微波诱导燃烧法制备Nd3+掺杂LaBO3粉体及表征

来源 :化学研究与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hulin510
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以六水硝酸钕、甘氨酸、硼酸和水合硝酸镧为原料,采用微波诱导燃烧合成法制备稀土元素Nd3+掺杂改性的LaBO3粉体。采用UV-VIS DRS、XRD、PL和SEM等分析测试方法对目标产物进行表征。探究了Nd3+的掺杂量为1~5%时,产物的形态结构和发光性质及煅烧温度和煅烧时间对产物相组成的影响。结果表明:Nd3+掺杂的LaBO3粉体均为正交晶系LaBO3晶体,最佳反应条件是Nd3+的掺杂量为3.0%,煅烧温度600℃,煅
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建立了串联DAD和FLD检测器同时测定农产品中具有紫外吸收和荧光性质的农药残留的分析方法。农产品样品经过乙腈提取,采用固相萃取柱对提取液进一步净化,采用特殊的方案将DAD检测器和FLD检测器串联起来,对样品进行检测分析。优化结果表明:乙腈高速匀浆2min或恒温振荡30min、采用500mg/6mL复合氨基柱、内径0.175mm的不锈钢管线或Peek管串联DAD和FLD,样品先经过DAD检测器,流出液再经过FLD的方式串联时,农药的回收率最佳。实验的六种代表农药在10~400μg·L-1
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采用水热辅助表面印迹技术,制备了铅离子印迹硅胶,利用红外光谱表征了其表面官能团,采用平衡吸附法研究了铅离子印迹硅胶对碱性蚀刻废液中铅的吸附性能和选择脱除能力。结果表明,在298K时,铅离子印迹硅胶对铅的最大吸附量为57.8 mg·g-1;脱除碱性蚀刻废液中铅时,铅离子印迹硅胶的优选剂量为8 g·L-1;在298K时,脱除时间为120 min;铅离子印迹硅胶在碱性蚀刻废液中脱除铅时显示出良好的选择性,铅的脱除率达到97.2%;铅离子印迹硅胶再生5次后,对铅的脱除率
针对活性炭吸附VOCs过程的安全性问题进行了研究,采用咪唑-脯氨酸离子液体对活性炭进行改性,优化吸附性能。以典型的甲苯气体为例,讨论了改性前后活性炭结构的变化对甲苯吸附性能的影响,并探索了改性前后活性炭的热反应安全性。研究结果表明:咪唑-脯氨酸改性活性炭表面的孔隙数量增多、孔径变大、含氧官能团增加、比表面积和体积增大。改性活性炭对甲苯的吸附量78 mg·g-1是改性前活性炭吸附量36.03 mg·g-1的2.17倍,吸附能力明显提升;粒径为51μm和111μm的
以苯胺、十二酸、N,N-二甲基乙醇胺等为原料合成了十二烷基二甲基苄基氯化铵(1227)结构修饰的阳离子表面活性剂(I10,I12,I14,I16)。利用1H-NMR和FT-IR对目标产物结构进行表征。在25℃条件下,分别用电导率法和表面张力法测定目标产物的临界胶束浓度(CMC)和表面张力(γ)。结果表明,I16的CMC值最小,为4.29×10-5 mol·L-1,γCMC值为38.08 mN·m,并计算目标产物在空气-水界面上的饱和吸附量(Γmax)、单个吸附分
在分析了改性双基推进剂不同成分含量对其燃速性能影响的基础上,使用机器学习方法建立了以推进剂成分含量及压强为输入变量,推进剂燃速值为输出的预测模型。通过以相关系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)作为模型的性能评价指标,比较了不同机器学习方法的预测性能,包括随机森林、支持向量回归、极限梯度提升、人工神经网络、多元线性回归、偏最小二乘回归和K最近邻回归。结果表明,以多项式内积(Poly)为核函数的支持向量回归(Support Vector Regression,S
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本文通过在二氧化钛表面负载钴金属来制备钴基催化剂,并应用XRD、TEM等方法对催化剂进行了表征和确证。同时通过催化百里酚加氢反应验证其催化性能。结果表明:本文所制备的催化剂表面金属分布均匀,结构很稳定,在百里酚催化加氢反应中表现出优良的催化性能,可多次重复使用。本文考察了催化剂负载量、反应时间、温度、压力等因素对催化加氢反应的影响。在用重量比为10%(百里酚的量)的Co/TiO2-10,反应在140℃,4MPa下进行6h,原料的转化率可以达到97.8%。
本文以β-环糊精(CD)为载体,通过负载Fe3 O4和稀土镧(La)或铈(Ce),制备了可有效降解有机物的催化复合材料La-Fe3 O4-CD和Ce-Fe3 O4-CD.利用X射线光电子能谱分析及扫描电子显