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山东莘纳智能新材料有限公司
山东莘纳智能新材料有限公司,成立于2019-07-24,注册资本为5000万,法定代表人为徐印珠,经营状态为开业,工商注册号为371522200099988,注册地址为山东省聊城市莘县莘亭街道办事处耕莘街与阳平路交叉路口西200米路北,经营范围包括围绕二氧化钒相关材料(纳米材料、浆料、智能隔热玻璃涂层、智能精准光调控多功能农用薄膜),在其制备及应用领域进行深入研发、生产(危险化学品除外),并进行市场销售。  
山东莘纳智能新材料有限公司 2021-08-24
铜材复杂器件耐腐蚀耐磨材料的研究
在海洋环境、酸雨污染、高温高湿等的环境条件下,紫铜、黄铜及其合金的加工器件在中间工序存放和使用过程中会造成点蚀,进而扩展为大面积腐蚀,而作为连接部件会加剧缝隙腐蚀引发应力腐蚀断裂。该项目成功研制了耐腐蚀耐磨防腐蚀环保涂料,大大延长铜类尤其是紫铜的自然存放期,对铜器件生产和运输过程中起到了很好的保护作用;由于耐蚀性优异,也可作为长期防护涂层。该技术获得的涂层在厚度为5μ条件下测试相关主要技术指标如下:   外观    无色透明   可保留铜的金属光泽;可调整任意颜色   粘度    25秒      《涂料粘度测定法》(涂-4杯)(GB/T 1723-1993)    附着力  0级      《色漆和清漆漆膜的划格试验》(GB/T9286-1998)    耐盐雾   200h       《色漆和清漆耐中性盐雾的测定》(GB/T1771-1991)   耐冲击  50Kg·cm   《漆膜耐冲击测定法》GB/T1732-1993   耐磨擦  0.005千克 《漆膜耐磨性测定法》(GB/T1768-1989)   硬度    4H        《涂膜硬度铅笔测定法》(GB/T6739-1996)   相容性  与弹药相容 《真空安定性试验-压力传感器法》(GJB772A-97 501.2) 该技术适合喷涂、刷涂、辊涂等工艺,不含任何有害稀释剂,为环保产品。该产品用量少、性能和使用工艺优于防锈油;其另一特色在于必要时很容易去除,比防锈油的去除要容易的多。
北京科技大学 2021-04-11
关于高Tc薄膜铁电材料机制的研究
基于过去发展的基于第一性原理电子结构计算的有限温度下铁电-顺电相变模拟手段,指出Fisher等人提出的有限尺寸标度理论存在缺陷,并针对铁电-顺电相比提出修正方法。此理论缺陷存在的本质原因是理论推导过程中对体材到薄膜演变过程中哈密顿量变化的忽视,是由当时实验技术与针对具体材料物性理论模拟手段的局限造成的。新发展出来的修正方法可广泛适用于类似铁电材料的物性模拟。 研究中,以SnTe作为一个例子,来研究标度律不成立的体系;以BaTiO3为一个例子,来描述标度律成立的体系。通过对比两类材料在从体材到薄膜变化过程中电子结构与相变温度变化的规律,作者发现相变序参量的变化可以作为一个描述子,来区分此两类系统。在标度律成立的体系,体材与薄膜的相变序参量并不发生变化,这个也是70年代Fisher等人提出标度律的一个基本假设。而对SnTe这类材料,在从体材到薄膜的演化过程中,相变序参量已经发生了变化。这一机制也为寻找、预测和设计低维高Tc铁电材料提供了新思路。不同于之前研究常采用的施加应变等外部调制手段,新机制预测的低维铁电材料具备本征高Tc,更易于脱离实验室条件走向工业生产。课题组期待这一工作能激发更多高Tc铁电材料的发现。图1. 材料的相变序列(a) 满足标度律的传统铁电材料;(b) 不满足标度律的二维铁电材料;(c) 不满足标度律的一维铁电材料。当且仅当材料的低维相变序列发生改变时,标度律不成立,该材料有可能发现高Tc,即(b)(c),有待于进一步的实验发现。
北京大学 2021-04-11
针对自旋流--新颖量子材料灵敏探针的研究
北京大学量子材料科学中心的韩伟研究员和谢心澄院士,以及日本理化学研究所的Sadamichi Maekawa教授,受邀在国际著名刊物《自然-材料》(Nature Materials)上撰写综述文章,介绍“自旋流--新颖量子材料的灵敏探针”这一新兴领域的前沿进展。 自旋电子学起源于巨磁阻效应的发现,在当时而言,自旋流指的仅仅是电子自旋的传播。随着自旋电子学的蓬勃发展,与相关研究的不断深入,新的自旋流现象与机制不断被拓展,相关研究证明一系列的粒子或者准粒子携带的自旋都能够形成自旋流,比如磁性绝缘体中的磁振子、超导体中自旋三重态和准粒子、量子自旋液体中的自旋子、自旋超导态等。尤其是对于量子材料而言,由于其往往具有独特的自旋性质,基于自旋流探针的研究方法就成为了表征量子材料物性的有效手段。 量子材料都是凝聚态物理与材料科学领域的研究前沿之一,其量子性质起源于诸多量子效应,包括低维尺寸效应,量子限域效应,量子相干效应,量子阻挫效应,能带结构的拓扑性,自旋轨道耦合,对称性限制等等。量子材料包括石墨烯,高温超导体,拓扑绝缘体,外尔半金属,量子自旋液体,自旋超流体等等。量子材料可以表现出诸多与自旋相关的量子性质,如二维过渡金属硫族化合物中的自旋-谷耦合,以及拓扑绝缘体当中的自旋-动量锁定等。因为量子材料的自旋属性在下一代的量子信息存储和量子计算科学当中的应用潜力,所以研究量子材料的自旋相关性质得到了广泛关注。 为了研究量子材料的自旋性质,发展一种易于实现和操控的高效工具显得尤为迫切与关键。幸运的是,在实验物理学家和理论物理学家的不懈努力下,成功的证实了自旋流探针能够作为量子材料的有效探测手段。一系列激发和探测自旋流的方法被提出并得以实现,从而证实了基于自旋流探针的量子材料物性研究的广泛适用性。 迄今为止,相关实验已经证实自旋流能够以超导体系中的自旋三重态库珀对和超导准粒子、量子自旋液体中的自旋子、磁性绝缘体和自旋超流体中的磁振子为载体进行传播,相关物理图像被总结在表1中。本篇综述文章着重介绍了在五类主要的量子材料体系中的基于自旋流探针的物性研究。第一类是超导材料体系,自旋流探针可以被用来验证自旋三重态的存在以及自旋动力学的演化过程。第二类是量子自旋液体材料体系,自旋流探针可以被用来验证自旋子携带的自旋角动量的有效传播过程。第三类是磁性绝缘体体系,自旋流以磁振子的形式传播,描述了磁有序材料当中的集体激发行为。第四类是杂化量子激发体系,自旋流以磁振子-声子杂化模式(磁振子-极化子)或磁振子-光子杂化模式(磁振子-极化激元)为载体进行传播。第五类是自旋超流体系,自旋流以玻色爱因斯坦凝聚中的自旋量子数为1的玻色子为载体进行传播,这种玻色子可以为电子-空穴激子或者是磁振子。 这些重要的研究进展已经充分证实了基于自旋流探针的物性表征对于量子材料而言是一种行之有效的研究手段。因此,这一方法将会极大的推动新颖量子材料的发现和相关物理性质的研究。例如量子霍尔和量子自旋霍尔材料,量子铁磁体和反铁磁体,六角晶格体系中的量子手征声子,自旋和力耦合的量子系统,超导体中的自旋动力学和铁磁与超导界面的超导能隙,自旋三重态超导体中的超导对称性,强耦合自旋系统中的杂化激发,拓扑磁振子材料,量子自旋液体中的自旋子,自旋超流体约瑟夫森效应,以及其他任何作为自旋流载体的量子态。另外,这一领域的进展还将推动自旋成像技术的发展,如利用自旋极化扫描隧道显微镜和氮空位色心显微镜技术对量子材料体系中自旋流的原位探测。
北京大学 2021-04-11
新型拓扑材料外尔半导体的实验研究
近日,中国科大合肥微尺度物质科学国家研究中心国际功能材料量子设计中心和物理系中科院强耦合量子材料物理重点实验室曾长淦教授研究组与王征飞教授研究组实验与理论合作,首次在单元素半导体碲中发现了由外尔费米子主导的手性反常现象以及以磁场对数为周期的量子振荡,成功将外尔物理拓展到半导体体系。该研究成果在线发表在《Proceedings of the Natio
中国科学技术大学 2021-01-12
碳化硅材料外延关键技术研究
小试阶段/n本项目研究的碳化硅外延技术有其特殊性,不同于一般的半导体外延技术, SiC 外延生长技术在生长温度、生长速率、缺陷和均匀性控制的具体指标要求以及实现 途径上都突出了电力系统应用的特点。目前,国际上已经形成了从碳化硅衬底材料、 外延材料到器件制备的一整套产业体系。高质量 SiC 外延材料是 SiC 功率器件的基 础材料,目前的国内外电力电子器件需要的碳化硅外延材料的发展趋势都是向大直 径、低缺陷、高度均匀性等方向发展。 目前,几乎所有的碳化硅器件都是在碳化硅外延层上制备的。高质量的碳化硅
中国科学院大学 2021-01-12
基于生物材料的纳米药物基础与转化研究
载药量高达到400%(w/w)的多功能纳米载体 一、项目分类 重大科学前沿创新、关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 南京大学医学院胡一桥教授和吴锦慧教授科研团队,围绕生物材料的理化及生理特性,聚焦药物临床治疗的关键科学问题和难题,首创“单元-多维”生物材料成形理论,突破了“超强疏水/高比重”物质的高效负载、体内传输、体外贮存三大关键科学技术难题,构建了载药量高达到400%(w/w)的多功能纳米载体。 研究成果发表在Nature BME,Nature Communication、PNAS、Science Advances上,并获得教育部技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖、江苏省发明专利金奖。据此项研究成果,建立了“Bottom-Up”的规模化制备生物纳米药物的生产线,完成了以蛋白类生物材料为载体的抗肿瘤靶向药物的规模化制备和临床研究,相关药物1项在临床试验,1项获得NMPA的批准上市。有效的解决了进口类似品种价格高,患者无法承受的问题。
南京大学 2022-08-12
新型功能材料泡沫铝的制备及性能研究
成果与项目的背景及主要用途: 泡沫铝材是一种新型的功能材料,一般孔隙率在 45%~98%之间,根据孔隙特点分为开孔与闭孔两种,各国学者早在 40 年代后期就对泡沫金属材料有所研究,但由于发泡工艺与孔的尺寸很难控制,一直未得到发展,直到 80 年代中期以后才取得长足进展,开发出了一些有工业价值的生产工艺。目前,日本与德国在研究、生产与应用泡沫铝材与其他金属泡沫方面居世界领先地位。我国对泡沫铝材的研究始于 80 年代后期,并取得了一系列的研究成果,但尚未取得突破性的成就,仍处于起步阶段。 目前,泡沫铝的应用主要有:防火和吸音板、冲击能量吸收材料、建筑板、半导体气体扩散盘、热交换器、电磁屏蔽物等方面。还应用于冶金、化工、航空航天、船舶、电子、汽车制造和建筑业等领域,应用范围还在不断扩大。 技术原理与工艺流程简介: 本课题采取的是传统的粉末冶金工艺,把铝粉和造孔剂混合后,压制成预制件,在热水中将造孔剂溶解掉,然后在真空炉中对预制件进行真空烧结,就得到了开孔泡沫铝。本试验方法具有以下优点: 1.采用的粉末冶金法可以制备复杂形状的试样,工艺简单容易实现。 2.通过改变工艺参数可以十分容易地控制孔隙率、孔形状及孔的大小。这一点是其它方法难以做到的。 3.采用的造孔剂为尿素、碳酸氢铵,成本低、形状可控且容易去除。 技术水平及专利与获奖情况: 1. B. Jiang, N.Q. Zhao, C.S. Shi, J.J. Li. Processing of open cell aluminum foams with tailored porous morphology. Scripta Mater 53(2005)781-785.(JCR 工程技术二区,2004 年影响因子 2.112,检索号:952BD.同时被 Ei 检索,检索号:05289206237) 2. B. Jiang, N.Q. Zhao, C.S. Shi, X.W. Du, J.J Li, H.C.Man. A novel method for making open cell aluminum foams by powder sintering process. Mater lett 59(2005)3333-3336. (JCR 工程技术 三区,2004 年影响因子 1.186) 3. 姜斌,赵乃勤. 泡沫铝的制备方法及应用进展.金属热处理. 30(2005)36-40.(Ei 检索,检索号:05279197817) 应用前景分析及效益预测: 泡沫铝以其独特的结构而具有许多优异的性能,它不仅具有多孔材料所具有的轻质特性,还具有金属所具有的优良的力学性能和热、电等物理性能,如渗透、阻尼、能量吸收、高比表面积、电磁屏蔽等性能。目前,泡沫铝材已经广泛应用于防火装饰材料、冲击能量吸收材料、热交换器等。由粉末冶金法制备的泡沫铝工艺简单,成本低廉,可以制备复杂形状的试样。并且通过改变工艺参数可以容易地控制孔隙率、孔形状及孔的大小,这一点是其它方法难以做到的。所以本方法有推广应用价值。 应用领域: 泡沫铝的应用主要有:防火和吸音板、冲击能量吸收材料、建筑板、半导体扩散器盘、热交换器、电磁屏蔽物等方面。还可广泛应用于冶金、化工、航空航天、船舶、电子、汽车制造和建筑业等领域。 合作方式及条件:合作开发
天津大学 2021-04-11
海洋院:海洋学院研究生与美国伍兹霍尔海洋研究所科学家合作在北冰洋海洋环流研究方面取得新进展
太平洋水经过白令海峡进入北冰洋,同时带来淡水和营养物质,对于北冰洋的温盐结构和生态系统有重要意义。
河海大学 2022-09-28
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
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