玻碳电极伏安法直接测定海水中铜,铅,镉

本文研究了使用玻碳电极作为工作电极,Ag-AgCI电极为参比电极的阳极溶出伏安法直接测定海水中重金属Cu、Pb、Cd的方法。和汞膜电极法相比,该法具有分离效果好、检出下限低、基本无毒性等优点。在pH值为6.5—6.7的样品中,3个元素的加标回收率都比较满意。     

利用玉米浸泡液产电的微生物燃料电池研究

以玉米淀粉生产过程中的浸泡液（玉米浸泡液）作为接种液和基质,利用“三合一”膜电极的单室空气阴极微生物燃料电池进行试验,采用在线监测电压和废水分析方法对产电功率和化学需氧量（COD）、氨氮进行测定,探讨高COD、高氨氮有机废水产电及废水处理的可行性.结果表明,经过94 d（1个周期）的连续运行（固定外电阻为1 000 Ω）,17 d时输出电压达到最大（525.0 mV）,稳定期最大输出功率可达169.6 mW/m²,此时电池相应的电流密度为440.2 mA/m²,内阻约为350 Ω,开路电压619.5 mV;但燃料电池电子利用效率较低（库仑效率为1.6%）;1个周期结束时浸泡液的COD去除率达到51.6%,氨氮去除率25.8%.本试验利用玉米浸泡液成功获得电能,同时对浸泡液有效地进行了处理,为其资源化利用提供新途径.     

采用Zn-Se/不锈钢阴极的超声-电解法处理罗丹明B废水

采用超声-电解法考察了Zn-Se/不锈钢阴极处理罗丹明B废水的效果及影响因素。正交实验优化结果表明:在电流密度为2.4A/dm2、废水初始pH为6、超声功率为160W、通气量为10L/h、m(Zn)∶m(Se)为1∶1.5的Zn-Se/不锈钢作阴极、Ti/TiO2和铁网为双阳极的条件下,超声-电解法处理罗丹明B废水120min,废水脱色率为98.97%,COD去除率为88.11%。     

活性炭电极对溶液中NaCl的电吸附行为

用活性炭、酚醛树脂和乌洛托品制备了活性炭电极。利用扫描电子显微镜(SEM)、傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)分析了电极的表面性质,发现电极表面的黏结剂可完全碳化,且活性炭上带有大量含氧官能团;利用电化学工作站采用循环伏安法对电极进行了测试,表明电吸附是一稳定而又可逆的过程,电极电流的最大值由碳化前的0.019 8A升至碳化后的0.042 7A,双电层电容提高到碳化前的2.16倍;对NaCl的电吸附实验表明碳化后电极的电吸附率是碳化前的1.59倍,活性炭的吸附容量也由1.14mg/g提高到3.29mg/g,且活性炭电极具有良好的重复利用性。     

改性PbO2电极电催化氧化直接绿废水的研究

采用表面活性剂聚乙二醇200改性自制不锈钢基PbO2电极。通过SEM、XRD等分析方法对改性PbO2电极表面形貌及晶体结构进行表征。利用直接绿模拟废水脱色实验考察电极的电催化氧化特性。考察了粒子电极的投加量、电解质的浓度及使用次数等条件对直接绿废水降解效率的影响。结果表明,改性后的电极表面颗粒明显细化,β-PbO2纯度提高。电催化时间3 min,粒子电极投加量13 g/L,电解质质量浓度为0.06 g/L,对50mg/L直接绿废水的去除率可达94.98%。     

添加H2O2加速低合金钢海水腐蚀的主要影响因素研究

采用极化曲线、旋转圆盘电极试验和失重（质量损失）法研究了低合金钢在添加了H。o：的海水中腐蚀加速的主要影响因素。结果发现低合金钢在添加H2O2的海水中腐蚀加速主要受到了H2O2浓度、温度、搅拌速度和H2O2添加周期的影响。研究表明,搅拌速度不变、H2O2添加周期相同的条件下,在H2O2浓度为0．8mol／L的70℃海水中,低合金铜的腐蚀加速最显著;在试验的转速范围内,加速作用随搅拌速度增大变得更为显著;H2O2加入后350min内加速作用较明显。     

改性Ti/SnO2-Sb电极催化降解1,4-二氯苯废水试验研究

采用聚合物前驱体法制备了未掺杂、掺杂Cu、掺杂Bi、掺杂Ni的4种Ti/Sn O2-Sb电极,运用SEM和XRD分析电极表面形貌及结构,通过线性极化扫描、循环伏安等测试考察其电化学性能,同时进行1,4二氯苯(p-DCB)降解实验进一步探究电极的电催化氧化特性.SEM和XRD结果表明,掺杂金属可改善电极表面形貌,增大其比表面积;电化学测试表明,Ti/Sn O2-Sb电极的析氧电位并未因金属掺杂而有明显改变,掺杂金属后,Ti/Sn O2-Sb电极具有更优的电催化活性和稳定性.p-DCB降解实验表明,改性Ti/Sn O2-Sb电极对p-DCB的降解效率明显提高,其中Ti/Sn O2-Sb-Cu电极的电催化处理效果最优,电解2 h后p-DCB的去除率即达到87.6%,且p-DCB的降解反应遵循一级反应动力学规律.     

稀土Ce掺杂SnSb复合涂层电极的实验研究

采用涂刷热分解氧化法,把无机盐SnCl4·5H2O、SbCl3和Ce(NO3)3·6H2O以一定的配比溶解在有机溶剂异丙醇中制备涂层液,以钛板为基体,制备多组分的涂层电极.考察了不同掺杂量下制备的电极对生活污水的处理效果,并对稀土Ce掺杂SnSb涂层进行了SEM表征,结果表明,在热处理温度为500℃、稀土掺杂量(原子质量比)为Sn∶Sb∶Ce=100∶10∶1的电极降解效果最好;稀土Ce的掺杂有利于锡锑金属氧化物涂层电极的电化学性能的提高.     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测

为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明：IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。