氮掺杂富勒烯结构和性质的理论研究

来源 :河北工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fllmn2585
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
在富勒烯笼上或笼内掺入氮原子或相关的氮化物形成的氮掺杂富勒烯不仅具有富勒烯的物理化学性质,同时还具有由于氮原子的掺入导致电子结构改变而产生的各种独特的性质,包括稳定性、磁性、反应活性等。理论计算是评估氮掺杂富勒烯结构稳定性和反应性、预测其物理化学性质以及潜在应用的有效方法。本论文采用密度泛函理论(DFT)计算了一系列氮掺杂富勒烯结构,系统分析了其电子结构、成键方式、催化反应活性以及芳香性等性质,并且预测了其潜在的应用。首先,我们通过DFT计算研究了两种金属碳氮化物团簇富勒烯结构:氰化物(MCN@C2n,M为金属)和碳氮化物(M3CN@C2n)以及相应的C(?)N交换的结构。研究结果表明,由于碳原子和氮原子的位置交换导致了M3CN@C2n体系中不同的多中心键的成键方式。而且,我们发现碳原子和氮原子位置不同的两个异构体的相对稳定性可以通过超共轭来解释。此外,拓扑分析显示金属-碳笼之间表现出弱共价相互作用,N/C-碳笼之间则表现明显的离子性。其次,我们研究了一系列不同尺寸和类型的氮杂富勒烯的化学性质。通过理论计算我们研究了多个氮杂富勒烯在析氢反应(HER)中的应用,研究结果表示氮杂富勒烯具有良好的HER催化性能,与纯富勒烯相比,氮原子的掺入明显提高了HER活性。通过对电子密度差的分析,我们观察到吸附的氢原子与碳吸附位点之间具有明显的电子转移,从而增强了HER活性。最后,通过对B30N30富勒烯结构的研究,我们发现其异构体结构的相对稳定性与局部芳香性之间存在很好的线性关系,因此我们对局部芳香性在B30N30富勒烯吸附多种小分子的活性中的潜在作用也进行了探索。研究发现,核独立化学位移(NICS)值负值较小(或较正)的表面位点可以被认为是最有希望吸附小分子的位置。通过对不同结构的尝试我们发现该结论不仅局限于B30N30富勒烯结构,还可以应用于具有平面(如石墨烯)、弯曲(如富勒烯、纳米管)甚至弯曲蜂窝(如硅烯)结构等各种材料的表面,从而大大拓宽了传统的芳香性概念。
其他文献
土遗址是较少受到公众关注的文化遗产类型,也是数十年来遗址保护的难点。"合理利用"是中国遗址保护几十年经验的总结,也是社会发展的必然,而建设遗址公园是重要的方式之一。改变理念是土遗址保护的关键所在,关于遗址公园的建设,我们需厘清建与不建、拆与不拆、定位是遗址还是公园这三个问题。建设遗址公园不再只是为了保护遗址,同时也传承优秀文化,满足公众的文化和休憩需求,应采纳"合理利用"的方式,同时"加强管理",
为比较商品猫粮分析保证值与检测值之间的差异,本研究选择了29款电商销售的低价猫粮,并测定其标签中规定的营养成分含量,评估电商途径购买的宠物饲料的质量安全风险。结果表明:粗蛋白质和总磷的测定平均值低于分析保证值最低值的平均值,差值分别为-12.23%和-0.06%。粗灰分的测定平均值高于分析保证值最高值的平均值,差值为0.83%。粗脂肪、粗纤维、水分、钙测定平均值满足最低保证值平均值,但部分产品不在
人才是我国经济社会发展的第一资源,关键人才的流失将对企业造成极大的影响,建立适合企业本身的人才离职预测模型有着至关重要的意义。目前,随机森林算法在该领域有着广泛的应用,但在大多数企业的人才信息数据库中,离职人才与在职人才信息数量的不平衡导致了随机森林算法预测性能的不稳定;同时各个企业的人才离职因素不尽相同,而随机森林算法的节点分裂方式较为单一,不能根据不同企业人才信息的特点做出调整。针对以上问题,
随着人工智能领域的飞速发展,物体识别技术的研究成为越来越多人关注的热点,物体识别技术中最为关键的部分就是特征提取,传统的特征提取算法一般采用人工设计的方法,不能准确的表示物体的特征信息,如何对特征提取算法进行优化,得到更为准确、完整的物体特征信息成为物体识别领域的主要研究方向。为了能够有效的完成物体识别的特征提取和分类工作,本文将稀疏字典学习算法应用于物体的特征提取过程,本文主要工作如下:首先,分
2020年12月20日,"2020中国区域农业品牌发展论坛暨2020中国区域农业品牌年度盛典"系列活动在北京拉开帷幕,论坛重磅发布了《中国区域农业品牌发展报告(2020)》(以下简称《报告》)。《报告》将我国农业概括为一个"稳"字。从"稳"出发,将区域农业公用品牌在2020年的突出特征以及对2021年的憧憬进行诠释:中国经济稳中有升,农业品牌稳成长,特色品牌稳增长,2021稳预期。
期刊
姿态估计使计算机能够识别图像中人体的解剖学关键点,作为人体动作识别和行为分析的研究基础,姿态估计广泛的应用于智能监控、人机交互等领域,是计算机视觉领域的研究热点。随着深度学习的引入,使得基于静态图像的多人人体姿态估计的性能得到一定提升,进而发展出基于视频的多人人体姿态跟踪技术。然而由于人体交互遮挡、服饰多样化、自身遮挡、光照变化和场景物体干扰等因素,使得多人人体姿态估计与跟踪仍然是具有挑战性的一项
太阳能电池作为新一代清洁能源的制造者,其缺陷的存在极大地影响太阳能电池使用寿命和转换效率。基于机器视觉的太阳能电池缺陷检测技术为太阳能电池成品质量提供了有效保障。然而,由于太阳能电池缺陷样本数据规模少、背景出现非均匀随机纹理分布等情况,依靠大量数据训练的深度学习方法和基于背景重构的方法应用于太阳能电池缺陷检测时存在诸多问题。为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷数据增强方法和一种针对
随着集成电路的逐步发展,器件的特征尺寸被要求不断减小,铝及其合金已无法适应这种改变,由于铜具有更低的电阻率和RC延迟、更优越的抗电迁移特性,已完全取代铝成为首选的深亚微米IC金属布线材料。迄今为止,化学机械平坦化(CMP)被认为是可以同时兼顾全局和局部平坦化要求的最有效方法,已广泛应用于多层铜布线双大马士革镶嵌工艺中。但由于抛光后的铜表面存在分界面化学反应和研磨微粒,会引入沾污和表面缺陷,尤其是以
三甲胺臭味是电冰箱贮藏食品产生异味中的代表物.通过实验得到多种活性炭吸附三甲胺的实验结果;筛选出能有效去除食品贮藏异味的活性炭吸味剂,给出了吸附净化效率并与日本、香港同类产品作了比较.
近年来,深度学习技术的发展十分迅速,在文本处理,语音识别,目标检测等领域获得了巨大的成功。目前国内外学者利用深度学习技术在很多专业领域都取得了不错的成果,但是在课堂教学分析领域,深度学习技术还缺少有效的应用方案。在课堂教学活动中,识别学生在课堂中的行为状态有利于分析学生的课堂学习效率和质量,并对教师的课堂教学质量进行评估,为此本文提出了两种基于深度学习的课堂行为识别算法。首先是基于可穿戴传感器的课