噻吩基共轭微孔聚合物的电化学合成及其性能研究

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:killeverrui
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
材料是科技、电子等领域发展的基础,有机多孔聚合物由于其独特的性能得到了许多研究者的重视。共轭微孔聚合物(CMPs)是其中的一种,它具有很高的比表面积以及可调控的孔径,在分离吸附、储能、储气和催化等领域,均展现出广泛的应用前景,但是其作为电化学传感器修饰材料的研究报道却极少。电化学传感器具有响应速度快、成本低以及操作简便等优点。因此将CMPs做为传感器材料对于电化学传感器的性能提高以及共轭微孔聚合物材料新应用的探索都具有重要的意义。目前CMPs的合成大部分都采用化学合成法,需要昂贵的催化剂和苛刻的实验条件。本论文使用一步电化学聚合法研究了CMPs的合成,得到了具有不同表面形貌和性质的噻吩基CMPs。此法不需要模板、表面活性剂和催化剂,合成条件温和,操作简便。将电化学聚合的薄膜CMPs作为电化学传感器修饰材料,检测硝基化合物得到了很好的效果。本论文主要的研究内容及结果如下:1.我们以三种噻吩类衍生物为单体,采用电化学聚合法得到了相应的CMPs。实验结果发现,聚合膜的形成过程以及表面形貌的变化是聚合过程中产生的气泡和聚合速率综合作用的结果。其中气泡起了软模板的作用。当气泡产生比较多时,聚合膜表面倾向于形成多孔的形貌。而当聚合速率比较大时,聚合膜表面则是无孔或者少孔的。聚合的电位,电聚合方法,支持电解质的种类以及存在的微量水会影响气泡的产生和聚合速率,因此可通过控制实验条件得到具有不同表面形貌的聚合物膜。表面形貌的改变会使膜表面的润湿性发生改变,从而得到不同亲水/疏水的聚合膜表面。2.我们采用电化学聚合方法,以三种噻吩类单体在两种支持电解质溶液中得到了不同的CMPs,并以此类CMPs为电极修饰材料对甲硝唑进行检测。实验结果说明各种CMPs修饰的玻碳电极都是一步直接将R-NO2还原成R-NHOH,得到的还原信号明显比裸玻碳(GCE)要好。实验选用计时电流法(CA)法电聚合5s得到的聚1,3,5-三(2-噻吩基)苯(PTTB)做为电极修饰材料,详细研究甲硝唑的电化学还原过程,并考察了扫速,富集时间和富集电位以及pH值的影响。实验发现,甲硝唑在PTTB/GCE上的还原过程为典型的吸附控制过程。甲硝唑在电极表面的富集不需要施加电位,直接浸泡250s后就基本达到了吸附饱和状态,溶液的最佳pH值为10。在最优实验条件下测定甲硝唑的线性范围为2-50μmol dm-3和50-200μmol dm-3,检出限为16 nmol dm-3
其他文献
目的 探讨多层螺旋CT诊断急性阑尾炎的价值.方法 选取2017年8月-2018年8月期间,到我院治疗急性阑尾炎患者30例,这些患者接受了多层螺旋CT的检查诊断.对其临床资料做回顾分析,
培养高素质的临床应用型人才,是社会发展对医学院校提出的要求,临床见习是从单纯课堂教学步入临床实践的重要环节,我们在临床见习中通过提高临床教师的教学水平,提高学生学习的积
在分析云背景红外图像空间分布上存在混沌现象的基础上,提出一种基于脑模型控制器的红外背景预测算法.该方法利用混沌具有短时可预测性的特点,对云背景图像进行预测,并根据云背景杂波和运动目标的混沌特性差异修正预测模型.仿真结果表明,该算法能有效地提高云背景的预测准确度,预测残差符合白噪音特性,对云背景杂波具有良好的抑制效果,能显著提高目标的信杂比,从而改善目标的检测性能.
路易莎·梅·奥尔科特(Louisa May Alcott)(1832~1888)是一位美国女作家,她的代表作《小妇人》(Little Women)是她根据孩提的记忆写成的,出版后获得了巨大的成功,成
期刊
在市场经济条件下,如何发展水利事业,这是摆在我们水利部门面前的新课题。左权县是一个十年九旱,经济发展较不发达的山区农业县。但建国40多年来在党的领导下,尤其是改革开放
当代以色列作家阿摩司·奥兹(Amos Oz,1939-)的诸多小说都对背叛主题进行了描写。在文学传统中,背叛历来被定义为一种违背仁义道德的行为,而在阿摩斯·奥兹的小说中,背叛主题
近年来,燃气集团企业的并购、重组风起云涌,燃气集团企业的管理架构整合与行业信息化的结合风生水起。客户服务信息系统作为燃气集团企业的核心业务应用,渐进式的优化更新与
目的对采用胸腔镜技术对患有自发性气胸的患者进行肺大疱切除手术的围手术期的具体护理措施和相应体会进行总结分析。方法抽取46例患有自发性气胸的临床确诊患者病例,利用胸腔
最高院在2015年初出台的《中华人民共和国民事诉讼法司法解释》中的第513条至516条规定明确规定了执行转破产的制度。之后该制度无论在理论界还是司法实践中均成为了热点问题
视觉关系检测的目的是找出一幅图像中的多个物体两两之间的视觉关系,生成一个形如<物体1,连接词,物体2>的描述图片的三元词组,并将物体定位,给出其检测框的位置。视觉关系检测可以帮助人们实现对图像更高层次信息的理解。根据视觉关系检测任务的特点,本文分别提出了基于卷积神经网络、循环神经网络和多特征融合的算法。具体内容如下:1.普通的视觉关系检测算法往往以整体三元词组为标签。但是,这类算法往往