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原子級分散雙活性位Pt-Cu/TiO2催化劑在丙烷氧化催化中的應用
本發明公開了一種原子級分散雙活性位Pt?Cu/TiO<subgt;2</subgt;催化劑在丙烷氧化催化中的應用，屬于環保催化材料和大氣污染治理領域。所述催化劑以TiO<subgt;2</subgt;為載體，以Pt、Cu為雙負載催化活性組分，活性組分Cu負載量為TiO<subgt;2</subgt;載體質量的0.1?1wt%，Pt負載量為Cu和TiO<subgt;2</subgt;質量之和的0.02?0.06wt%，所述催化劑表面形成Pt?O?Cu雙活性位點。本發明催化劑表現出了優異的丙烷催化氧化性能和抗硫性能。
南京工業大學
2021-01-12
超聲、微波輔助水熱合成氧化鋅基的納米復合顆粒用于氣敏傳感器的應用
使用超聲、微波輔助水熱合成的方法制備出不同相貌的ZnO、Cr ZnO、CoO ZnO等納米復合顆粒，通過復合和摻雜改性，分別構建p-n結和形成催化活性位點，提高氣敏性能。
上海理工大學
2021-01-12
五部門：開展智能光伏與建筑節能、交通運輸等領域交叉技術研究
光伏產業是基于半導體技術和新能源需求而融合發展、快速興起的朝陽產業，也是實現制造強國和能源革命的重大關鍵領域。
人民網
2022-01-05
一種適用于單級式并網光伏逆變系統的最大功率跟蹤方法
本發明公開了一種適用于單級式并網光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執行步驟(5)，否則執行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網電流指令；(4)增加并網電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網電流指 令，并減小并網電流指
華中科技大學
2021-04-14
一種具有皮升級精度的自動化微液滴陣列篩選系統的使用方法
本發明涉及的領域為高通量篩選領域，特別涉及一種具有皮升級精度的自動化微液滴陣列篩選系統的使用方法。本發明通過將液體驅動系統和毛細管中充滿低熱膨脹系數的液體作為載流，并完全排空毛細管內的氣泡，然后將毛細管取樣端浸入與水相樣品不互溶的油相中抽取一段油相至毛細管中，用于隔離水相樣品和載流，再將毛細管取樣端浸入樣品/試劑儲存管中抽取一定體積的水相樣品溶液進入毛細管，最后將毛細管取樣端移入微孔陣列芯片的微孔上方的油相中，將毛細管中的樣品溶液推出至微孔中形成樣品的液滴。本發明液體的定量量取和液滴生成具有皮升級的體積精度，有效降低了高通量篩選中的樣品/試劑消耗，節省了實驗成本。
浙江大學
2021-04-11
一種基于微滴預混和轉印的氣敏膜的并行合成裝置及合成方法
本發明屬于氣敏膜合成技術領域，更具體地，涉及一種基于微 滴預混和轉印的氣敏膜的并行合成裝置及合成方法，該氣敏膜并行合 成裝置包括限位載物臺、控制模塊、三維滑臺、微滴預混模塊和微滴 轉印模塊，微滴預混模塊采用陣列蠕動泵和陣列微滴針頭相結合來實 現氣敏原材料預混，微滴轉印模塊采用氣密自動微量進樣器、圖像定 位攝像頭和預制定位膜的基片共同協調實現轉印過程中的定量微滴和 氣敏膜的精準定位定形。本發明還公開了氣敏膜的制備方法。
華中科技大學
2021-04-14
一種基于故障限流——快速儲能協調控制的 微電網暫態性能強化裝置及方法
本發明涉及一種基于故障限流-快速儲能協調控制的微電網暫態性能強化裝置及方法，如下：當微 電網遭遇外部短路故障時，考慮故障位置的差異及高滲透功率的交互需求，某些故障工況下限流器和快 速儲能裝置的協調控制以提高微電網的故障穿越能力；對于某些特定的工況如微配電網聯絡線短路故障， 微電網必須從主網絡斷開時，故障限流器及快速儲能裝置的協調控制以保障微電網在并網與孤島模式之 間實現平滑過渡。本發明可以在有效限制故障電流、減小微電網耦合點電壓跌落的同時，也在
武漢大學
2021-04-14
2020年度高博會“雙百計劃”第二組雙走訪活動圓滿成功
為深化產教融合、校企合作，促進教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈有效銜接，進一步推選2020年度中國高等教育博覽會“校企合作 雙百計劃”（以下簡稱“雙百計劃”）典型案例，中國高等教育學會于2021年3月20-25日開展了“雙百計劃”第二組雙走訪活動。
中國高等教育博覽會
2021-03-29
合肥研究院等在雙軸應力調控二維材料析氫方面獲進展
近日，中國科學院合肥物質科學研究院固體物理研究所納米材料與器件技術研究部與新加坡南洋理工大學合作，在雙軸應力調控二維材料析氫方面取得新進展。相關研究成果發表在Advanced Materials上。
合肥物質科學研究院
2022-11-07
一種基于關聯分析與關聯分類的蛋白質二級結構預測技術
發明公開了一種基于關聯分析與關聯分類的蛋白質二級結構預測技術，以雙庫協同機制為基礎，將KDD*過程模型引入蛋白質二級結構預測問題中，KAAPRO方法以數據挖掘(知識發現)為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關聯規則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關聯規則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質二級結構的影響關系，從而提高了預測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規則的特性對純度較高的α蛋白質庫與β蛋白質庫進行關聯規則的挖掘，由此獲得的挖掘結果是精化的規則。D-CBA關聯分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個復合型度量來進行蛋白質關聯分類。在保證預測精度的同時，為生物學家對二級結構進一步分析提供了依據。
北京科技大學
2021-04-11