通过与实验结果对比来确定仿真参数. 结果显示, 仿真计算与实验数据吻合度较高, 为后期的研究工作提供了仿真工具.