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表面绝缘兼具高导热和电磁屏蔽的复合多层膜的制备与性能研究
被引量：
1
1
作者
张亚杰
曾嘉轩
+4 位作者
郑康
肖超
包超
张献
刘香兰
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期85-90,共6页
以环境友好型材料纳米纤维素为基体,与多壁碳纳米管和六方氮化硼复合制备兼具高导热和电磁屏蔽且表面绝缘的复合薄膜材料,并对其性能进行研究。结果表明,碳纳米管和纤维素组成的复合薄膜在碳纳米管填充量为40%时,电磁屏蔽效能、厚度、...
以环境友好型材料纳米纤维素为基体,与多壁碳纳米管和六方氮化硼复合制备兼具高导热和电磁屏蔽且表面绝缘的复合薄膜材料,并对其性能进行研究。结果表明,碳纳米管和纤维素组成的复合薄膜在碳纳米管填充量为40%时,电磁屏蔽效能、厚度、密度达到最佳平衡;其单位厚度比屏蔽性能(SSE/t)显著提高,达到5 465.28 dB·cm^(2)/g;叠层复合薄膜的面内热导率最高达到5.56 W/(m·K),较纯CNF薄膜提高了近400%;叠层复合薄膜具有很好的柔韧性,可以完全对折而不产生裂痕;叠层复合薄膜的表面电导率均在10-9数量级,表明薄膜具有很好的绝缘性能。
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关键词
多壁碳纳米管
H-BN
纳米纤维素
电磁屏蔽
导热
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职称材料
基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演
被引量：
1
2
作者
熊志立
高会议
万莉
《农业与技术》
2024年第9期28-32,共5页
土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,...
土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,仍需突破以提高有机碳检测的准确度。为此,本研究以欧盟统计局提供的LUCAS多种类型土壤光谱数据集作为分析对象,设计了一种基于频谱图的土壤有机碳(SOC)含量高光谱反演方法。将土壤高光谱数据进行预处理,去除光谱中的噪音和冗余信息;运用小波包变换(WPT)、短时傅里叶变换(STFT)将一维光谱数据分别转换成大小为33×34和128×36的二维频谱图,提高光谱特征信息维度,以更好适应卷积神经网络(CNN)学习结构,同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布,可以更精确地显示不同频率或波长上的吸收率差异;将频谱图输入构建的CNN模型进行回归预测,估测SOC含量。对比偏最小二乘回归(PLSR)和一维卷积模型(1D-RDC)与STFT-CNN、WPT-CNN估测模型。结果表明,经小波包变换和短时傅里叶变换后得到的频谱图能够很好体现光谱中的特征信息,配合CNN模型的特征提取和学习能力能够有效地估测大规模土壤高光谱中SOC含量,WPT-CNN模型估测效果最优(决定系数R 2,0.84;均方根误差RMSE,11.2),STFT-CNN模型的回归预测效果次之(R 2,0.77;RMSE,13.29)。因此,基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演方法对大型土壤高光谱数据集中的土壤有机碳含量估测有较好的效果,可为构建智能化的土壤属性预测技术提供参考。
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关键词
土壤
有机碳
高光谱
卷积神经网络
频谱图
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职称材料
题名
表面绝缘兼具高导热和电磁屏蔽的复合多层膜的制备与性能研究
被引量：
1
1
作者
张亚杰
曾嘉轩
郑康
肖超
包超
张献
刘香兰
机构
中国科学
院
合肥物质科学
研究院
固体物理
研究
所
中国科学
技术
大学
安徽工业技术创新研究院六安院
出处
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期85-90,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0406200)。
文摘
以环境友好型材料纳米纤维素为基体,与多壁碳纳米管和六方氮化硼复合制备兼具高导热和电磁屏蔽且表面绝缘的复合薄膜材料,并对其性能进行研究。结果表明,碳纳米管和纤维素组成的复合薄膜在碳纳米管填充量为40%时,电磁屏蔽效能、厚度、密度达到最佳平衡;其单位厚度比屏蔽性能(SSE/t)显著提高,达到5 465.28 dB·cm^(2)/g;叠层复合薄膜的面内热导率最高达到5.56 W/(m·K),较纯CNF薄膜提高了近400%;叠层复合薄膜具有很好的柔韧性,可以完全对折而不产生裂痕;叠层复合薄膜的表面电导率均在10-9数量级,表明薄膜具有很好的绝缘性能。
关键词
多壁碳纳米管
H-BN
纳米纤维素
电磁屏蔽
导热
Keywords
multi-walled carbon nanotubes
h-BN
nanocellulose
electromagnetic shielding
thermal conductivity
分类号
TB332 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演
被引量：
1
2
作者
熊志立
高会议
万莉
机构
安徽
理工大学计算机与工程学
院
中国科学
院
合肥物质科学
研究院
安徽工业技术创新研究院六安院
出处
《农业与技术》
2024年第9期28-32,共5页
基金
安徽省重点研究与开发计划项目(项目编号:202004e11020010)
国家自然科学基金项目(项目编号:31601268)。
文摘
土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,仍需突破以提高有机碳检测的准确度。为此,本研究以欧盟统计局提供的LUCAS多种类型土壤光谱数据集作为分析对象,设计了一种基于频谱图的土壤有机碳(SOC)含量高光谱反演方法。将土壤高光谱数据进行预处理,去除光谱中的噪音和冗余信息;运用小波包变换(WPT)、短时傅里叶变换(STFT)将一维光谱数据分别转换成大小为33×34和128×36的二维频谱图,提高光谱特征信息维度,以更好适应卷积神经网络(CNN)学习结构,同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布,可以更精确地显示不同频率或波长上的吸收率差异;将频谱图输入构建的CNN模型进行回归预测,估测SOC含量。对比偏最小二乘回归(PLSR)和一维卷积模型(1D-RDC)与STFT-CNN、WPT-CNN估测模型。结果表明,经小波包变换和短时傅里叶变换后得到的频谱图能够很好体现光谱中的特征信息,配合CNN模型的特征提取和学习能力能够有效地估测大规模土壤高光谱中SOC含量,WPT-CNN模型估测效果最优(决定系数R 2,0.84;均方根误差RMSE,11.2),STFT-CNN模型的回归预测效果次之(R 2,0.77;RMSE,13.29)。因此,基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演方法对大型土壤高光谱数据集中的土壤有机碳含量估测有较好的效果,可为构建智能化的土壤属性预测技术提供参考。
关键词
土壤
有机碳
高光谱
卷积神经网络
频谱图
分类号
S151.95 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
表面绝缘兼具高导热和电磁屏蔽的复合多层膜的制备与性能研究
张亚杰
曾嘉轩
郑康
肖超
包超
张献
刘香兰
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
2
基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演
熊志立
高会议
万莉
《农业与技术》
2024
1
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职称材料
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