基于纳米CoFe2O4的高选择性催化发光乙醚气体传感器

来源 :节能 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chen17981
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
采用水热法制备纳米材料CoFe2O4,发现乙醚在其表面产生发光现象,据此开发用于检测乙醚气体的催化发光传感器.在优化条件下,催化发光强度与气体浓度线性范围在30~1200 mg/L时,呈现良好的线性关系(R2=0.9905),对乙醚检出限达到5.5 mg/L.对甲醛、乙醇、甲苯等10种常见挥发性有机物进行反复测试,发现传感器除对乙醚具有强响应外,对其他任何物质无响应或弱响应,表明传感器对乙醚具有良好的选择性和灵敏度.
其他文献
通过虚拟锚点高维坐标的方式对非视距误差进行识别,并减弱其对定位精度的影响.在N维空间中,虚拟引入锚点的第N+1维坐标,以锚点N+1维坐标为基准对非视距测量值进行修正,再以修正值求解锚点第N+1维坐标,通过迭代优化待求点的定位结果.本文对虚拟锚点高维坐标的非视距识别及定位优化方法进行了多组实验,结果表明,通过虚拟引入锚点高维分量可以识别一个或多个非视距误差,通过迭代修正的方式可有效提高定位的精度.
太阳能热水系统是我国应用范围最广的可再生能源建筑应用系统.实际运行中,由于太阳能的分布规律与热水的使用规律存在不匹配的问题,使用者的行为习惯对太阳能热量获取的负面影响大,因此节能效益评价普遍存在较大的偏差.通过分析热水用量、热水使用频率、冷水进水温度、水箱热损失、太阳能辐照量等因素对太阳能热水系统节能效益的影响,为太阳能热水系统的动态运行节能减排效益评价提供依据.
为了准确、及时地对桁架结构在长期服役后出现的构件和节点损伤进行检测,本文考虑了损伤引起的节点刚度下降,采用六自由度方向的线性弹簧模拟损伤后的节点,基于谱单元法建立了带有节点损伤的桁架结构动力学模型.对桁架结构施加窄带脉冲激励以激发结构内高频弹性波的传播,采用数值Laplace逆变换方法获取结构的时域响应.结果 表明,弹性波在通过两端含有受损节点的构件时,其传播会受到一定的阻碍,导致桁架节点位移幅值的改变和首波到达节点时间的延迟,通过分析节点损伤引起的弹性波在桁架中传播的变化情况,可以实现桁架结构的损伤检测
日供热负荷变化较大的热电联产企业的机组调节能力非常被动,而且全厂热率变化也较大.通过对各种实际运行工况计算热平衡,分别对投运双减器和投用热水储罐的经济性进行对比并得出结论,应用热水储能罐可以有效提高电厂热效率、减少锅炉故障率,为类似的热电联产企业提供一定参考.
应用有限时间热力学理论,对工质与热源间传热服从线性唯象传热定律的理想回热斯特林热机进行热力学分析,研究存在热阻、热漏和机械损失时具有理想回热的斯特林热机的有效功率特性,导出有效功率表达式.用数值计算的方法分析热漏、传热系数和高温热源温度对热机有效功率性能的影响.结果 表明,热机在最大有效功率点工作时虽然降低了部分轴功率,却可以得到更大的制动热效率,研究结果为斯特林热机的优化提供新的设计方案.
介绍燃气发电机组功率调节的主要方式、传统发动机控制器的特点,以及通用型PLC在较复杂控制系统中的优势.对发动机输出功率、转速、转矩之间的关系进行分析,得出通过控制发动机节气门开度调节燃气发电机组输出功率的控制策略.通过建立节气门数学模型并仿真,对发电机组输出功率的控制进行理论研究.在一台微型燃气热电联产机组上进行试验,验证了负功率控制、功率平滑控制和带死区控制等算法的可行性和优势.
溴化锂热泵机组作为一种节能型热泵机组,是清洁能源应用推广的重要选择.通过数学建模方法,构建溴化锂热泵机组的热物性及热泵机组各部件的数学模型.通过控制变量法,对溴化锂机组中发生器和吸收器运行过程中的浓度和温度进行假设,探究热泵机组性能系数的变化趋势.为溴化锂热泵机组的实际运行及优化提供指导.
为有效挖掘出网络协议漏洞,防止恶意攻击者泄露协议机密信息,维护协议运行环境安全,提出了一种基于被动分簇算法的即时通信网络协议漏洞检测方法.该方法使用被动分簇算法中先声明者优先机制挑选簇首,按照网络健壮性和能源有效性间的均衡原则明确网关节点;对待检测协议实施形式化定义,获得协议工作详细流程;采用AFL模糊检测工具对协议的正、负样本过采样,得到完整样本集合;将前向反馈网络和支持向量机分别当作生成对抗式网络中的生成模型与判别模型,利用拉格朗日算法得到检测用例数据,将其代入协议系统内完成漏洞检测.仿真结果证明,所
基于某能源站近几年供冷系统运行数据,并对2020年高温季节该能源站3台大容量制冷机组运行参数实时监测,对制冷机组制冷量及效率进行计算,并与目前市场上新型机组进行功率等工况的比对.结果 表明,该能源站大容量制冷机组制冷量明显衰减,衰减率分别为22.8%、14.15%及13.8%.同样工况、同样制冷量的情况下,使用新型机组在高温季节可节约电量约719357 kWh.
为了提高无刷直流电机(BLDCM)的工作稳定性,设计了一种基于Q学习算法优化的BP神经网络控制器(QBP-PID).QBP-PID利用BP神经网络(BPNN)对PID增益进行调节,并且引入Q学习的最优策略来修正权值动量项因子,优化BPNN中的关键权值,使得控制器具有更好的学习能力和在线修正能力.仿真结果表明:相比传统的PID、模糊PID (Fuzzy-PID)和BP神经网络PID(BP-PID),QBP-PID的自适应能力、抗干扰能力和鲁棒性更强.