近日，清华大学化学系王定胜教授、李亚栋院士领导的课题组在甲酸电氧化领域取得突破，相关工作以“负载在氮掺杂碳上的单原子Rh：一种甲酸氧化的电催化剂”（Single-atom Rh/N-doped carbon electrocatalyst for formic acid oxidation）为题在《自然·纳米技术》（Nature Nanotechnology）发表。 燃料电池是一种理想的能量来源，它可以以环境友好的方式将化学能转换为电能。氢氧燃料电池作为航空飞船的主要燃料，在上世纪80年代就已经得到了发展，近年来氢氧燃料电池在汽车上的应用也有了突飞猛进的提高。然而氢氧燃料电池需要用体积大且危险的高压氢气作为其燃料，这限制了氢氧燃料电池的发展。而直接甲酸燃料电池(DFAFCs)由于其体积小，毒性小，nafion@膜的穿透率低等优点，被认为是未来便携式电子设备最有前途的电源之一。在之前的研究中，负载型纳米级钯和铂通常被认为是DFAFCs的阳极反应甲酸电氧化（FOR）中最有效的催化剂，并得到了深入的研究。然而，由于FOR催化剂质量活性较低和一氧化碳抗毒性较差， DFAFCs阳极材料的发展达到了一个瓶颈，极大地阻碍了其应用。 SA-Rh/CN的合成路径示意图及其表征 在本工作中，研究人员使用主-客体合成策略成功地合成负载原子分散Rh的氮掺杂碳催化剂(SA-Rh/CN)，发现尽管Rh纳米颗粒对甲酸氧化活性很低，但是SA-Rh/CN却具有极好的电催化性能。与最先进的催化剂Pd/C和Pt/C相比，SA-Rh/CN的质量活性分别提高了28倍和67倍。有趣的是，在CO剥离实验中，我们发现虽然纳米级Rh催化剂对CO毒性十分敏感，但是SA-Rh/CN很难吸附CO并且可以在很低的电压下氧化CO，这说明SA-Rh/CN对CO毒化几乎免疫。经过长期反应的测试后，SA-Rh/CN中的Rh原子具有抗烧结的能力，并因此在30000s的CA测试或者20000圈ADT测试后活性几乎没有改变。在组装电池的实验中，SA-Rh/CN的质量比能量密度在不同温度下分别是商业钯碳催化剂的8.8倍（30oC），14.8倍（60oC）和14.1倍（80oC）,这也说明了SA-Rh/CN在DFAFCs的应用中具有很高的潜力。最后，研究者用密度泛函理论（DFT）计算了Rh单原子甲酸氧化的机理。研究者发现在SA-Rh/CN上，甲酸根路线更为有利。和Rh纳米颗粒具有较低的CO吸附能垒不一样，SA-Rh/CN上的Rh单原子吸附CO能垒较高，以及与CO的相对不利的结合，使SA-Rh/CN具有极高的CO抗毒性。 这一发现将传统的甲酸电氧化催化剂的质量比活性提高了一个数量级，并且很好地解决了传统纳米催化剂的CO毒化问题。该发现有助于在燃料电池领域取得突破，并有望应用于便携式电子设备上。 本论文的通讯作者是王定胜教授、李亚栋院士，清华大学博士后熊禹是本文的第一作者。本研究受到国家自然科学基金委和科技部的经费资助。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41565-020-0665-x

电现象资源箱  型号：QWD1209 实验清单： 摩擦起电实验 简单电路实验 导体与绝缘体判断实验 电能的转化实验

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本发明公开了一种燃煤发电机组超低负荷运行的系统与运行方法，该系统由两台联合运行的燃煤发电机组组成，包括汽轮机、蒸汽系统、真空抽气系统、凝结水系统和给水系统；发电机组的蒸汽系统之间通过热再蒸汽联络管相连；发电机组的给水系统之间通过给水联络管相连。本发明将两台机组超低负荷运行时的蒸汽出力，集中在主锅炉上，解决了当燃煤机组超低负荷运行时，锅炉燃烧失稳，磨煤机、风机及脱硝反应器不稳等问题，同时大幅提高锅炉运行操控的安全性和可靠性。

世界首创的农林生物质气化发电联产炭、热、肥技术。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 该技术为南京林业大学周建斌教授团队于2002年在世界首创的农林生物质气化发电联产炭、热、肥技术，采用自主专利的气化多联产装置将农林生物质在不需要外加能源，也不需要添加任何化学药品、添加剂、催化剂的条件下同时生产气、固、液三相产物并分别进行高值化利用。产出的生物质可燃气、生物质炭、生物质提取液，在工业、农业和民用设置方面均有广泛用途。 创新提出了林农生物质气化发电联产炭、肥、热的理念，攻克了其规模化生产的技术瓶颈，解决了传统生物质气化、生物质炭等行业长期存在的产品单一、废水废渣污染（世界性难题）等问题，取得了系列原创性成果，获国家科技进步二等奖、江苏省和浙江省科学技术一等奖、梁希林业科学技术一等奖等各1项。

本成果是获得授权发明专利的专利成果（ZL 201310080656.4）。该成果公开了一种语音同步驱动三维人脸口型与面部姿势动画的方法，通过用户输入新的语音信息，经过预处理之后，在虚拟人的人脸头像上合成与语音同步的口型动画和面部姿势动画。本发明具体包括两个阶段，在训练阶段，通过KNN和HMM的混合模型实现语音可视化建模；在合成阶段，通过用户输入新的语音信息，先进行语音信号的特征提取，再经过KNN和HMM混合模型生成与语音信号相对应的人脸面部姿势和口型帧序列参数，经过平滑处理后，使用Xface软件合成更加细腻、丰富的三维人脸动画。本成果不仅具有重要的理论研究价值，而且在可视通信、虚拟会议、游戏娱乐和教学辅助等领域有着广阔的应用前景。