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具有纳米级凹腔结构的全疏性润滑膜
应用场景:海水淡化
关键性能:优化后的PS4L2膜具有水接触角171.1°、油接触角139.6°和表面能12.39 mNm−1,孔隙率高达87.4%,在处理含有1.0mM十二烷基硫酸钠的海水时,该膜保持了稳定的99.9%盐分截留率,显著优于传统膜,展现出优异的膜蒸馏性能。
标签属性:膜
光谱式呼气分析仪
应用场景:糖尿病的动态监测与管理
关键性能:这一系统衰荡信号测量的相对标准偏差0.12%,响应时间1s,丙酮的检测极限144ppb,检测线性度0.99921。在与检测“金标准”GC-MS的对比测试中,相关系数1.0025,仪器总质量小于5.0 Kg
标签属性:光谱
高强钢夹杂物-强韧性协同调控
应用场景:为航空航天、轨道交通等领域的高端轴承材料研发提供了新技术路线
关键性能:在相同尺寸条件下,Al2O3夹杂物的疲劳寿命损伤系数较TiN高约30%
标签属性:高强钢
芘类多电子转移活性分子材料
应用场景:水系有机液流电池
关键性能:应用该材料的电池的能量密度达59.6Wh/Lcatholyte,展现出较好的耐高温热稳定性。
标签属性:水系有机液流电池
质子交换膜电解水装置(PEMWE)催化剂
应用场景:电解水制氢
关键性能:将铱的用量降低了85%,并且大幅提升了催化效率,使器件整体能效提升了65%
标签属性:电解水制氢
不可燃的聚合物基深共晶电解质
应用场景:高安全性锂金属固体电池
关键性能:在25°C时离子电导率为 2.5 mS cm-1以及0.61的锂离子迁移数。实现了LFP||PDEE-2||Li固体电池在 1 C 时1000次稳定循环,容量保持率为80.4%。
标签属性:锂电池
电化学耦合锂回收技术
应用场景:电池回收
关键性能:与传统电池回收方法相比,该策略在能源消耗、低碳排放和经济收益方面均展现出显著优势
标签属性:电池回收
选择性氟代芳香锂盐
应用场景:全固态电池
关键性能:应用选择性氟化锂盐的磷酸铁锂全固态锂金属电池在1650圈循环过程中表现出优异的稳定性,库伦效率为99.8%,使用高载量正极和薄锂组成的固态全电池实现了580圈循环的创纪录寿命,容量保持率为97.4%
标签属性:全固态电池
基于物理信息学习的电池衰减轨迹早期预测
应用场景:电池原型的性能评估
关键性能:通过融合物理模型与机器学习,提出了一种非破坏性的电池退化模式解耦方法,并实现早期寿命预测
标签属性:电池性能评估
MPicker
应用场景:冷冻电子断层成像
关键性能:能够在多种细胞切片样品的tomogram中清晰展示膜表面的蛋白分布;提供每个颗粒的初始取向用于辅助膜蛋白STA的计算
标签属性:冷冻电子断层成像
新型的动态活性生物墨水
应用场景:生物3D打印类神经组织
关键性能:该墨水可通过增强3D打印微模块中“基质材料-NSC”的相互作用,增强NSC的机械敏感及传导能力,为NSC行为提供指导性信号,最终可有效加速生物3D打印类神经组织中的功能化神经网络构建进程,为实现高效的神经组织功能替代提出了一种切实可行的新策略
标签属性:生物3D打印
一种具有偏心单元设计的自接触变刚度超材料
应用场景:超材料
关键性能:新型的SVS超材料在高、低载荷条件下刚度变化约为110倍;进入高刚度阶段时,其承载能力可达1500 N以上
标签属性:超材料
有机无机复合膜叠层结构设计方法
应用场景:静电薄膜电容器
关键性能:三层结构的0-0.75-0纳米复合材料实现了最高放电能量密度为7.7 J cm⁻³,充放电效率为80.2 %
标签属性:膜材料
基于X射线成像的高温界面压痕方法
应用场景:该研究成果有助于加深高温环境下涂层失效机理的认识,为更耐高温、韧性更强涂层材料的设计研发提供了数据支撑和机理参考。
关键性能:发展了高温原位界面压痕法,实现了热障涂层高温界面韧性的定量表征,得到了热障涂层的高温界面失效模式
标签属性:
CT
三维共价有机框架锂金属电池的负极保护层
应用场景:锂金属电池
关键性能:该电极涂层提高了Li/Por-PN-COF-Cu电池的库仑效率,促进了快速的Li+传输,使LiFePO4全电池即使在5 C的严苛速率下也能够稳定进行剥离/沉积过程
标签属性:锂金属电池
本征介孔沸石分子筛
应用场景:分子筛
关键性能:该新型沸石分子筛含有28×10×10元环组成的三维孔道系统,其中28元环最大尺寸为2.28纳米,达到介孔尺寸范畴
标签属性:分子筛
超强马氏体纯铁制备
应用场景:钢铁
关键性能:强度、硬度、刚度与弹性均超过高速钢的超强纯铁块体样品
标签属性:钢铁
氧化还原调节器型的电解液添加剂策略
应用场景:金属电池的电解液设计
关键性能:具有4Mpy添加剂的锂硫电池在10.88 mg cm-2的高硫负载下放电容量达到10.05 mAh cm-2
标签属性:电解液
H-PRO:将深度学习电子结构计算方法推广到平面波基组
应用场景:深度学习
关键性能:由此方法得到的原子轨道基组哈密顿量不仅可以准确地重复出平面波方法计算得到的电子结构信息,还能够直接适配原有的DeepH框架并训练得到准确的神经网络模型。
标签属性:机器学习
基于二维MXene材料的原位还原策略
应用场景:M/MXene复合材料
关键性能:原位还原策略无需使用额外的还原剂, MXene材料在复合材料合成过程中既充当载体又充当还原剂的角色,极大地简化了制备过程。
标签属性:M/MXene复合材料
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