【摘 要】
：
锂离子电池因其能量密度高、循环寿命长和携带便利等优点而成为目前应用最为广泛的新型储能器件。然而,传统的锂离子电池负极材料石墨由于理论比容量较低,已无法满足高性能储能设备的需求。纤维素是自然界中分布最广的天然高分子材料,其独特的结构和优异的理化性质受到科研人员的广泛关注,以纤维素为前驱体构建高性能的锂离子电池碳负极材料逐渐成为储能领域的研究热点。本论文以纤维素为前驱体,通过氮掺杂和结构调控策略分别构
论文部分内容阅读
锂离子电池因其能量密度高、循环寿命长和携带便利等优点而成为目前应用最为广泛的新型储能器件。然而,传统的锂离子电池负极材料石墨由于理论比容量较低,已无法满足高性能储能设备的需求。纤维素是自然界中分布最广的天然高分子材料,其独特的结构和优异的理化性质受到科研人员的广泛关注,以纤维素为前驱体构建高性能的锂离子电池碳负极材料逐渐成为储能领域的研究热点。本论文以纤维素为前驱体,通过氮掺杂和结构调控策略分别构筑了分级多孔结构的微晶纤维素（Microcrystalline Cellulose,MCC）衍生碳材料和核壳结构的纤维素纳米晶/聚苯胺（Cellulose Nano Crystals/Polyaniline,CNC/PANi）衍生碳材料,并研究其电化学性能。具体研究内容如下:（1）锌盐调控衍生碳材料的形貌及其对电化学性能影响研究。以MCC为碳源、三聚氰胺为氮源,分别以Zn Cl2、Zn（NO3）2、（CH3COO）2Zn和Zn5（OH）6（CO3）2为活化剂,来研究不同锌盐对衍生碳材料的形貌结构、孔径分布和电化学性能的影响。锌盐不仅可以作为造孔剂,促进分级多孔丰富缺陷结构的形成,还可以作为氮约束反应器,在热转化过程中保存含氮中间体,提高碳基材料中氮掺杂含量。研究发现,加入Zn5（OH）6（CO3）2的衍生碳材料具有最佳的电化学性能,获得了较大的比表面积(84.8 m~2g-1),实现了包括微孔、介孔和大孔均存在的分级多孔结构。得益于独特的微观结构和较高的氮掺杂量（21%）,衍生碳材料在200 m A g-1下循环100次后,仍具有564 m Ah g-1的比容量。此外,该电极材料也展现出良好的循环稳定性,在1000 m A g-1下循环1300次后,依然保留258 m Ah g-1的比容量,库伦效率仍接近100%。（2）N/O共掺杂核壳结构CNC/PANi复合材料制备及其电化学性能研究。以CNC为模板、PANi为氮源、过硫酸铵（Ammonium persulphate,APS）为氧化剂,采用原位聚合法制备了N/O共掺杂核壳结构的CNC/PANi复合材料,经高温碳化后得到c-CNC/PANi复合材料,组装成锂离子电池,对电极材料的电化学性能进行了测试。研究发现,当碳化温度为700 oC、苯胺（Aniline,ANi）与CNC的质量比为3:1时,所制备的c-CNC/PANi衍生碳材料具有最优异的电化学性能,在200 m A g-1下循环100次后保留470 m Ah g-1的可逆比容量,几乎是c-CNC的两倍;此外,c-CNC/PANi电极材料也表现出较好的循环稳定性,在1000 m A g-1下循环2000次后,依然保留170 m Ah g-1的比容量,库伦效率也接近100%。c-CNC/PANi复合材料电化学性能优异的原因在于氮掺杂使碳材料引入更多的缺陷,氧掺杂改善碳材料的界面润湿性,从而为Li+的脱嵌和电子的传输提供更多的通道。
其他文献
随着计算机技术以及网络技术的不断发展,互联网用户普遍面临信息过载问题。推荐系统能够作为一种有效解决信息过载的工具,其能够从用户的行为数据中挖掘出用户的兴趣。然而在实际应用中,选择匿名登陆的用户或者新用户的历史档案等信息是不可知的。如何利用有限的行为数据以及交互项目种类之间的高阶联系来缓解数据稀疏的问题是目前推荐算法的一个难点。而对于非匿名用户来说,虽然拥有大量历史数据帮助推荐,但是其存在数据噪声过
随着第五代无线通信系统（The Fifth Generation Communication System,5G）时代的到来,汽车保有量不断地增加,海量无线业务数据朝多样化、智能化方向发展。此外,高频段毫米波因其具有波束窄、宽带宽、低延迟、穿透性高等特点被认为是未来车联通信系统的关键技术。基于概率整形（Probabilistic Shaping,PS）与正交频分复用（Orthogonal Freq
电力系统的稳定运行对维护社会稳定发展具有重要意义,变电站作为电力系统的枢纽,相关绝缘子设备由于受到机械应力以及室外恶劣环境的影响,绝缘子容易产生破裂破损,威胁电力系统安全稳定。因此,对变电站绝缘子设备定期巡检对维护电网安全具有重要意义。本文以变电站绝缘子缺陷检测系统设计为研究内容,对现有的Yolov5s与Faster R-CNN算法进行精度以及适用性上的改进,以及移动端绝缘子缺陷检测设备的实现。本
随着网络上中文短文本的爆炸式增长,以及由中文短文本组成的网络语料库也逐渐增多,中文短文本在各种网络应用中都发挥着重要作用。命名实体识别和实体链接是自然语言处理中的关键任务,也是处理中文短文本的重要技术,能够将非结构化的中文短文本数据转换为结构化的可利用数据,同时影响着自然语言处理中许多下游任务的准确性。然而,由于中文短文本表达不规范,以及语义极其稀疏等特点,对中文短文本进行命名实体识别和实体链接仍
近年来,机器人技术在城市灾害救援、城市无接触式配送等领域发展迅速,尤其是在国际战事和新冠病毒灾害发生后在军事和商业应用方面得到了前所未有的重视。路径规划技术作为自主导航的核心技术之一,已成为机器人技术的热点。随着机器人应用技术的不断深入,对提高机器人在复杂环境中的自主导航能力的需求越来越重要。由于灾害对环境造成的巨大破坏和救援环境的动态不确定性,基于建筑平面图、激光雷达点云图像、平面逃生图等灾前地
科技的飞速进步,使得互联网文本信息呈现指数化增长的趋势。从浩如烟海的文本信息中准确抽取实体和关系,对于构建知识图谱、实现智能对话等前沿技术有着重要的意义和价值。实体识别和关系抽取任务过去常采用的是流水线方法,不考虑两个子任务的关联性,而将它们独立看待。即先从文本中抽取出可能的实体并进行类别预测,然后对得到的结果集中的实体两两进行关系的分类。流水线方法存在诸多问题,例如级联误差、子任务相关性不足、信
苹果在采摘、运输和分选的过程中,其表面容易擦伤、磕伤,从而导致苹果品质受到破坏,而这些缺陷会导致出售过程中由于苹果品质不过关而出现大批量退货情况,这给果农的经济收入带来了很大的影响。目前我国苹果种植以中小型个体户为主,主要依靠人工进行缺陷检测和判断,因此为了减少苹果出售过程中出现大批量退货情况,提升我国苹果的品质和市场竞争力,需要一种无损和低成本的检测方式来对采摘后的苹果进行在线缺陷检测和识别。苹
杨梅是一种具有高附加值的水果,随着杨梅市场的扩大以及杨梅精品化发展,杨梅采摘的智能化需求日益增加。近些年深度学习的发展在农业智能化领域取得了瞩目的成就,许多学者将深度学习应用于水果分类分级上。但是在复杂光照、枝叶遮挡、果实堆叠的自然环境下,仍然存在漏检、误检和定位不准等问题。为提高杨梅采摘智能化水平,开发杨梅无损检测设备,本文提出了一种基于改进YOLOX-NANO算法的杨梅成熟度检测方法,并开发了
当今世界,丰富多元的信息充斥着每个人的生活,信息过载问题尤为严重。对广大用户来说,信息过载带来的一个主要问题是:巨量冗余的信息将极大干扰用户对其所需信息的准确选择。如何从海量的数据中快速找寻用户最感兴趣的内容是当前各大平台关注的热点,这一现象促进了推荐技术的快速发展。在推荐系统中,如何根据已有的用户行为和信息准确地对用户偏好进行预测是最核心的问题。针对上述问题,本文围绕推荐领域的发展历程和研究现状
目的：系统评价桂枝芍药知母汤联合西药治疗急性痛风性关节炎的安全性和疗效。方法：计算机检索PubMeb、The Cochrane Library、EMBASE、Web of Science、国家知识基础设施数据库（CNKI）、中国学术期刊数据库（CSPD）、中文科技期刊数据库（CCD）和中国生物医学文献数据库（CBM）,搜索桂枝芍药知母汤联用西药与单用西药治疗急性痛风性关节炎的疗效与安全性临床随机对