新型準二維Ru摻雜含碲超導材料及其制備方法 792     

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本發(fā)明涉及一系列化學通式為CuIr_2?xRu_xTe₄(0.03≤x≤0.3)的超導材料及其制備方法，屬功能材料制造技術領域。其制備方法是傳統(tǒng)高溫固相法，通過將相應化學計量比的單質(zhì)Cu，Ir，Ru和Te充分研磨后抽真空封在石英管中，然后抽真空并在高溫下密封，最后把密封的裝有原材料的石英管放入爐子在850℃燒結(jié)四天得到CuIr_2?xRu_xTe₄(0.03≤x≤0.3)的多晶粉末。通過綜合物理性能測試系統(tǒng)(PPMS)來測試其物性，通過測量其電導率、磁性性質(zhì)、熱容等物理性質(zhì)，最終確定目標產(chǎn)物具有在超導電性。這是首例報道的Ru摻雜的含碲AB₂X₄型(A，B＝金屬離子；X＝O，S，Se，Te)系列超導體。通過合成此類化合物，可以拓寬AB₂X₄型化合物的應用范圍，使其在電力、通信、高新技術裝備和軍事裝備等方面實現(xiàn)巨大的應用前景。

超高壓高溫反應釜 1103     

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本實用新型公開了一種超高壓高溫反應釜，包括釜體、密封錐體和釜體帽，所述釜體右側(cè)的外部設置有測溫孔，釜體的中間設置有化學反應區(qū)，密封錐體上設置有法蘭和密封斜面密封斜面插入釜體的化學反應區(qū)內(nèi)，釜體帽包裹在釜體和密封錐體連接處的外部，釜體帽的內(nèi)側(cè)設置有緩沖區(qū)，緩沖區(qū)的一側(cè)連通有觀測孔并且觀測孔與外部相連通。該產(chǎn)品設計合理，通過采用哈氏合金制作的釜體、密封錐體和釜體帽的配合，增加了緩沖區(qū)和觀測孔，可以輕易觀察到泄漏；密封錐體上設置有法蘭，可以使得釜體帽螺紋的鎖緊壓力最大程度壓在法蘭的壓力面上，法蘭的壓力基本不會傳導到密封斜面，無需使用密封介質(zhì)，可以承受壓力0?300MPa和0?1200℃的高溫環(huán)境，滿足科研的使用需求。

模擬不同條件下微塑料溶液運移的裝置及方法 887     

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本發(fā)明屬于地下水污染修復技術領域，更具體地，涉及一種模擬不同條件下微塑料溶液運移的裝置及方法。一種模擬不同條件下微塑料溶液運移的裝置，包括支撐架、用于模擬不同水化學條件的供液單元、盛有塑料溶液的容器、設有模擬土壤的土柱模擬器、收集單元以及用于測量所述土柱模擬器中壓力的測壓單元，所述支撐架上設有用于向所述土柱模擬器加液的加液組件，所述加液組件分別與所述供液單元以及容器相連通，所述土柱模擬器的一端與所述加液組件相連通，另一端與所述收集單元相連通，所述土柱模擬器與所述測壓單元相連。本發(fā)明通過改變模擬土壤介質(zhì)的水化學條件進而擴大本裝置的適用范圍，為預估評價和修復地下水污染提供科學依據(jù)。

天然植物防曬組合物及其制備方法 713     

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一種天然植物防曬組合物及其制備方法，該組合物包括A相和B相，A相包括如下組分：油脂、乳化劑、化學防曬劑，B相包括如下組分：溶劑、舒緩劑、植物防曬劑、增稠劑、添加劑，所述添加劑包括防腐劑、pH調(diào)節(jié)劑和抗氧化劑；其制備步驟：(1)將溶劑、增稠劑、植物防曬劑、舒緩劑于乳化鍋內(nèi)加熱至75—80℃，并攪拌溶解；(2)將油脂、乳化劑、化學防曬劑加熱至75—80℃，加入到乳化鍋中，均質(zhì)乳化、降溫；(3)降溫至45—50℃時，依次加入抗氧化劑及植物防曬劑，繼續(xù)攪拌降溫；(4)降溫至45℃以下后，依次加入防腐劑和pH調(diào)節(jié)劑混合物；(5)檢查、出料、灌裝。本發(fā)明具有較好防曬效果。

5G無線接入網(wǎng)的切片調(diào)度方法、裝置、設備及存儲介質(zhì) 873     

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本發(fā)明公開了5G無線接入網(wǎng)的切片調(diào)度方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，方法包括對5G無線接入網(wǎng)下的各個切片業(yè)務的歷史數(shù)據(jù)進行重構(gòu)，獲得基于時間分布的各個切片業(yè)務的歷史占比分布數(shù)據(jù)；將各個切片業(yè)務的所述歷史占比分布數(shù)據(jù)輸入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到各個切片業(yè)務的預測占比分布數(shù)據(jù)；將所述預測占比分布數(shù)據(jù)輸入預置的DQN強化學習模型中，根據(jù)輸出的網(wǎng)絡切片資源的分配方案對與所述分配方案相關的切片業(yè)務進行調(diào)度。本發(fā)明實施例提供的5G無線接入網(wǎng)的切片調(diào)度方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，通過基于深度學習的業(yè)務預測策略與基于DQN強化學習的切片資源調(diào)度策略，提高了業(yè)務分布預測的準確率，優(yōu)化了切片資源的決策與調(diào)度能力。

鈀基蜂窩狀整體式燃燒催化劑的制備方法及其應用 930     

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本發(fā)明是一種采用化學鍍技術在不銹鋼絲網(wǎng)基體上負載低含量貴金屬鈀制備蜂窩狀整體式燃燒催化劑的方法。在本發(fā)明的制備方法中,無需在不銹鋼絲網(wǎng)基體表面預涂覆氧化鋁膜,即可直接負載貴金屬,制備方法更為簡單方便;而且制備的催化劑中鈀組分在絲網(wǎng)基體表面負載牢固,在彎曲測試和粘膠帶測試中無明顯起皮和脫落現(xiàn)象。同時本發(fā)明制備的整體式燃燒催化劑中貴金屬鈀的含量雖然只有0.1～0.5wt%,但將其用于甲苯的催化燃燒凈化處理時,在約220℃的較低溫度下,即可使甲苯轉(zhuǎn)化率達到90%以上,具有良好的低溫催化凈化效果。

白芷藥材水提液指紋圖譜及其建立方法和應用 1001     

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本發(fā)明提供了一種白芷藥材水提液指紋圖譜的建立方法及其指紋圖譜和應用。該方法包括白芷藥材的提取,白芷藥材水提液HPLC指紋圖譜的建立。通過對13批不同產(chǎn)地白芷藥材進行測定,確定了11個共有指紋峰。本發(fā)明建立的白芷藥材水提液指紋圖譜重復性高,可作為測定白芷中化學組分的方法,也可作為白芷藥材的鑒別和質(zhì)量控制方法。

具有彈性的車輪 804     

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本發(fā)明公開了一種具有彈性的車輪，車輪底板和車輪端板由Q235材料制成，其化學成分能夠滿足要求，且橡膠采用天然橡膠為主體，通過對橡膠件單獨測試和整體車輪的軸向剛度和剪切剛度標準測試計算，保證其能夠滿足應用需求。本發(fā)明的具有彈性的車輪，車輪底板和車輪端板由Q235材料制成，其化學成分能夠滿足要求，且橡膠采用天然橡膠為主體，通過對橡膠件單獨測試和整體車輪的軸向剛度和剪切剛度標準測試計算，保證其能夠滿足應用需求。

鳶尾苷防曬護膚品 1089     

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本發(fā)明公開了一種鳶尾苷防曬護膚品。本發(fā)明鳶尾苷防曬護膚品中含有重量百分比含量為0.05%～0.8%的鳶尾苷。本發(fā)明所含的鳶尾苷成分是天然植物中的提取物，具有性質(zhì)溫和、安全性高、對皮膚無明顯刺激性的特點，并且原料易得，其對紫外吸收強度大，能有效吸收太陽輻射中的紫外線，從而起到保護作用。本發(fā)明的純天然鳶尾苷防曬護膚品，不油膩，樣品通過安全性與穩(wěn)定測試標準，具有實際化妝品生產(chǎn)的應用價值，經(jīng)?SPF?290S?測試，其防曬指數(shù)?SPF?達到15～20，防曬效果可達到含化學防曬劑的市售品牌?SPF15產(chǎn)品的同等防曬功效。

鑒別壓榨茶油與浸出茶油的方法 1131     

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本發(fā)明公開了一種鑒別壓榨茶油與浸出茶油的方法，通過采集樣本紅外光譜，紅外光譜的波數(shù)范圍為400~3750cm?1，樣本紅外光譜數(shù)據(jù)通過消噪處理或特征提取，然后采用偏最小二乘、支持向量機或人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法建立鑒別模型，通過將未知樣品紅外光譜數(shù)據(jù)輸入鑒別模型，計算出其預測值，比較預測值與類別值之間的距離，類別值是指壓榨茶油和浸出茶油的賦值，據(jù)距離判斷未知樣本是壓榨茶油或浸出茶油。本方法無需對茶油樣品進行繁瑣的前處理，不損耗樣品，不消耗化學試劑，操作簡單，推廣價值高。

離子液體用作碳鋼緩蝕劑的方法 1020     

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本發(fā)明公開了一種離子液體用作碳鋼緩蝕劑的方法,離子液體是由1-辛基-2-吡咯烷酮陽離子和無機或有機陰離子組成,其中陰離子是HSO4-、NO3-、H2PO4-、CH3COO-、PTSA-、BF4-、PF6-、CH3SO3-、Br-或Cl-,在15℃～70℃的0.1mol/L～3mol/L鹽酸介質(zhì)溶液中,離子液體加入濃度為0.5mmol/L～5mmol/L時,對碳鋼的緩蝕率可達到90%以上;失重法和電化學測試結(jié)果均表明緩蝕效果顯著,與普通有機緩蝕劑相比,本發(fā)明使用的緩蝕劑具有離子液體的優(yōu)良性能,沒有可測的蒸氣壓,因此在溶液中不揮發(fā),沒有惡臭氣味,而且生物毒性低,屬于綠色高效緩蝕劑。

基于機器學習的化合物持久性篩查方法 747     

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本發(fā)明公開了一種基于機器學習的化合物持久性篩查方法，包括：下載化合物的SMILES，并計算化合物的分子描述符；將計算好的分子描述符按順序排列好，輸入至機器學習篩查預測模型中進行應用域判定，以對在應用域范圍內(nèi)的化合物進行預測；機器學習篩查模型輸出化合物的持久性篩查預測結(jié)果。本申請通過用機器學習篩查預測模型對海量化學品的持久性進行預測，結(jié)合多種機器學習算法和采用盡可能多的分子描述符，以期篩選具有較強持久性的化學污染物。

可移動的生活廢水有機處理裝置 1118     

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本實用新型公開了一種可移動的生活廢水有機處理裝置，包括處理設備，所述處理設備內(nèi)從左往右依次設置有沉淀腔、曝氣腔、膜過濾腔、化學處理腔和消毒腔，所述處理設備上端安裝有上蓋，所述化學處理腔上方上蓋內(nèi)轉(zhuǎn)動連接有轉(zhuǎn)動軸，所述消毒腔內(nèi)底部上端固定連接有水質(zhì)傳感器，所述處理設備前端固定連接有水質(zhì)監(jiān)控儀，所述處理設備下端固定連接有滑動輪。該可移動的生活廢水有機處理裝置，便于對處理設備進行移動，從而對不同區(qū)域的生活廢水進行處理，提高了處理設備的利用率，且移動方便，便于對水質(zhì)進行監(jiān)測，確保處理后的廢水達到排放標準，便于后臺對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，將水處理劑均勻分散在化學處理腔內(nèi)，有效縮短了廢水處理時間。

天然氣水合物相平衡模擬實驗裝置 1121     

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本發(fā)明公開了一種天然氣水合物相平衡模擬實驗裝置,其主要包括:相平衡模擬單元、壓力控制單元、溫度控制單元、穩(wěn)壓供液單元、穩(wěn)壓供氣單元、計量單元、數(shù)據(jù)采集單元。由以上各組成單元共同構(gòu)成的水合物相平衡模擬實驗裝置可以進行不同氣體的水合物相平衡實驗,并可以對不同化學藥劑存在下的水合物相平衡條件進行測定。通過對裝置的微小改動,還可進行多孔介質(zhì)中的相平衡實驗,對不同孔隙直徑的多孔介質(zhì)中水合物的相平衡條件進行測定。本發(fā)明具有操作簡便,測量精確,反應釜容積可變,可實現(xiàn)溫度、壓力的高精度控制等優(yōu)點。

訓練動作規(guī)劃模型的方法及目標搜索方法 822     

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本發(fā)明涉及目標搜索技術領域，具體涉及訓練動作規(guī)劃模型及目標搜索的方法，方法包括：獲取當前測試圖像、目標對象以及當前步數(shù)；獲取預測的邊界框以及目標對象的邊界框；基于預測的邊界框以及目標對象的邊界框的大小關系，確定當前動作規(guī)劃的獎賞；將當前測試圖像、目標對象以及當前步數(shù)輸入動作規(guī)劃模型，預測出下一步動作的概率分布及其對應的獎賞；根據(jù)當前動作規(guī)劃的獎賞、下一步動作的概率分布以其對應的獎賞，對策略網(wǎng)絡以及價值網(wǎng)絡的進行強化學習。在預測的邊界框以及目標對象的實際邊界框的基礎上，確定當前動作規(guī)劃的獎賞；利用預測結(jié)果對策略網(wǎng)絡以及價值網(wǎng)絡進行強化學習，以使得策略網(wǎng)絡以及價值網(wǎng)絡達到最優(yōu)，具有較高的搜索效率。

多晶硅還原爐內(nèi)硅棒生長速率預估模型 859     

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本發(fā)明公開了一種多晶硅還原爐內(nèi)硅棒生長速率預估模型，包括數(shù)據(jù)采集及預處理模塊，用于通過傳感器采集與硅棒生長速率相關的數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)集篩選模塊，用于對數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)集進行篩選，得到訓練集和測試集；訓練和評估模塊，用于對梯度提升決策樹模型進行訓練，利用平均相對誤差以及合格率對模型進行評估，待預測模塊，用于輸入待預測特征向量；預測結(jié)果模塊，用于將所述的待預測特征向量輸入到預測模型中，輸出預測結(jié)果。本發(fā)明摒棄了傳統(tǒng)的理論研究中復雜化學反應對生長速率的影響，不用考慮繁復的化學反應，實現(xiàn)了對多晶硅生長速率的預估，為提高生產(chǎn)效率，縮短生產(chǎn)周期提供指導。

無表面銅沉積的盲孔填充方法 868     

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本發(fā)明屬于盲孔填充技術領域，公開了一種無表面銅沉積的盲孔填充方法，利用電化學測試電鍍液的電化學性質(zhì)并模擬填孔工藝參數(shù)，在一定的電流密度或電壓范圍內(nèi)可實現(xiàn)無表面銅沉積、銅從孔底向上加速生長的盲孔填充。所述無表面銅沉積的盲孔填充方法包括：將盲孔板浸入除油液中；將盲孔板浸入含過硫酸鈉和硫酸的蝕刻液中；將盲孔板浸入硫酸中；將盲孔板垂直放入電鍍液中作為陰極，另一邊放入陽極，設置電流或者電壓參數(shù)進行電鍍。本發(fā)明通過電化學測試確定能實現(xiàn)無面銅填孔的電流密度或電壓，填孔率可達90％以上，并且所用電流密度比工業(yè)生產(chǎn)的電流密度更小，填孔時間更短，效率更高，能達到節(jié)約能耗的目的。

將混凝土深層密封劑引入混凝土結(jié)構(gòu)內(nèi)層的方法及裝置 712     

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本發(fā)明提供一種利用脈沖電化學滲透原理將混凝土深層密封劑引入混凝土結(jié)構(gòu)內(nèi)層的方法及裝置,所述脈沖電化學滲透裝置是一種移動控制系統(tǒng),包括:低壓脈沖電流產(chǎn)生裝置、正極(鈦金屬片)、負極(銅金屬棒)和智能監(jiān)測裝置,所述低壓脈沖電流產(chǎn)生裝置分別連接正極和負極,所述正極和負極還都連接智能監(jiān)測裝置?？刂蒲b置將混凝土深層密封劑溶液中的活性納米SiO2引入混凝土結(jié)構(gòu)深層,與混凝土內(nèi)部堿份Ca(OH)2發(fā)生化學反應生成無機硅結(jié)晶體,以填滿結(jié)構(gòu)中之孔隙、裂縫及毛細通道并永久成為混凝土的一部分,令混凝土致密并達到透氣不透水,它強化混凝土結(jié)構(gòu)同時抑制混凝土收縮裂縫的產(chǎn)生。從而解決了影響混凝土耐久性的根本性因素,最終達到改善成型混凝土的微觀結(jié)構(gòu)和性能,有效延長混凝土的耐久性。

造紙法再造煙葉生產(chǎn)廢水處理中的混凝劑用量的調(diào)節(jié)方法 780     

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本發(fā)明公開了造紙法再造煙葉生產(chǎn)廢水處理中的混凝劑用量的調(diào)節(jié)方法，按照設定步長的增加量逐漸加大混凝劑的添加量，且添加適量的離子型聚丙烯酰胺溶液；對于每增加一個步長增加量的混凝劑，都測出與其對應的Zeta電位值、色度和化學需氧量；根據(jù)多組混凝劑的添加量和對應的Zeta電位值，進行線性擬合，計算出Zeta電位值為零時混凝劑的最優(yōu)添加量，并測得與其對應的Zeta電位值、色度和化學需氧量；因基于Zeta電位采用了對逐步加大混凝劑用量的梯度測試，并通過實驗數(shù)據(jù)得出線性模擬方程，從而簡單快速計算出混凝劑的最佳用量，進而獲得了對生產(chǎn)廢水的處理效果最好的色度及化學需氧量的參數(shù)指標，在凈化水資源的同時也節(jié)約了經(jīng)濟成本。

交流母線電壓穩(wěn)定器 1045     

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本發(fā)明公開了一種交流母線電壓穩(wěn)定器，包括諧波電流輸出裝置、電壓電流測量模塊、諧波諧波阻抗計算模塊、阻抗波特圖繪制模塊、深度強化學習決策模塊以及可變阻抗模塊；所述諧波電流輸出裝置與電網(wǎng)連接；所述電壓電流測量模塊與所述電網(wǎng)連接；所述諧波阻抗計算模塊與所述電壓電流測量模塊連接；所述阻抗波特圖繪制模塊與所述諧波阻抗計算模塊連接；所述深度強化學習決策模塊與所述阻抗波特圖繪制模塊連接；所述可變阻抗模塊分別與所述深度強化學習決策模塊和所述電網(wǎng)連接。本發(fā)明實施例提供的一種交流母線電壓穩(wěn)定器，能夠靈活的調(diào)控系統(tǒng)的阻抗特性，實現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

直流配電系統(tǒng)穩(wěn)定系統(tǒng) 962     

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本發(fā)明公開了一種直流配電系統(tǒng)穩(wěn)定系統(tǒng)，包括諧波電流注入裝置、電壓電流測量模塊、阻抗計算模塊、繪圖模塊、深度強化學習決策模塊以及穩(wěn)定增強器；所述諧波電流注入裝置與直流母線連接；所述電壓電流測量模塊與所述直流母線連接；所述阻抗計算模塊與所述電壓電流測量模塊連接；所述繪圖模塊與所述阻抗計算模塊連接；所述深度強化學習決策模塊與所述繪圖模塊連接；所述穩(wěn)定增強器分別與所述深度強化學習決策模塊和所述直流母線連接。本發(fā)明實施例提供的一種直流配電系統(tǒng)穩(wěn)定系統(tǒng)，能夠靈活的調(diào)控系統(tǒng)的阻抗特性，實現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

新型Co摻雜A15型超導材料及其制備方法 829     

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本發(fā)明設計一系列化學通式為V3?xCoxSi(0≤x≤0.3)的超導材料及其制備方法，從屬于量子功能材料制造技術領域。本發(fā)明使用新型的電弧熔煉法：通過將相應化學計量比的V粉、Co粉和Si粉充分研磨后放入磨具中壓成圓柱形塊體；將壓好的圓柱形塊體放入電弧熔煉爐中熔煉成金屬合金球；將金屬合金球置于石英管中，抽至真空度為1×10?4～1×10?5Torr后，用乙炔火焰進行封管密封，然后置于800～1200℃的箱式爐中煅燒12～48h，得到V3?xCoxSi(0≤x≤0.3)的金屬合金球。通過綜合物理性能測試系統(tǒng)(PPMS)來測試其物性，通過測量其電導率、磁性性質(zhì)、上臨界磁場等物理性質(zhì)，深入考察目標材料的超導物性。本發(fā)明基于V3Si的化學摻雜實驗為A15超導體的結(jié)構(gòu)與性能等理論研究提供了參考，豐富了超導體的研究內(nèi)容，有望促進V3Si超導體的實際應用。

凝膠態(tài)聚合物鋰離子電池電解質(zhì)及其制備方法 999     

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本發(fā)明屬于鋰離子電池領域,涉及一種凝膠態(tài)聚合物鋰離子電池電解質(zhì)及其制備方法。該電解質(zhì)為聚偏氟乙烯系凝膠電解質(zhì),其中添加有改性玻璃纖維。通過將P(VDF-HFP)和球磨過的改性玻璃纖維共混之后,得到性能優(yōu)越的自支撐的聚合物膜。由于改性玻璃纖維有一定量的納米顆粒,另外玻璃纖維構(gòu)建強有力的支撐網(wǎng)絡,從而使得該聚合物有極好的交聯(lián)的微孔結(jié)構(gòu)、極佳的吸液性能,并有較強的機械強度。將該聚合物浸泡在電解液中形成的凝膠聚合物電解質(zhì),組裝成電池后,電化學測試表明,該凝膠聚合物電解質(zhì)有良好的離子傳輸性能,電化學穩(wěn)定性能和高的離子電導率,可以作為聚合物離子電池的電解質(zhì)。

印刷電路板加工用重氮片及其制作方法 696     

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印刷電路板加工用的重氮片及其制備方法,該重氮片是通過將聚脂膠片表面涂敷感光化學品制成,感光化學品的制備方法為將助劑、成膜劑、重氮物、偶合劑等加入溶劑中,并在上述溶液中分三次加入三聚氰胺,攪拌加熱后制成,通過測試表明用該方法制備的重氮片具有良好的硬度和光學性能,克服了現(xiàn)有技術中抗劃傷能力偏低,報廢率高的缺點,有效的減少返工率并降低生產(chǎn)成本。

紅色長余輝發(fā)光材料及其制備方法 713     

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本發(fā)明公開了一種紅色長余輝發(fā)光材料及其制備方法,所述發(fā)光材料的化學特征式為:Y2O3:aEu3+,bDy3+,其中Eu3+、Dy3+為激活劑,式中0

銥氧水合物催化劑的制備方法 706     

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本發(fā)明公開了一種銥氧水合物催化劑的制備方法，包括如下步驟：（1）將堿金屬銥氧化物粉末M_xIrO_y與炭黑混合作為催化劑前驅(qū)體，M=Li,Na或K，炭黑的重量含量為6%?10%；取混合粉末，以四氫呋喃作溶劑、Nafion作粘結(jié)劑，制備催化劑ink；將超聲均勻的ink涂覆在玻碳電極或碳布上制成含有前驅(qū)體的電極；（2）將步驟（1）中制得的電極放入酸性電解質(zhì)溶液中，通過原位電化學的方法促進前驅(qū)體發(fā)生結(jié)構(gòu)相變，生成銥氧水合物催化劑。本發(fā)明將原本不穩(wěn)定的銥酸鹽反應成能在酸性電解質(zhì)溶液中穩(wěn)定，且催化活性高的電催化劑，節(jié)省實驗步驟，制作工藝簡單，且能在電化學測試數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)表征圖中可清晰直觀地看到堿金屬銥氧化物在反應前后發(fā)生了結(jié)構(gòu)變化。

生長在Si襯底上的GaN薄膜及其制備方法和應用 1106     

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本發(fā)明公開了一種生長在Si襯底上的GaN薄膜，其包括由下至上依次排列的Si襯底、AlN緩沖層、GaN形核層、GaN外延層；所述Si襯底的晶體取向為111面偏100方向0.5-1°；通過襯底以及其晶向的選取、采用脈沖激光沉積工藝生長AlN緩沖層、采用金屬有機化學氣相沉積工藝生長GaN形核層、采用金屬有機化學氣相沉積工藝生長GaN外延層等步驟制備而成。本發(fā)明的GaN薄膜應用于LED器件、光電探測器等器件中，具有密度低、結(jié)晶質(zhì)量好、成本低等優(yōu)點。

固體氧化物燃料電池陰極表面修飾方法 960     

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本發(fā)明公開了一種固體氧化物燃料電池陰極表面修飾方法。該修飾方法具體是通過燃燒法與高溫煅燒法合成脈沖激光沉積儀(PLD)的LSCF靶材、GDC靶材和鐠鈰氧化物靶材；其中鐠鈰氧化物的化學式為PrxCe1‐xO2；x＝0～1；通過脈沖激光沉積儀在單晶襯底電解質(zhì)上沉積SOFC陰極材料鑭鍶鈷鐵，并在其表面沉積納米級別的鐠鈰氧化物作為表面修飾層。在高溫空氣條件下測試其電化學阻抗圖，發(fā)現(xiàn)表面修飾顯著提高鑭鍶鈷鐵的陰極氧還原活性以及長期穩(wěn)定性，對指導合成新型陰極電極材料，推廣固體氧化物燃料電池商業(yè)化具有重要意義。

針對吸附DMMP的疏水性MOF的機器學習方法 700     

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本發(fā)明涉及計算化學與納米復合催化材料領域，公開了一種針對吸附DMMP的疏水性MOF的機器學習方法及提取系統(tǒng)、設備，該提取方法包括：通過巨正則蒙特卡洛模擬得到金屬有機框架材料的結(jié)構(gòu)描述符、能量描述符，以及MOF對空氣中化學模擬劑DMMP的吸附性能，建立數(shù)據(jù)集；把數(shù)據(jù)集的70％劃分為訓練集，30％劃分為測試集，運用五次交叉驗證，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理；選擇不同機器學習算法，運用訓練集數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，調(diào)整模型的超參數(shù)，評估不同機器學習模型以及回歸預測效果根據(jù)評估結(jié)果對篩選高性能MOF，評估了不同的機器學習模型，并篩選了預測準確度高的模型，對其它化學毒劑的預測具有指導和普遍適用性。