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基于Bi2(Te1-xSex)3的光电响应特性及应用研究

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基于Bi2(Te1-xSex)3的光电响应特性及应用研究

作者：曹虎跃浙江农林大学

学位级别：硕士

拓扑绝缘体（Tis）作为近年来热门的一类新型纳米材料,具有优秀的热电、光电性能,而作为其中典型的三元二维纳米材料Bi(TeSe)也开始在光电领域展示出了丰富的研究和应用前景。以水热法对Bi(TeSe)进行合成,探究了不同配比下Bi(TeSe)的光... 详细信息

拓扑绝缘体（Tis）作为近年来热门的一类新型纳米材料,具有优秀的热电、光电性能,而作为其中典型的三元二维纳米材料Bi(TeSe)也开始在光电领域展示出了丰富的研究和应用前景。以水热法对Bi(TeSe)进行合成,探究了不同配比下Bi(TeSe)的光电化学性能差异,并制备了BiTeSe/ITO、BiTeSe/Ag/ITO为工作电极,实现了实际应用型光电化学（PEC）传感器。本文主要研究内容如下:（1）通过水热法对几类典型x取值（x=0.05,0.1,0.33,0.66）的Bi(TeSe)进行制备。在该方法下所制备的Bi(TeSe)在光电化学工作站内均表现出一定的光电化学特性。实验现象表明,光开关条件下Bi(TeSe)的上升时间介于0.23-0.45 s之间,恢复时间位于0.5-0.71 s范围内,证明Bi(TeSe)在本实验条件下具有快速的光响应性能。BiTeSe和BiTeSe的光电响应强度大于BiTeSe和BiTeSe,而BiTeSe的光电稳定性最优。（2）对照选择了BiTeSe的作为光电化学传感器的受体材料,并研究BiTeSe/ITO在盐酸四环素检测方面的应用。研究结果表明,BiTeSe相比较与其他比例材料作为传感受体具有更好的稳定性和0.23 s的光响应速率,对盐酸四环素的线性检测范围1·10-100 nmol·L,检测限为0.08 pmol·L,同时在真实样品条件下的相对标准偏差（RSD）不超过1%,具有良好的特异性、再现性、重复性和长时间稳定性。（3）在BiTeSe/ITO传感器的基础上还原生长了Ag纳米颗粒,以引入表面等离子激元共振效应（LSPR）提升传感器的性能。实验得到的BiTeSe/Ag/ITO传感器成功实现了对草酸的浓度检测,线性检测范围0.5 nmol·L-1 mmol·L,检测限达0.23 nmol·L。并在此基础上引入单片机控制系统,实现了传感器的便捷化检测和实时监控的功能。

关键词：拓扑绝缘体材料光电响应光电化学传感器污染物检测单片机系统

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方程组定义的图的主特征值

方程组定义的图的主特征值

作者：向明跃贵州大学

学位级别：硕士

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基于超声波的发动机机油传感器关键技术研究

基于超声波的发动机机油传感器关键技术研究

作者：徐虎跃天津理工大学

学位级别：硕士

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政府补助退坡对宇通客车创新绩效的影响研究

政府补助退坡对宇通客车创新绩效的影响研究

作者：王政跃河南农业大学

学位级别：硕士

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《新形式新用法成语词典》同素异序成语考察

汉字文化 2024年第9期 83-85页

作者：崔新颖河北经贸大学新闻与文化传播学院 050061

同素异序成语是现代汉语中非常值得关注的语言现象。文章以《新形式新用法成语词典》中收录的同素异序成语为研究对象,总结了该类成语的收录情况,并结合实际语料验证了该类成语正体和变体的使用情况。文章还重点探讨了同素异序成语的生... 详细信息

同素异序成语是现代汉语中非常值得关注的语言现象。文章以《新形式新用法成语词典》中收录的同素异序成语为研究对象,总结了该类成语的收录情况,并结合实际语料验证了该类成语正体和变体的使用情况。文章还重点探讨了同素异序成语的生成机制,认为语序机制和语义机制是区别同素异序同义成语和同素异序异义成语产生和使用的根本原因。

关键词：《新形式新用法成语词典》同素异序成语生成机制

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基于区间估计的污水处理过程故障诊断

基于区间估计的污水处理过程故障诊断

作者：张寅跃北方工业大学

学位级别：硕士

污水处理厂作为城市的人工肾脏,能有效处理生活污水与工业废水,对改善生态环境、提升城市品位和促进经济发展具有重要意义。污水处理过程是一项复杂的动态生物化学反应工程,涉及众多机械设备、电气设备与自动化仪表,极易发生故障。而多... 详细信息

污水处理厂作为城市的人工肾脏,能有效处理生活污水与工业废水,对改善生态环境、提升城市品位和促进经济发展具有重要意义。污水处理过程是一项复杂的动态生物化学反应工程,涉及众多机械设备、电气设备与自动化仪表,极易发生故障。而多变量、强耦合、非线性、大时滞、随机、不确定等特性导致污水处理过程精准的模型构建与故障诊断十分困难。此外,污水处理系统通常受到传感器噪声、系统干扰等不确定性影响,使得实际出水水质指标与基于软测量模型的预测结果存在偏差,现有多数数据驱动的故障诊断方法往往未考虑污水处理过程的不确定性,导致故障诊断结果不准确。本文基于物联网、人工智能等先进技术,结合实际工业需求,从数据驱动的角度深入研究基于区间估计的污水处理过程故障诊断,主要创新和研究成果如下:(1)考虑污水出水水质难以直接测量,且易受测量噪声等不确定性影响,提出了一种基于改进的突变白头鹰算法优化的核极限学习机与核密度估计相结合的污水处理过程故障诊断模型。首先,提出了一种改进的核极限学习机模型对污水的出水水质进行预测。该模型的核参数和正则化系数通过改进的白头鹰算法进行求解,通过Tent混沌策略和突变策略提升了白头鹰算法的寻优精度与效率。其次,利用寻优后的核极限学习机模型得到预测误差,并基于概率性核密度估计方法,生成出水水质指标的置信区间。该区间可以表征在正常条件下系统受不确定性影响下出水水质的波动范围。实际应用中,出水水质指标超出该区间,可判断系统发生了故障。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性。(2)核密度估计方法是一种基于概率分布的区间生成方法,在实际中很难确保置信度为100%的区间。集员估计方法属于确定性区间估计方法,只需假设不确定性满足峰值有界的条件。本文提出了一种椭球优化的长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)污水处理过程的故障诊断方法。首先,基于LSTM构建污水出水指标的点预测模型。其次,假设预测误差是未知但有界的,基于椭球描述点预测模型输出权值的不确定性可行集,通过最小化椭球的形状来推导出描述输出权值所在可行集的最优迭代公式,并求出点预测模型输出权值所在的区间,该区间表征了基于LSTM点预测模型的不确定性,正常工况下预测结果应包含在该区间范围内,反之则可判断发生了故障。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。(3)椭球在描述不确定性区间时保守性较大,为获取更加精确的预测模型权值所在的区间,提升污水处理系统故障诊断的精度和效率,提出了一种椭球束优化的神经网络区间预测模型框架,并将其应用到污水处理过程故障诊断。首先,基于神经网络构建污水出水指标的点预测模型,该模型可以是任意的神经网络模型。其次,在预测误差是未知但有界的前提下,利用椭球束描述点预测模型输出权值不确定性可行集,再通过最小化椭球束形状的Frobenius范数推导出更精确描述输出权值所在可行集的最优迭代公式。构建生成包络,并求出点预测模型输出权值所在的区间,正常工况下预测结果应包含在该区间范围内,反之则可判断发生了故障。最后,实验验证了所提方法在故障诊断精度和效率上均有明显提升。

关键词：污水处理过程数据驱动故障诊断核密度估计集员估计神经网络