一种常压液相原位制备纳米硼酸锌晶须的新方法

    公开(公告)号:CN101298694A

    公开(公告)日:2008-11-05

    申请号:CN200810050252.X

    申请日:2008-01-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明所涉及的是一种常压低温液相原位制备纳米硼酸锌晶须的方法,其步骤为:将50ml浓度为0.05-02mol/l硼砂溶液置于三口瓶中,加入阳离子表面活性剂水溶液并搅拌均匀后,再加入浓度为1-2mol/l的锌盐10ml,升温至50-90℃,恒温搅拌晶化7-10h。将所得白色沉淀经过滤、洗涤,50-90℃下干燥处理,得到直径为20nm-40nm,长度为500nm-1μm,长径比为25-50的纳米硼酸锌晶须粉体。本发明方法的特点是制备工艺简单,不使用助熔剂和高压反应釜,不需要高温煅烧,不会产生污染,成本低,产品的产率高,具有较高的经济价值和社会价值。

    一种常温常压液相原位制备单质铁纳米粒子的新方法

    公开(公告)号:CN101138792A

    公开(公告)日:2008-03-12

    申请号:CN200710056169.9

    申请日:2007-10-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明所涉及的是一种在常温常压下液相化学还原制备单质铁纳米粒子的新方法,其步骤为:分别配制0.1~0.2mol/l FeCl2(或FeSO4)的亚铁盐水溶液、2~4mol/l水合肼的水溶液和0.5~1.0mol/lNaOH的水溶液。并向亚铁盐溶液中加入摩尔量为0.2~1.0倍铁摩尔量的柠檬酸,向NaOH溶液中加入质量为亚铁溶液中铁元素总质量的1~5%的分散剂。在0.0T~0.6T外加磁场作用及连续搅拌下,将亚铁盐溶液和水合肼溶液,同时加入到NaOH溶液中。加入完毕后,继续搅拌5分钟,结束反应。分离,水洗,真空干燥,得单质铁纳米粒子。所制备的单质铁纳米粒子,在无磁场时为球状,在磁场存在下呈棒状。本发明所采用的原料价廉、易得,工艺简单,在常温常压下即可进行反应,适用于大规模工业化生产。

    一种稻壳生产燃料乙醇及资源化综合利用的新方法

    公开(公告)号:CN101130793A

    公开(公告)日:2008-02-27

    申请号:CN200710055974.X

    申请日:2007-08-20

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: Y02E50/16

    Abstract: 本发明公开了一种稻壳生产燃料乙醇及资源化综合利用的新方法,特别涉及了为解决目前秸秆(包括稻壳)生产燃料乙醇,纤维素水解率低的技术难点,采用先水解稻壳中的半纤维素,再醇解稻壳中的木质素,排除木质素对纤维素的固定作用,破坏纤维素的结晶状态,从而使纤维素的水解率接近100%的新方法;同时利用稻壳中的半纤维素生产糠醛、由稻壳木质素生产表面活性剂、由稻壳硅生产高纯纳米二氧化硅,使稻壳资源的利用率大于90%,充分利用稻壳资源,使生产燃料乙醇经济上更为合理可行。本发明技术可在玉米芯、玉米秆等其它秸秆生产燃料乙醇及资源化综合利用上推广应用,特别对秸秆中纤维素水解制备乙醇的技术在工业化生产中应用将起到重要推动作用,为充分利用农副产品秸秆这一取之不尽的可再生资源提供了新方法。

    直接沉淀法快速合成多孔纳米ZnO粉体材料的新方法

    公开(公告)号:CN101024510A

    公开(公告)日:2007-08-29

    申请号:CN200710055291.4

    申请日:2007-01-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及直接沉淀法快速合成多孔纳米ZnO粉体材料的新方法。具体步骤为:将浓度0.02~3mol/L碱溶液和浓度0.02~3mol/L锌盐溶液预先加热到60~95℃,按照锌盐与碱的物质量比为1∶2~4,搅拌下注入温度为60~95℃反应釜,反应停留2min~240min,从反应釜出口流出,经脱水、水洗、干燥处理,得到多孔纳米ZnO粉体材料。产品为分散性良好的白色粉末,其粒径是10~200nm,带有1~4nm的微孔。本方法制备条件温和,操作简单,反应条件易控,可连续化生产。生产过程中不需经过高温煅烧处理,直接在常压低温液相中原位制备出纳米ZnO材料,具有很强的实用价值。

    临床实验室血液分析结果人工智能审核规则及建立方法

    公开(公告)号:CN118448064A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410538907.7

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明临床实验室血液分析结果人工智能审核规则及建立方法涉及血液分析技术领域,利用AI技术中的决策树算法,构建血液分析结果审核与复检决策的AI判断规则、异常细胞的识别规则;建立识别异常细胞的AI筛查规则,辅助人工显微镜检查细胞形态时的异常形态识别,提示引起细胞异常的病因,便于临床医生的血液病诊断决策,并能促进不同级别医疗机构人员对异常细胞识别的同质化。AI审核规则以检验全过程的质量保证为前提,运行稳定、审核效率高、判断准确,提升血液分析结果审核效率,缩短检验报告时间,减轻及弥补检验人员结果审核、复检与形态识别的工作量及技术短板,并为筛查血液病的智慧检验奠定基础。

    一种针对人机共驾测试的侧方插入场景提取方法

    公开(公告)号:CN114328465B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202210001210.7

    申请日:2022-01-04

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对人机共驾测试的侧方插入场景提取方法,首先建立侧方插入原始信息库,其次建立侧方插入决定性变量信息表,然后建立侧方插入场景集合的重要性信息库,然后建立侧方插入场景重要性信息库,最后建立侧方插入重要场景数据库;本方法建立了针对人机共驾车辆在跟车过程中的驾驶行为模型,因此可以为基于场景的人机共驾汽车安全性能测试提供一种场景数据提取方法;本方法在提取数据时综合考虑了自然驾驶过程中风险等级更高和出现概率更大的情况,因此测试效率更高。

    一种智能车辆定位与回环检测方法

    公开(公告)号:CN111273312B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010040419.5

    申请日:2020-01-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供了一种智能车辆定位与回环检测方法,以激光雷达测量障碍物相对于本车的位置和距离,实现对周围场景的感知,利用基于联合概率密度分布的正态分布变换方法和基于空间点拟合的迭代最近点方法分步解算智能车辆当前位置和姿态,通过基于雷达点云的闭环检测方法,在智能车辆通过重复场景时使用上一次通过时的对周围环境的观测校正当前智能车辆的位姿,避免行驶过程中定位误差的积累,本方法使用激光雷达传感器数据作为定位方法的输入,该种传感器广泛存在于智能车辆上,具有良好的可实现性;分步完成智能车辆的定位任务,对两种典型算法取长补短,同时保证智能车辆的定位精度和效率,消除行进过程中累积的误差。

    一种基于核的近似动态规划的车辆稳定性控制方法

    公开(公告)号:CN115782857A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211461509.7

    申请日:2022-11-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于核的近似动态规划的车辆稳定性控制方法,首先建立轮胎非线性的车辆稳定性控制模型;然后采集样本数据并进行核特征的构建;然后建立基于核的近似动态规划学习规则;最后求解迭代得到最优控制量作用到智能车上;本方法能够采用核函数作为基函数实现更好的非线性映射关系,采用近似线性相关分析实现核方法的稀疏化,得到核词典,能够利用基于核函数的带有遗忘因子递归最小二乘和时序差分算法来进行控制器和评价器权重迭代更新,具有自适应学习的能力,本方法可以实现车辆模型与车辆数据的融合,防止过度依赖数据和模型的精准,可以更好的对车辆横摆角速度跟踪控制来实现对车辆的稳定性控制。

    一种在泡沫镍上负载Ni3S2-C的电催化电极、制备方法及其应用

    公开(公告)号:CN114990568A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210525391.3

    申请日:2022-05-16

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 赵旭 张雪薇 赵纯

    Abstract: 一种在泡沫镍上负载Ni3S2‑C的电催化电极、制备方法及其应用,属于纳米合成技术领域。本发明以泡沫镍作为基底和镍源,利用碳化方法在泡沫镍上成功负载碳,提高耐酸性;再以L‑半胱氨酸为硫源,利用水热合成方法,在碳上原位生长Ni3S2,得到在泡沫镍上负载Ni3S2‑C的电催化电极。以最佳条件碳化温度为800℃、L‑半胱氨酸含量为0.73g、水热反应时间为24h为例,电流密度为100mA/cm2时,所需过电势为0.35818V,恒电位电解24h电流密度基本不变,法拉第效率接近100%,展现出优异的电化学性能和稳定性,使得该电催化电极在电解Bunsen反应产物制氢中展现出广阔的应用前景。

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