BiOBr/FexOy@ACSs的制备及其光催化还原CO2的性能研究

来源 :太原理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuhua_ly
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
使用太阳能光催化还原二氧化碳以减少二氧化碳排放是一种很有前景的清洁可再生燃料生产技术。最近几年,具有优异光催化活性的Bi基半导体和具有大比表面积和强吸附CO2能力的碳基载体引起了广泛关注。然而,对于单一的BiOBr光催化剂,存在e--h+对的低分离效率和弱的CO2吸附能力,限制了其在光催化CO2还原中的开发和应用。因此,迫切需要构建一种理想的光催化剂体系,该体系具有优异的光吸收性,光生e--h+对的高效分离和高CO2吸附能力。根据上述问题,选择具有较高吸附容量和较大比表面积以及较强的电荷转移能力的材料来负载高效光催化剂对于光催化CO2还原的研究和开发应该是非常重要的。
  (1)在本文的工作中,通过悬浮聚合法成功合成的酚醛树脂基炭球,在850℃下通过炭化和蒸汽活化得到活性炭球(ACSs)。然后,通过简单的浸渍方法成功制备了BiOBr/ACSs样品。通过XRD,SEM,EDX,DRS,PL,EIS,XPS,BET,CO2吸附等温线和CO2-TPD对制备的样品进行表征。BiOBr和BiOBr/ACSs样品表现出对光催化CO2还原的高CO选择性,在UV-vis照射下,BiOBr/ACSs(23.74μmol·g-1·h-1)比BiOBr(2.39μmol·g-1·h-1)具有更高的光催化活性。此外,分析结果表明,对于这样的光催化剂体系,较高的微孔表面积和较大的微孔体积为CO2吸附步骤提供了足够的物理吸附位点,并且ACSs的内在结构可以快速提供有效的电子转移能力,有效分离光生e--h+对。最后,研究并提出了可能增强的BiOBr/ACSs光催化机理。我们的研究结果为CO2还原为太阳能燃料和化学品的高效光催化剂体系的构建提供新的和重要的研究思路。
  (2)通过在制备ACSs的过程中加入Fe盐,经过高温炭化和蒸汽活化后成功制备出了FexOy@ACSs。然后,经过简单的浸渍法制备了BiOBr/FexOy@ACSs样品。通过XRD分析发现Fe元素以Fe2O3和Fe3O4的形式存在在ACSs中。光催化实验结果发现BiOBr/FexOy@ACSs有更高的光催化活性,相应的速率为43.85μmol·g-1·h-1。经过一系列的表征分析,增强的光催化活性归因于Fe的存在会引起界面电荷转移效应,能够更快速的传输电荷,避免了光生e--h+对的复合。此外,FexOy@ACSs显著的光吸收性能,提高了BiOBr在可见光区域的吸收。FexOy@ACSs更强的CO2吸附能力,使得负载在表面的BiOBr处在一个CO2富集的环境下,更有利于光生e-与CO2完成还原反应。最后,提出了BiOBr/FexOy@ACSs样品可能的光催化机理。
其他文献
随着科学技术的发展以及工程机械系统自动化程度的提高,现代工程实际系统日趋复杂化,且对系统控制性能的要求、作业任务的难度不断加强。其中,极具代表性的下三角非线性系统的控制问题,受到了国内外诸多学者的广泛关注,并取得了大量的研究成果。本文主要采用递归设计方法,基于确定性系统和随机系统Lyapunov稳定理论,依次研究了下三角确定性非线性系统、下三角随机非线性系统,以及下三角非线性多智能体系统的控制器设
随着计算机科学的快速发展以及医疗领域对大脑神经科学的深入研究,脑机接口(brain-computer interaction,BCI)成为一种新型的人与外界环境的交互方式,吸引广大学者的研究热情。BCI不依赖任何动作信息、语言信息和视觉信息的参与,能将 EEG 信号转换为相应的指令来实现与外界的交流与控制。目前BCI系统的应用范围越来越广,涉及到医疗患者康复、医疗疾病诊断、作业安全高效、军事装备和
目前,云平台根据服务提供商和用户之间签订的服务水平协议(SLA)为用户提供付费服务,云平台提供商为了提供高质量的服务引入体验质量(QoE)指标,该指标包含用户关于服务质量(QoS)和用户需求的反馈信息.但有些贪婪的用户为了获取超出SLA以外的服务,故意提供错误的反馈信息,影响到QoE收集的准确性,因此,云平台提供商必须监控QoE指标,并根据该指标提供更好的服务.目前,已有研究者对云平台QoE的监测
学位
为了处理现实问题中所包含的不确定性,在过去的几十年中,研究者们构造了一系列的数学模型,例如:模糊集模型、粗糙集模型以及软集模型。其中,软集模型具有包含参数化工具的特点。通过使用软集模型,人们便于从不同的属性(参数)的角度对同一事物(问题)进行刻画与分析,也便于从不同的属性(参数)的角度对事物(问题)所包含的不确定性进行研究。将软集模型与其他理论模型相结合,可以得到软集的扩展模型。软集的扩展模型顺承
随着互联网规模的飞速发展,网络传输的数据量也在不断增加,日益增长的网络数据对网络带宽和服务器性能提出越来越高的要求。所以,网络数据分发的实时性与可靠性是一个需要解决的问题。  同时,随着网络规模和网络用户数量的不断增加,网络请求往往聚集在少数网络资源上,这就导致了网络请求的负载不均。面对这种情况,如何将一些热点资源迁移到网络低负载区域的节点上,在一定程度上实现网络资源的负载均衡也是一个急需解决的问
随着互联网的快速发展,网络应用如雨后春笋般出现在我们身边。网络的开放性和可扩展性使得人们在一定程度上,可以根据自己的意愿去设计和实现网络应用流的通信和传递方式。大量的应用流数据和各式各样的通信协议规则都为网络应用流量的管理带来巨大的挑战。  在对网络应用流量识别过程中,研究人员通过不断更新识别特征,改进识别算法以应对过去模型和方法对现有网络的缺陷和不足。但对现有的复杂网络流的识别仍存在以下挑战:特
随着互联网的不断普及,网络服务的种类也不断增加,其依托于主机的端口对外提供各种服务如HTTP、SSH、FTP等。网络服务在给我们的工作和生活提供极大的便利的同时也隐藏了不可忽视的风险与隐患,近年来重大网络安全事件不断发生,网络安全态势日益严峻,国家积极加强对互联网安全的治理。在此背景之下,就更需要有效的方法和手段对较大规模的各种网络服务进行统计和监管。  本课题首先对网络服务探测技术进行研究,针对
学位
人脸关键点检测指的是从原始的人脸图像中检测出面部的目标区域。精确的关键点检测在众多人脸相关的科研和应用中起到重要作用,例如人脸识别、人脸动画、人脸姿态估计和人脸建模等。从技术实现上看,人脸关键点检测可以拆分为两个子任务:人脸检测和人脸关键点定位。过去的几年时间里,凭借着优秀的图像特征自动提取能力,深度学习极大促进了人脸关键点检测研究的进展,但随之而来的一些问题也不得不引起重视:主流的人脸关键点检测
命名数据网络,NamedDataNetworking(NDN),是以内容为中心的网络架构中最有代表性的一员。NDN改变了传统IP网络的传输模式,它利用路由节点可以存储数据的特点,实现了分布式的信息交换。NDN天然支持组播和多源多路径的传输模式,它的中间缓存特性也能大大减少网络时延。NDN现在已经在物联网以及传感器网络中有大量的应用。但是,NDN的固有架构只支持Pull型通信模式,缺乏Push型传输
月桂醇聚醚硫酸酯钠盐、十二烷基硫酸钠盐、烷基苯磺酸是我国日化行业磺化装置生产的主要产品。随着产品质量和环保要求越来越严格,磺化产品工艺优化和副产物的资源化利用具有重要的意义。本文主要开展月桂醇聚醚硫酸酯钠盐脱除二噁烷的工艺、十二烷基硫酸钠盐的干燥工艺及磺化碱洗水的处理工艺方面的研究。  首先,论文对月桂醇聚醚硫酸酯钠盐的生产工艺进行优化改进,降低了产品中1,4-二噁烷的含量。对原真空中和工艺系统脱
学位