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公开(公告)号：CN110817791B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201911263650.4
申请日：2019-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: C01B3/00
Abstract: 本发明公开了钛酸镍掺杂氢化铝锂储氢材料，由氢化铝锂和钛酸镍NiTiO3混合机械球磨制得,所述钛酸镍NiTiO3由氯化镍和钛酸丁酯在乙二醇中反应生成的沉淀煅烧后制得，所述钛酸镍NiTiO3为长1‑4μm、宽0.5‑2μm大小的棒状形貌，钛酸镍NiTiO3的添加量占总质量的2‑8wt%。其制备方法包括：1）棒状钛酸镍制备；2）钛酸镍掺杂氢化铝锂储氢材料的制备。作为储氢领域的应用，催化剂掺杂量为2wt%时，体系放氢温度降至95℃，放氢量达到7.0wt%；当催化剂掺杂量为6wt%时，体系放氢温度降至73℃，放氢量达到7.2wt%。本发明具有以下优点：1、有效地改善氢化铝锂的放氢性能，添加少量催化剂后储氢材料还具有高的放氢量；2、具有成本低廉、制备工艺简单、反应可控等优点。
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公开(公告)号：CN114870874A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210502981.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于氧化石墨烯的掺氮多孔碳包覆嵌钌磷化钴复合材料，以氧化石墨烯、钴盐、钌盐和有机配体以及氮源为原料，经水热法得到钌钴双金属有机骨架/氧化石墨烯复合物，再通过与磷源进行煅烧，实现磷化和碳化，即可制得。其中，氧化石墨烯为载体，钴盐、钌盐和有机配体构建钌钴双金属有机骨架，氮源引入氮元素，磷源提供磷元素。其微观形貌具有层状褶皱结构，纳米颗粒均匀分散于氧化石墨烯上。作为氨硼烷水解制氢方面的催化应用，析氢转化率为100‑1000 molH2·molRu–1·min–1，产氢速率为3‑24×104 mL·min–1·gRu–1，放氢量为理论值的80‑90%，催化放氢的活化能为Ea=20‑25 kJ·mol–1；在298 K条件下，5次循环后，保持80‑85%的初始催化活性。
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公开(公告)号：CN114590774A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210433483.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分级多孔微球Ti‑Nb‑O的氢化镁储氢材料，由氢化镁和分级多孔微球Ti‑Nb‑O混合机械球磨制得；所述分级多孔微球Ti‑Nb‑O通过溶剂热法和煅烧法制得；其直径为1‑2μm，微观形貌为球状，比表面积为27.63 m2/g，孔径分布为38‑40 nm。其制备方法包括以下步骤：1，分级多孔微球Ti‑Nb‑O前驱体的制备；2，分级多孔微球Ti‑Nb‑O的制备；3，基于分级多孔微球Ti‑Nb‑O的氢化镁储氢材料的制备。作为储氢领域的应用：体系初始放氢温度降至189℃，放氢量达到6.96 wt%；等温完全放氢温度为300℃，60 min内放氢量达到6.82 wt%；等温吸氢温度为50℃的条件下，60 min内吸氢1.78 wt%。催化放氢的活化能是Ea(des)=92.7 kJ/mol，催化吸氢的活化能是Ea(abs)=26.0 kJ/mol；脱附反应焓变Hd=69.6 kJ/mol。循环保持率为92.3%。
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公开(公告)号：CN110817791A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911263650.4
申请日：2019-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: C01B3/00
Abstract: 本发明公开了钛酸镍掺杂氢化铝锂储氢材料，由氢化铝锂和钛酸镍NiTiO3混合机械球磨制得,所述钛酸镍NiTiO3由氯化镍和钛酸丁酯在乙二醇中反应生成的沉淀煅烧后制得，所述钛酸镍NiTiO3为长1-4μm、宽0.5-2μm大小的棒状形貌，钛酸镍NiTiO3的添加量占总质量的2-8 wt%。其制备方法包括：1）棒状钛酸镍制备；2）钛酸镍掺杂氢化铝锂储氢材料的制备。作为储氢领域的应用，催化剂掺杂量为2 wt%时，体系放氢温度降至95℃，放氢量达到7.0 wt%；当催化剂掺杂量为6 wt%时，体系放氢温度降至73℃，放氢量达到7.2 wt%。本发明具有以下优点：1、有效地改善氢化铝锂的放氢性能，添加少量催化剂后储氢材料还具有高的放氢量；2、具有成本低廉、制备工艺简单、反应可控等优点。
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公开(公告)号：CN108754661A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810772149.X
申请日：2018-07-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种复合相变纳米纤维材料及其制备方法，本发明相变材料为聚乙二醇，支撑材料为聚乙烯吡络烷酮，导热材料为氧化石墨烯，通过静电纺丝技术制备出复合相变纳米纤维材料。其制备方法包括：1）氧化石墨烯的制备和溶解；2）静电纺丝溶液的制备；3）高压静电纺丝。本发明利用静电纺丝技术制备了聚乙二醇和氧化石墨烯的复合相变纳米纤维材料，过程简单，工艺参数易于调整，并且提高了复合相变材料的导热系数，有效地防止了相变材料在固‑液相变过程中的泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108597910A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810337036.7
申请日：2018-04-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种氮硼共掺杂多孔碳材料，以葡萄糖、三聚氰胺和硼酸为原料，反应制得含氮硼前驱体后，煅烧活化制得。其比表面积其范围在1027~1432 m2 g-1，平均孔径分布分布在1.686-3.826 nm，且微孔含量为77-81%。其制备方法为：1）含氮硼前驱体的制备；2）含氮硼前驱体的活化；3）含氮硼前驱体的后处理。作为超级电容器电极材料的应用，当电流密度为0.5 A g-1时，比电容值范围在230~309 F g-1。利用三聚氰胺具有独特的、丰富的大孔框架结构，对材料的微观形貌进行控制，得到了类似乳酪的蜂窝状且呈现厚切片结构的多孔微观形貌，使得本发明具有优良的电化学性能。本发明在超级电容器、燃料电池等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106085368A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610456325.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: C09K5/063 , B01J13/185 , C09K5/14
Abstract: 本发明公开了一种纳米导热增强的微胶囊复合相变储能材料及其制备方法，其纳米导热增强材料为氮化硼（BN）、碳纳米管（CNT）或氧化石墨烯（GO）等高导热纳米颗粒的微胶囊芯材为有机相变储能材料。将相变储能材料、乳化剂、溶剂混合，按照本发明的制备方法制得基于BN、CNT或GO等纳米颗粒导热增强的微胶囊复合相变储能材料，其中加入的BN、CNT、GO均经过改性处理使其含有羟基基团。另外，可以根据实际需要在微胶囊的芯材中同时加入BN、CNT或GR等纳米导热增强颗粒。本发明制备的复合相变储能材料具有较大的相变焓、良好的热循环稳定性、优异的导热性等，其制备过程简单，结构稳定，包封率高，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN119230031A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411478065.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种等摩尔比尖晶石型高熵氧化物形成能的筛选方法，包括如下步骤：1）获取基底晶体信息；2）获取基底晶体的空间坐标；3）制作全组合的POSCAR文件；4）制作对应POTCAR；5）高通量第一性原理计算；6）计算单原子平均形成能；7）单原子平均形成能数表；8）外推六元尖晶石形成能；9）聚类分析。这种方法能估计六元高熵尖晶石的形成能，而且能免计算六元大晶胞的第一性原理巨大的计算代价，能快速筛选出，哪些元素占据A位点、B位点有利于尖晶石型高熵氧化物稳定地存在；筛选出哪些元素组合可以稳定地存在。
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公开(公告)号：CN119114079A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411025979.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种还原氧化石墨烯负载片层花状3D‑Co复合材料，首先，通过水热法，制备得到氧化石墨烯负载片层花状Co‑3DHFLM复合材料，然后，通过高温氢气还原法，制备得到还原氧化石墨烯负载片层花状3D‑Co复合材料；3D‑Co/rGO整体为纳米片上负载纳米花形貌，具体由3D‑Co和rGO两部分组成，其中，rGO的微观形貌为单层片状结构，3D‑Co的微观形貌为片层花状结构，尺寸为2‑4μm，3D‑Co负载于rGO表面；3D‑Co/rGO具有磁性。其制备方法包括以下步骤：1，片层花状Co‑3DHFLM/GO的制备；2，片层花状3D‑Co/rGO的制备。作为硼氢化钠水解制氢催化剂的应用时，在303K下硼氢化钠最大产氢速率为4000.00‑4500.00mL/min·g，放氢量达到理论值的100％；催化放氢的活化能为Ea＝26.4‑29.8kJ/mol；5次回收/重复使用后，保留初始催化活性的77.24％。
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公开(公告)号：CN118280489A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410463060.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的硼氢化物脱氢性能的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1数据采集；S2数据预处理；S3特征选择与增强：S4模型训练与评估；S5脱氢性能预测。这种方法采用数据预处理技术、特征选择方法，能够有效预测硼氢化物的脱氢性能，为硼氢化物的研究和应用提供新的技术途径。
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