在强光照射下,CdS量子点易发生光腐蚀现象,通过金属掺杂和复合的方式可以提高CdS的光催化性能和光稳定性。采用水热法合成了Zn掺杂CdS/g-C_(3)N_(4)复合纳米材料(Zn-CdS/g-C_(3)N_(4))。利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、...在强光照射下,CdS量子点易发生光腐蚀现象,通过金属掺杂和复合的方式可以提高CdS的光催化性能和光稳定性。采用水热法合成了Zn掺杂CdS/g-C_(3)N_(4)复合纳米材料(Zn-CdS/g-C_(3)N_(4))。利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR)等手段对Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料的形貌、结构和组成等进行了表征。结果表明,Zn-CdS纳米颗粒附着在g-C_(3)N_(4)表面上,从而形成Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料,且复合后材料带隙减小,光生电子-空穴复合率降低。在500 W Xe灯照射下,研究了Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)对罗丹明B(RhB)的光催化降解性能。在最优条件下,光照40 min后,所制备的Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)对RhB的光催化降解效率达99%。此外,所合成的Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料光稳定性较高、可再生性好。这归因于Zn和Cd的协同作用以及与g-C_(3)N_(4)的复合,促进了光生载流子的分离和转移。展开更多
文章以幂函数变换为研究对象,从背景值误差和还原误差的角度分析了幂函数变换对GM(1,1)模型建模精度的影响,论证了幂函数变换的GM(1,1)模型(PFNGM(1,1)模型)具有逼近无偏性,能在可忽略的误差范围内实现对白指数序列的预测无偏性。实例...文章以幂函数变换为研究对象,从背景值误差和还原误差的角度分析了幂函数变换对GM(1,1)模型建模精度的影响,论证了幂函数变换的GM(1,1)模型(PFNGM(1,1)模型)具有逼近无偏性,能在可忽略的误差范围内实现对白指数序列的预测无偏性。实例应用结果表明,其建模精度和预测效果均优于无偏GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型。为将适宜建模序列拓展至近似非齐次指数序列和季节波动序列,同时保留幂函数变换可以有效降低背景值误差对建模精度影响的优势,将幂函数变换与平移变换相结合构建了PFNGM(1,1)模型,将幂函数变换与季节性GM(1,1)模型(SGM(1,1)模型)相结合构建了PFSGM(1,1)模型。实例应用结果表明,PFNGM(1,1)模型的建模精度和预测效果均优于背景值改进的NGM(1,1, k )模型和ONGM(1,1, k,c )模型,PFSGM(1,1)模型的建模精度和预测效果均优于SGM(1,1)模型,验证了两种模型的有效性。展开更多
文摘在强光照射下,CdS量子点易发生光腐蚀现象,通过金属掺杂和复合的方式可以提高CdS的光催化性能和光稳定性。采用水热法合成了Zn掺杂CdS/g-C_(3)N_(4)复合纳米材料(Zn-CdS/g-C_(3)N_(4))。利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR)等手段对Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料的形貌、结构和组成等进行了表征。结果表明,Zn-CdS纳米颗粒附着在g-C_(3)N_(4)表面上,从而形成Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料,且复合后材料带隙减小,光生电子-空穴复合率降低。在500 W Xe灯照射下,研究了Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)对罗丹明B(RhB)的光催化降解性能。在最优条件下,光照40 min后,所制备的Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)对RhB的光催化降解效率达99%。此外,所合成的Zn-CdS/g-C_(3)N_(4)复合材料光稳定性较高、可再生性好。这归因于Zn和Cd的协同作用以及与g-C_(3)N_(4)的复合,促进了光生载流子的分离和转移。
文摘文章以幂函数变换为研究对象,从背景值误差和还原误差的角度分析了幂函数变换对GM(1,1)模型建模精度的影响,论证了幂函数变换的GM(1,1)模型(PFNGM(1,1)模型)具有逼近无偏性,能在可忽略的误差范围内实现对白指数序列的预测无偏性。实例应用结果表明,其建模精度和预测效果均优于无偏GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型。为将适宜建模序列拓展至近似非齐次指数序列和季节波动序列,同时保留幂函数变换可以有效降低背景值误差对建模精度影响的优势,将幂函数变换与平移变换相结合构建了PFNGM(1,1)模型,将幂函数变换与季节性GM(1,1)模型(SGM(1,1)模型)相结合构建了PFSGM(1,1)模型。实例应用结果表明,PFNGM(1,1)模型的建模精度和预测效果均优于背景值改进的NGM(1,1, k )模型和ONGM(1,1, k,c )模型,PFSGM(1,1)模型的建模精度和预测效果均优于SGM(1,1)模型,验证了两种模型的有效性。
