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纳米石墨烯-碳纳米管-离子液体复合膜及其制备与应用
本发明公开了一种纳米石墨烯-碳纳米管-离子液体复合膜及其制 备与应用，该纳米石墨烯-碳纳米管-离子液体复合膜的厚度为 4000nm 至 6000nm，该纳米石墨烯-碳纳米管-离子液体复合膜由多个石墨烯片 层相互叠加形成，相邻的两个所述石墨烯片层之间的间距为 20nm～ 50nm；相邻的两个所述石墨烯片层之间均分散有碳纳米管和离子液 体。本发明所述的复合膜比表面积高，并且该复合膜具有良好的电化 学活性，可广泛应用于纳米
华中科技大学
2021-01-12
有层次结构的纳米立方体和纳米铁花状结构的制备方法
一种有层次结构的纳米铁立方体和纳米铁花状结构的制备方法，具体作法是：取不锈钢片和钛片、不锈钢片和钛片的面积比为2.5∶1，依次用400，600，800目砂纸抛光，清洗3-5次；超声30分钟，取出备用；配置含450g/L的FeCl2，抗环血酸1.4g/L，氟化铵0.8g/L，复合氨基酸0.7g/L，柠檬酸0.086g/L，0.05mol/L盐酸的电镀液；以处理后的钛片做阴极，不锈钢片做阳极，进行0.1A的恒电流电镀，电镀时间为3-60s；电镀完后取出钛片，即获得纳米铁立方体或纳米铁花状结构。该方法制得的纳米铁为立方体及花状结构，比表面积大，活性好，且设备简单，能耗低，适合大规模生产。
西南交通大学
2016-10-20
一种磁性Fe3O4纳米材料嫁接酸性离子液体催化芳胺乙酰化反应的方法
（专利号：ZL 201410181859.7） 简介：本发明公开了一种磁性Fe3O4纳米材料嫁接酸性离子液体(MNPs-IL-HSO4)催化芳胺乙酰化反应的方法，属于有机化学合成领域。该乙酰化反应中芳胺与乙酸酐的摩尔比为1：1～2，MNPs-IL-HSO4催化剂的摩尔量是所用芳胺的10～15％，在室温下反应15～60min，反应后用乙醚稀释，接着用磁铁吸附出滤渣并用乙醚洗涤，收集含有乙酰化产物的滤液，滤渣经真空干燥后可以循环使用。本发明与
安徽工业大学
2021-01-12
超级电容器用三维中孔纳米笼状碳材料的一步法制备方法
（专利号：ZL 201410081879.7） 简介：本发明公开一种超级电容器用三维中孔纳米笼状碳材料的一步法制备方法，属于碳材料制备技术领域。该方法是以有机金属配位化合物为碳源和模板，氢氧化钾为活化剂，两者研磨混合后转移至陶瓷坩埚中，采用微波加热制得超级电容器用三维中孔纳米笼状碳材料。所得三维中孔纳米笼状碳材料的比表面积介于1041～1595m2/g之间，总孔孔容介于0.79～1.52cm3/g之间，平均孔径介于3.05～4.88nm之
安徽工业大学
2021-01-12
酞菁/氧化石墨烯纳米复合材料合成用于具有高循环稳定性的超级电容器电极
酞菁是一种具有优异光电特性的廉价小分子半导体材料，但是其在常规有机溶剂中溶解性较差，且性能不佳，限制了其在有机忆阻器中的进一步应用。许宗祥课题组从分子设计层面出发，开发了在常规有机溶剂中具有高效分散特性的金属酞菁纳米线，通过溶液法制备出具有优良红外响应特性的薄膜，并以此构建有机忆阻器，该器件是首次报道具有高稳定性和较强红外响应的有机忆阻器器件。
南方科技大学
2021-04-13
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
能源消费与碳排放现状、预测及低碳发展路径选择研究
北京工业大学
2021-04-14
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理领跑者
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
高春林
克劳斯塔尔大学
2019
/
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
李茜
电信院/电气工程
副教授
能源系统智能感知
四、项目简介
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式，将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题，率先提出创新性健康管理功能，使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况，为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱，守卫深海生命线安全。
西南石油大学
2023-07-17
常州新能源科技服务专家行工作会在常州大学召开
1月8日下午，常州新能源科技服务专家行工作会在常州大学举行。
中国高等教育学会
2025-01-13
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
项目特色：
面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。
针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。
面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13