C107.1了解各种物理实验室设备的功能。C107.2使用图形模型来分析实验室数据。C107.3使用数学模型作为定量推理和描述物理现实的媒介。C107.4访问,过程和分析科学信息。C107.5单独和协作解决问题。C107.6分析水样品相对于其酸度,碱度,硬度和DO的质量。C107.7通过体积和光谱技术C107.8确定金属离子的量,以分析和确定合金的组成。C107.9学习纳米颗粒合成的简单方法。 C107.10要定量分析通过电分析技术课程代码C108 Anna Univ代码:GE3172课程名称:英国实验室课程成果C107.9学习纳米颗粒合成的简单方法。C107.10要定量分析通过电分析技术课程代码C108 Anna Univ代码:GE3172课程名称:英国实验室课程成果
Nahyun Shin、Moonsu Kim、Jaeyun Ha、Yong-Tae Kim、Jinsub Choi。柔性阳极 SnO2 纳米多孔结构均匀涂覆聚苯胺,作为锂离子电池的无粘合剂阳极。《电分析化学杂志》,2022 年,914,第 116296 页。�10.1016/j.jelechem.2022.116296�。�hal-03688072�
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
基于Au纳米颗粒(NPS)的新型杂化纳米复合材料的胶体合成,通过– rating在1-氨基吡啶(AP)功能官能化的氧化石墨烯(RGO)上堆叠进行了优化,以探索实验参数对最终纳米结构的影响的影响。所得的纳米复合材料在有机溶剂中表现出可分散性,以修饰筛网碳电极。电化学分析揭示了多巴胺检测能力。AP链接器促进了NP-RGO电子耦合,影响电导率和AU NP大小依赖性电分析活性。混合纳米植物对多巴胺的确定表现出了优越的电效率,展示了现代医学中护理生物标志物监测的潜力。
主题代码:CYO-103课程标题:仪器分析方法介绍L-T-P:2-1-0学分:3主题领域:OEC课程大纲:错误分析和采样。原子吸收和发射光谱技术。使用UV-可见,红外和NMR光谱技术和质谱法的结构分析。色谱分析:GC,LC,HPLC和连字符技术。电分析技术:电位计和伏安法。热分析:TGA,DTG和DSC。X射线衍射研究和微观技术。
摘要 纸基传感器上金属阳离子的电化学检测因其易于制造、一次性使用和成本低廉而被认为是当前光谱和色谱检测技术的一种有吸引力的替代方案。本文设计了一种新型炭黑 (CB)、二甲基乙二肟 (DMG) 墨水作为电极改性剂,与 3 电极喷墨打印纸基体结合使用,用于水样中镍阳离子的吸附溶出伏安电分析。在没有常用的有毒金属薄膜的情况下,所开发的方法提供了一种新颖、低成本、快速且便携的吸附溶出检测方法来进行金属分析。该研究展示了一种在纸基传感器上检测镍的新方法,并通过限制使用有毒金属薄膜,在纸基金属分析领域的先前工作的基础上取得了进展。首次通过增加活性表面积、电子转移动力学和与非导电二甲基乙二肟膜相关的催化效应,提高了器件的灵敏度,并通过电分析进行了确认。首次使用 CB-DMG 墨水可以在电极表面选择性预浓缩分析物,而无需使用有毒的汞或铋金属膜。与类似报道的纸基传感器相比,实现了检测限 (48 µg L -1 )、选择性和金属间干扰的改善。该方法用于检测水样中的镍,远低于世界卫生组织 (WHO) 标准。
摘要:由于世界人口不断增长,能源需求不断增加,以及对可再生能源替代品多样化的需求日益增加,开发先进材料和技术以有效地将能源直接转化为电能变得至关重要。然而,在成功实施任何数量的竞争能源技术(例如基于硅的太阳能电池以外的技术)之前,仍然存在巨大的科学挑战。目前正在探索的材料、界面和设备架构很难通过集合平均、批量实验方法来探究,因为它们不表现出长程有序或同质性,包含独特的纳米形态特征,并且具有不均匀的化学成分和缺陷化学。此外,这些材料和界面具有动态“反应性”,其性能在使用过程中会显著下降,从而限制了它们的循环寿命和最终的商业化前景。本次演讲将重点介绍我们为开发高分辨率、空间分辨的方法来研究钙钛矿太阳能电池所做的努力。我们开发了一些方法来研究功能设备中不同深度的埋藏界面。这些实验揭示了不同层之间的大量混合[1-3]。另一个设计参数是通过用 Br 部分取代 I - 来调整钙钛矿化学的带隙,以扩大其在串联太阳能电池和 LED 中的应用。剩下需要解决的唯一关键问题是它们在工作条件下的长期稳定性较差,特别是通过分裂成富含 I 和 Br 的相而导致的光化学降解。要充分抑制这一过程,需要彻底了解其潜在现象。在本次报告中,我们将详细研究化学计量和非化学计量混合卤化物 CsPbI 3-x Br x 中的电场诱导和光诱导相变。使用 ToF-SIM 和原位原子力显微镜,可以可视化光照下卤化物相偏析的实时动力学。富含 I 的相主要沿晶界偏析,而晶粒本体仍然富含 Br。我们提出,通过空间分辨成像方法,光生 Pb 0 和 I 3 - 物种被选择性地从晶粒本体排出到晶粒边界界面。 简历:史蒂文森教授于 1997 年在犹他大学亨利怀特教授的指导下获得博士学位。随后,他在西北大学 (1997-2000) 担任博士后;并在 2000 年至 2015 年期间在德克萨斯大学奥斯汀分校担任教授。目前,他正在领导俄罗斯莫斯科一所新的研究生大学 (斯科尔科沃科学技术研究所) 的发展,他曾担任该研究所的教务长、全职教师和能源科学与技术中心 (CEST) 的创始人。2019 年,斯科尔科沃科技大学成为世界上最年轻的大学,也是俄罗斯联邦唯一一所进入自然指数年轻大学前 100 名的大学。史蒂文森的研究兴趣旨在阐明和控制对许多新兴的能源存储和能量转换技术至关重要的固/液界面化学。迄今为止,他已经在这个领域发表了 350 多篇同行评审的出版物、13 项专利和 6 本书的章节。他曾获得美国国家科学基金会 CAREER 奖(2002 年)、南方研究生院会议新学者奖(2004 年)、电分析化学学会青年研究员奖(2006 年)、Kavli 研究员(2012 年)、电分析化学学会 Charles N. Reilley 奖(2021 年)和电化学学会 David C. Grahame 奖(2023 年)。史蒂文森的研究兴趣旨在阐明和控制对许多新兴的能源存储和能量转换技术至关重要的固/液界面化学迄今为止,他已在该领域发表了 350 多篇同行评审出版物、13 项专利和 6 本书章节。他曾获得 NSF CAREER 奖(2002 年)、南方研究生院会议新学者奖(2004 年)、电分析化学学会青年研究员奖(2006 年)、Kavli 研究员奖(2012 年)、电分析化学学会 Charles N. Reilley 奖(2021 年)和电化学学会 David C. Grahame 奖(2023 年)。
3D打印技术在多个研究应用程序中一直是有用的工具,并且可以与电化学技术相关,可以构建新的传感器和电化学设备,用于传感和生物传感特定靶标[1]。多功能和快速的原型制作,不同形状的可能性以及微型化能力是这种方法的主要优点,该方法是关于电化学和电分析化的[2,3]。这允许制备电极,电细胞,微流体和完整的电化学设备[4-8]。关于添加剂制造,融合沉积建模(FDM)的可访问性和制作广泛材料(例如热塑性聚合物和复合材料)的可能性得到了强调[9,10]。聚乳酸(PLA)是一种可生物降解的材料,它是电化学设备3D打印最常用的聚合物之一,与其他热塑料相比,这可能是由于其易于印刷性,较低的热和环境影响[9,11,12]。
摘要 铊在氰化物和亚硫酸盐镀金溶液中都用作添加剂,用于调节金在目标基材上的沉积方式。镀液中的铊含量对沉积金的性质(包括其微观结构和硬度)有很大影响。因此,特别是在商业工艺应用中,准确、快速、方便地测量镀液中的铊含量至关重要,以确保所制造产品的质量。人们已经研究了含铊的镀金溶液的循环伏安行为,但其铊含量的量化并不令人满意,要么昂贵且耗时,要么在复合基质中不准确。在这里,我们提出了一种专有的电分析铊测量方法,该方法快速且具有出色的准确性和灵敏度,即使在存在常见的镀液分解产物的情况下也是如此。关键词 循环伏安法、电化学沉积、镀金溶液、铊、亚硫酸盐镀液。