电化学阳极氧化金属钛箔制备TiO2纳米管阵列和光催化特性，王延宗，李大鹏，我们在含有NH4F的乳酸电解液中阳极氧化金属钛箔制备了高度有序的二氧化钛纳米管阵列，并研究了不同阳极氧化电压、NH4F浓度和阳极氧�

COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响,COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响与优化,在COMSOL中二氧化碳电化学还原过程中不同催化剂结构对离子传输的影响的模拟分析 ,核心关键词：COMSOL模拟；二氧化碳电化学还原；催化剂结构；离子传输影响；模拟分析； 以上关键词以分号分隔的形式为一行：COMSOL模拟; 二氧化碳电化学还原; 催化剂结构; 离子传输影响; 模拟分析;,COMSOL模拟：不同催化剂结构对CO2电化学还原离子传输影响的分析

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基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络可以用于建立预测模型，以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂，它具有高效、稳定和长久的特点。然而，SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响，如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中，我们使用BP神经网络模型，选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量，建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明，BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，绝对误差的平均值为8%，相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用具有以下几个优点： BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数，避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测，具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用还存在一些挑战，如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中，进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。

在本文中，我们解释了在运行2 LHC时观察到的750 GeV双光子共振，它是一个标量单重态S，它在产生微小但非零的Majorana中微子质量中起关键作用。 该模型包含四个弱电单重态：两个le夸克，一个单电荷标量和一个中性标量S。 当S获得非零真空期望值时，可能会在两回路水平上产生马约拉纳中微子质量。 硫可通过胶子聚变在大型强子对撞机中产生，并在带电标量循环运行的情况下衰变成双光子。 该模型非常适合狭窄的共振宽度。 对模型的约束进行了研究，结果表明共振与标准模型希格斯玻色子之间的混合微不足道。

提出了一种具有z依赖的整体标量质量的改进的软壁AdS / QCD模型。 我们从夸克质量反常维数论证了修改后的整体标量质量的必要性，并通过相应的UV和IR渐近线仔细约束了整体质量的形式。 固定体标量质量的形式后，我们计算了（轴向）矢量和伪标量介子的质谱，与实验数据具有很好的一致性。 还研究了手性相变的行为，其结果与标准方案和晶格模拟一致。 最后，解决了手性磁效应的问题。 我们发现，逆磁催化作用是从改进的软壁模型中自然产生的，这与最近的晶格模拟是一致的。

手性磷酸/可见光催化手性2-取代四氢喹啉的合成，熊文慧，杨文，开发了一种将手性磷酸催化与可见光诱导相结合的有效方法，实现了手性四氢喹啉化合物高对映选择性合成。通过可见光诱导的环化/手�

电沉积纳米钯修饰玻碳电极对间硝基酚的电催化还原，施巧芳，刁国旺，通过电化学沉积法制备了纳米钯修饰的玻碳电极（Pd/GC），并进行了扫描电镜和XPS表征。研究了间硝基酚在Pd/GC电极上的电催化还原行为�

负载型纳米ZrO2复合载体的制备条件对CO2重整CH4制合成气的催化剂活性影响，李凝，罗来涛，在制备大孔氧化铝基载体的基础上，采用浸渍-沉淀法制备了负载型纳米ZrO2复合载体，并以此载体负载Ni制成催化剂用于CO2重整CH4制合成�

对焦炭催化CO2重整甲烷反应机理进行初步分析和探讨,提出L-H机理适合描述焦炭体系下CH4和CO2重整反应。利用最优化方法和统计方法对L-H机理普遍使用的CO2-CH4重整反应动力学模型进行参数估计,获得动力学模型中未知参数,并进行模型辨识,得到了与试验结果较吻合的经验性动力学模型。