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  1. 2024年4月26日 · 在 电化学 和 光电化学 反应中,理想的催化剂在较小的过电位就能够显现出较高的电流密度。 Tafel斜率 能够为探究反应机制提供重要参考,特别是在阐明反应速率决定步骤和反应路径方面。 在电化学和光电化学实验中, 动力学关系 一般用 Butler-Volmer 公式 [1] 来表示: i:电流密度. i0:交换电流密度. αa:阳极电子转移系数. αc:阴极电子转移系数. n:反应中转移电子数. F:法拉第常数. E:施加电压. R:通用气体常数. T:热力学温度. 在 阳极高电位 下,电流主要来自阳极电流,阴极电流可忽略不计,公式(1)可简化为: 其中 η为过电位 ,公式(2)也可被成为 Tafel公式 。 对 Tafel公式两边取对数 可变为:

  2. 2009年1月13日 · 基于铅酸电池试验的 Peukert 方程提供了一个修正电流倍率影响的经验模型。 通过对该模型机理及应用的重新审视,发现这个模型的修正或使用并非总是合理有效。 如对于锂离子等高性能、高效率的电池或动态工况下工作的电池适用性降低。 问题根源在于依据传统的单个阶段的恒流放电方法所建立的 Peukert 模型,忽视了电流倍率对于剩余电量的影响,在 Peukert 模型的试验及应用中,将不同倍率下的可用电量等同于电池容量,导致了对于剩余电量的忽视,如此就会将放电过程中的电荷损失及剩余电量的影响混淆在一起。 那么,通过 Peukert 方程折算,大倍率电流放电的对于电池的等效放电量将被高估,电池荷电状态将被低估。

  3. 博文. 在香港做博士后是怎样一种体验? 已有 7938 次阅读 2020-11-18 16:08 | 个人分类: 香港本科及硕博申请咨询 | 系统分类: 海外观察. 来香港17年了,香港大学的生活和工作总是让人难忘,很多人咨询我在香港做博士后到底怎样? 有哪些好处? 我总结了一下,给朋友们一点建议. 在香港做博士后是怎样一种体验? - 廖博士工作室的视频 - 知乎 https://www.zhihu.com/zvideo/1311387590277853184. 转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自廖素彬科学网博客。 链接地址: https://blog.sciencenet.cn/blog-805680-1258877.html.

  4. 2022年5月18日 · 人工生物化学反应器. 综上所述,本文报道了一种极简主义的设计,从结构和功能上模拟天然的无膜细胞器。 相信此工作将在药物传输,原位生物反应催化和环境污染物去除等方面带来灵感和创造诸多可能性。 周迎 ,美国麻省理工学院博士,香港科技大学化学及生物工程学系教授. 研究领域:生物材料,药物传输和纳米医学. 课题组主页:http://biomaterials.ust.hk/ 刘建辉 ,西安交通大学化学工程系工学学士,之后入选香港博士研究生奖学金计划 (HKPFS),于香港科技大学化学及生物工程学系取得博士学位。 现为香港科技大学博士后。 研究领域:材料化学与仿生材料。 相关论文发表在 ACS Central Science 上,香港科技大学 刘建辉 博士为第一作者, 周迎 教授为通讯作者。

  5. 2016年6月5日 · 参考文献文中标注位置说明及举例. 参考文献应按照在正文中出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号,并将其置于“[ ]”中。. 通过文献梳理,对参考文献在正文中的标注位置进行说明和举例。. 1.对于直接引用某人观点的标注. (1)直接引用某人观点,原作者 ...

  6. 2021年5月16日 · 被逼上山崖的母猪们有两种选择:1. 母猪们自发地从山崖上跳下去,尽情飞跃并闪耀出刺眼的光芒。 2. 山里面有一群大头死变态,他们往往由表面态或者缺陷组成,大头死变态会设置陷阱让母猪们从山崖上跌落下去,跌落的母猪不会发光。 过程1被称之为辐射复合,在该过程中母猪跌落释放的能量会转化为光子。 过程2被称之为非辐射复合,该过程中母猪跌落释放的能量会转化为声子。 当某一时刻我们停止抽动小皮鞭,安安静静地观察山顶上的母猪们跳崖,并用照相机记录下母猪发出的光子数随时间变化的关系并绘制成曲线,这一曲线由过程1和过程2共同决定,暂且称呼这条曲线为母猪荧光寿命曲线。 该曲线是个典型的指数型衰减曲线,我们可以用双指数模型对母猪荧光寿命曲线进行拟合:

  7. 2021年10月28日 · 维克定理 (Wick's theorem)是场论中非常重要的一个定理,不仅是微扰场论费曼图方法的基础,又在讨论非微扰场论中起重要的作用。 场论中,维克定理用于计算场相互作用项的自由场期望值,我们知道,自由场论是一个高斯理论,因此,本文演示由高斯积分直接得到维克定理的方法。 让我们从标量出发。 考虑随机变量 x,服从高斯分布,期望值为零: <x>=0 (因此x可认为是相对于期望的涨落),方差: <x2>=σ2.即: 我们的目标是计算随机量的各阶平均值:<xn>. 通用的方法是构造分布 P (x) 的生成函数 (Generating function): 显然,如果取: λ=-ik, 则生成函数 G (λ) 就是 P (x) 的傅里叶变换。 一方面,将 (2)在 λ=0 做泰勒展开:

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