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搜索结果: 1-4 共查到光学工程 VOCs相关记录4条 . 查询时间(0.091 秒)
近期,中科院合肥研究院安光所激光中心方晓东、孟钢研究员团队在半导体型VOCs分子识别系统研发方面取得系列进展。相关成果分别以“基于非选择性金属氧化物的智能传感系统识别苯系物分子”和“氧化镍传感器阵列热调制定量识别醇类分子”为题,发表在ACS Sensors和Advanced Materials Technologies 杂志上。
近日,中国科学院上海硅酸盐研究所孙静研究员团队(纳米功能材料与光电应用课题组)在氧化钛基复合材料降解VOCs催化剂抗失活机制研究方面取得重要进展。该团队根据稀土元素特殊的4f电子结构以及氧化还原石墨烯(rGO)的电子迁移率高、片层结构、理论比表面积大、大π键(与苯环类似)等特点,对TiO2的微观结构以及光电学性质进行结构设计,使其光催化降解性能及抗失活性能显著提升,相关研究成果以“Deactiva...
2018年10月中旬,由中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所开发并与国信聚远科技服务(北京)有限公司共同合作推广的“车载开放光路面源排放VOCs监测系统”成功交付台资企业,标志着国产傅里叶变换红外光谱监测技术体系开启“车载新时代”。傅里叶变换红外光谱监测技术具备可测量谱带宽、光谱分辨率高、信噪比高、扫描速度快等特点,具备对多组分气体进行实时、在线、连续和无人值守的监测能力。当前,傅里...
利用人工神经网络(ANN)对严重混叠的傅里叶变换红外光谱图进行了定性和定量解析。通过大量模拟数据训练神经网络后,引用了新的评价标准——逼近度来选择最优网络模型。利用此优化网络对两类光谱图进行了解析,考察了网络的泛化能力。结果表明:该网络不仅能够对两组分同时存在时的样本进行准确解析,而且对于未知单组分光谱图,也能够进行准确鉴别和定量分析。可见, 该研究为人工神经网络在单组分和多组分未知物的定性和定量...

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