XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemElectrochemical
利用 3D 打印技术制造可植入微电极，用于心血管和神经退行性疾病早期诊断中的生物标志物电化学检测
摘要：本综述全面概述了用于制造植入式微电极的 3D 打印技术，用于在心血管和神经退行性疾病的早期诊断中电化学检测生物标志物。这些疾病的早期诊断对于改善患者预后和减轻医疗系统的负担至关重要。生物标志物是这些疾病的可测量指标，而植入式微电极为其电化学检测提供了一种有前途的工具。在这里，我们讨论了各种 3D 打印技术，包括立体光刻 (SLA)、数字光处理 (DLP)、熔融沉积成型 (FDM)、选择性激光烧结 (SLS) 和双光子聚合 (2PP)，重点介绍了它们在微电极制造中的优势和局限性。我们还探讨了用于构建植入式微电极的材料，强调了它们的生物相容性和生物降解特性。研究了电化学检测的原理和所使用的传感器类型，重点介绍了它们在检测心血管和神经退行性疾病的生物标志物中的应用。最后，我们讨论了 3D 打印植入式微电极领域的当前挑战和未来前景，强调了它们在改善早期诊断和个性化治疗策略方面的潜力。关键词：3D 打印、植入式微电极、心血管和神经退行性疾病、电化学检测、早期诊断、个性化治疗、立体光刻、生物标志物
标题：分层微观结构作者的硼碳化物复合材料的加固：jingyao dai 1 evan pineda 2 brett bednarcyk 2 jogender
•内部电阻随循环数量增加线性增加•SEI耐药性随循环的数量而稳定增加，生命末期急剧增加•r CT与阳极和阴极的循环数没有明显的关系。
直接测量 25 cm2 铜气体扩散电极上的电化学选择性梯度
摘要：在过去十年中，电化学 CO 还原 (COR) 系统的可访问活动数量级增加了，特别是通过实施气体扩散电极 (GDE) 架构。随着 GDE 的有效几何面积（cm 2 到 m 2 ）的扩大，反应器性能可能会因物理和化学空间变化而发生变化，而多相和多产品电化学系统的化学复杂性使这种变化变得复杂。这项工作通过多端口采样反应器测量和评估 COR 性能指标，以测量 COR GDE 通道下游的反应物和产物浓度。研究发现，氢气析出反应 (HER) 的法拉第效率 (FE) 在通道下游增加，这主要是由于 CO 分压的降低，而乙烯的选择性在通道下游保持相对恒定。这项工作强调了随着电化学反应器的物理扩大，性能的不均匀性，对 COR 和 CO2R 系统的未来扩展具有重要意义。R
生理传感设备的灵活且可拉伸的有机电化学晶体管
柔性且可拉伸的生物电子学提供了电子和生物系统之间的生物相容性界面，并受到了对各种生物系统的现场监测的极大关注。有机电子中的巨大进展已使有机半导体以及其他有机电子材料，由于其潜在的机械合规性和生物相容性，用于开发可穿戴，可植入和生物相容性电子电路的理想候选者。有机电化学晶体管（OECT）作为新兴的有机电子构建块，由于离子性质在开关行为，低驾驶电压（<1 V）和高跨导能（在毫米范围内）而引起的生物传感具有显着优势。在过去的几年中，据报道，生化和生物电传感器构建富裕/可拉伸OECT（FSOECTS）方面的显着进步。在这方面，为了总结这一新兴领域的重大研究成就，本综述首先讨论了FSOECT的结构和关键特征，包括工作原理，材料和建筑工程。接下来，总结了FSOECT是关键组成部分的各种相关的生理传感应用。最后，讨论了进一步推进FSOECT生理传感器的主要挑战和机会。
电化胶片的电化学去角质石墨烯
Liu，J.，Notarianni，M.，Will，G.，Tiong，V.T.，Wang，H。，＆Motta，N。（2013）。 用于电极膜的电化学去角质石墨烯：石墨烯薄片厚度对板电阻和电容性能的影响。 Langmuir，29（43），13307–13314。 https://doi.org/10.1021/la403159nLiu，J.，Notarianni，M.，Will，G.，Tiong，V.T.，Wang，H。，＆Motta，N。（2013）。用于电极膜的电化学去角质石墨烯：石墨烯薄片厚度对板电阻和电容性能的影响。Langmuir，29（43），13307–13314。https://doi.org/10.1021/la403159n
对laurus tamala叶提取物的研究为1M HCl中软钢的环境可接受的腐蚀抑制剂：电化学，DFT和
laurus tamala叶提取物（LTLE）已在1M盐酸培养基中用作软钢腐蚀抑制剂。化学（减肥）和电化学研究，以评估提取物的腐蚀速率和抑制效率百分比。电化学极化结果表明，植物叶提取物作为混合型抑制剂的功能。通过减肥方法在升高的温度下测试抑制剂的稳定性。通过吸附机制来解释腐蚀抑制机制，并且LTLE成分遵守软钢的Langmuir吸附等温线。通过FT-IR技术评估提取物的组件的相互作用。分别通过SEM，AFM和水接触角技术来表征表面形态，粗糙度和疏水性。根据减肥方法记录，24小时的最高抑制效率为96.21％。此外，DFT计算通过电子供体 - 受体相互作用揭示了抑制剂的吸附。
使用相关次级离子质谱成像
摘要：从化石燃料到绿色能源的全球过渡是对有效可靠的储能系统的需求。电池材料的高级分析和表征不仅对于了解基本电池特性，而且对它们的持续开发至关重要。对这些系统的深入了解通常很难仅通过预/或验尸后的分析获得，而电池的全部复杂性被隐藏在其操作状态下。因此，我们开发了一种操作方法，用于在结构上，化学，期间和循环后在结构上以及化学上分析固态电池（SSB）。该方法基于特殊设计的样品持有人，该样品持有人可以实现各种电化学实验。由于整个工作流程是在配备了内部发达的磁性扇形辅助离子质谱仪的单个聚焦离子梁扫描电子显微镜中执行的，因此我们能够随时暂停循环，进行分析，然后继续循环。微结构分析是通过二级电子成像进行的，并使用二级离子质谱仪进行化学映射。在这项概念验证研究中，我们能够在短路的对称细胞中识别树突和化学绘制树突结构。虽然此方法专注于SSB，但该方法可以直接适应不同的电池系统及其他地区。我们的技术显然比电池分析的许多替代方案具有优势，因为不需要在仪器之间进行样品的转移，并且直接获得了微结构，化学组成和电化学性能之间的相关性。
使用替代建模和分析的环境温度和排放电流对锂离子细胞热化学行为的影响
锂离子细胞的热行为在其整体性能和安全性中起着至关重要的作用。由于操作条件的不同，尤其是排放电流和环境温度，因此细胞温度在操作过程中浮动。因此，必须在广泛的工作条件下理解这些细胞的行为是必不可少的。通过实验测量，这项研究努力确定商业锂离子细胞的热化学反应的依赖性，这是放电速率和环境温度的函数。高限度降低的模型是使用基于替代物的技术来建立的，以制定相关输出参数的响应表面，在没有执行实验的情况下，可以估计这些参数。研究结果表明，排放电流速率增加会导致细胞核心和表面之间的温度差异。此外，鉴于相同的排放电流，低环境温度对电池性能的不利影响相对较高。此外，灵敏度分析表明，细胞温度，排放能力和平均排放能量对环境温度比排放电流更敏感。另一方面，平均排放功率对环境温度不敏感，主要取决于排放电流。©2023电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd965]
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
用于制备高电化学性能钠离子混合电容器的先进碳基材料
a 辽宁科技大学辽宁省能源材料与电化学重点实验室，中国辽宁省鞍山市立山区千山中路 189 号，邮编 114051 b 埼玉工业大学先端科学研究实验室，日本深谷府井 1690 c 辽宁科技大学材料与冶金学院，中国辽宁省鞍山市立山区千山中路 189 号，邮编 114051 d 中钢集团鞍山热能研究院有限公司，中国辽宁省鞍山市高新区鞍前路 301 号，邮编 114051 e 中国科学院宁波材料技术与工程研究所，浙江省先进燃料电池与电解器技术重点实验室，浙江省宁波市中关西路 1219 号浙江 315201 海口市人民大道 58 号海南大学 570228