稀土氧化物优化CuO-CeO2/γ-Al2O3/Cord催化剂：提升性能与选择性

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该研究论文探讨了稀土氧化物对CuO-CeO2/γ-Al2O3/Cord催化剂性能的影响。作者们采用了溶胶-凝胶法制备稳定的α-AlOOH溶胶，并在此基础上引入La、Y、Nd、Pr、Ce等不同的稀土氧化物，对蜂窝陶瓷载体进行表面改性。以CuO-CeO2作为活性组分，制作出新型催化剂，目的是提高其在CO选择性氧化过程中的性能。 通过色谱流动反应法、H2-TPR（氢二聚体升温还原法）以及XRD（X射线衍射）等测试手段，研究者发现添加La2O3、Y2O3和Ce2O3显著提高了催化剂的活性，尤其是在添加Y2O3的情况下，即使在175℃这样的较高温度下，催化剂的选择性仍能保持在90%，这对于CO的选择性氧化过程来说是非常重要的优化结果。这种改进对于燃料电池应用中的氢源问题有潜在的解决方案，因为高效去除CO可以减少对质子交换膜燃料电池性能的影响，延长其使用寿命。 整体式催化剂因其床层压力低、催化效率高和放大效应小等特点，在化工领域得到了广泛应用。因此，将CuO-CeO2催化剂与活性氧化铝涂层结合，添加稀土氧化物，制成适合实际工业应用的高效整体式催化剂，是未来的研究重点。这项研究不仅提升了催化剂的性能，也为解决燃料电池中CO污染问题提供了新的途径，推动了清洁能源技术的发展。

CeO2改性对CuO/γ-Al2O3氧化还原可逆性的影响

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CeO2改性对CuO/γ-Al2O3氧化还原可逆性的影响，朱捷，李晓伟，本文采用TPR1-TPO-TPR2对CuO/γ-Al2O3 和CuO-CeO2/γ-Al2O3样品的氧化还原可逆性进行了表征。结果表明，对于分别在400 ℃和800 ℃下焙烧的样品，用

CuO/γ-Al2O3催化剂经CO处理前后的性质研究

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CuO/γ-Al2O3催化剂经CO处理前后的性质研究，万海勤，朱捷，采用XRD，TPR，CO吸附In-situ IR，CO氧化反应等对CuO/γ-Al2O3催化剂经CO处理前后的结构、组成和催化性能进行了研究。结果表明，经CO在250℃下

电催化氧化处理垃圾渗滤液 (2007年)

2021-05-13 上传
采用XRD、SEM对CuO-CeO2／γ-Al2O3进行表征，考察了槽电压、pH、气体流量和极间距等因素对垃圾渗滤液降解的影响。结果表明，该体系对渗滤液具有较好的催化降解效果。当槽电压为15．0 V、pH为中性、气体流量为0．08m3...

如何通过熔融浸渍法实现CuO、MgO、Al2O3、ZnO和CeO2对尖晶石锰酸锂（LiMn2O4）的表面包覆，并提高其高温下的循环稳定性？

2024-11-08 上传
通过上述过程，可以实现CuO、MgO、Al2O3、ZnO和CeO2等金属氧化物对LiMn2O4颗粒的表面包覆。例如，ZnO包覆的LiMn2O4在高温循环性能上的提升最为显著，主要是因为ZnO层可以有效阻挡电解液与锰酸锂的直接接触，减少锰...

二氧化硅(SiO2) 氧化钠(Na2O) 氧化钾(K2O) 氧化钙(CaO) 氧化镁(MgO) 氧化铝(Al2O3) 氧化铁(Fe2O3) 氧化铜(CuO) 氧化铅(PbO) 氧化钡(BaO) 五氧化二磷(P2O5) 氧化锶(SrO) 氧化锡(SnO2) 二氧化硫(SO2) 总量 风化 563.78 0 3.26 5.22 1.18 11.58 1.59 9.37 0 0 1.68 0 0 0 597.66 无风化 815.81 8.34 111.97 63.99 12.95 79.44 23.18 29.43 4.94 7.18 16.83 0.5 2.36 1.22 1178.14 这是我的表格数据，你能写个详细的含量分析吗

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- 氧化铝(Al2O3): 11.58 - 氧化铁(Fe2O3): 1.59 - 氧化铜(CuO): 9.37 - 氧化铅(PbO): 0 - 氧化钡(BaO): 0 - 五氧化二磷(P2O5): 1.68 - 氧化锶(SrO): 0 - 氧化锡(SnO2): 0 - 二氧化硫(SO2): 0 - 总量: 597.66 2. 无...

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Input In [43], in <cell line: 4>() 2 from sklearn.metrics import r2_score 3 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ----> 4 from spsspro.algorithm import statistical_model_analysis 6 X=pd.get_dummies(data_merge[['纹饰','类型','颜色','表面风化']]) 7 for i in ['二氧化硅(SiO2)','氧化钠(Na2O)', 8 '氧化钾(K2O)','氧化钙(CaO)','氧化镁(MgO)','氧化铝(Al2O3)','氧化铁(Fe2O3)', 9 '氧化铜(CuO)','氧化铅(PbO)','氧化钡(BaO)','五氧化二磷(P2O5)','氧化锶(SrO)', 10 '氧化锡(SnO2)','二氧化硫(SO2)']: ModuleNotFoundError: No module named 'spsspro'

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您好！根据您的代码和错误信息来看，您遇到了一个模块找不到的错误。具体地说，Python 找不到名为 'spsspro' 的模块。 这种错误通常发生在您尝试导入一个未安装或未正确安装的第三方模块时。请确保您已经正确安装了...

public class ReactionTest { static Reaction[] re = new Reaction[18]; // TODO Auto-generated method stub static Reaction hgo=new Reaction("2HgO",null,"点燃","无"); static Reaction mgo=new Reaction("Mg","O2","点燃","无"); static Reaction fe3o4=new Reaction("3Fe","2O2","点燃","无"); static Reaction cuo=new Reaction("2Cu","O2","加热","无"); static Reaction al2o3=new Reaction("4Al","3O2","点燃","无"); static Reaction h2o=new Reaction("2H2","O2","点燃","无"); static Reaction p2o5=new Reaction("4P","5O2","点燃","无"); static Reaction so2=new Reaction("S","O2","点燃","无"); static Reaction co2=new Reaction("C","O2","点燃","无"); static Reaction co=new Reaction("2C","O2","点燃","无"); static Reaction coco2=new Reaction("2CO","O2","点燃","无"); static Reaction c2h5oh=new Reaction("C2H5OH","3O2","点燃","无"); static Reaction k2mno4=new Reaction("2KMnO4","无","加热","无"); static Reaction h2o2=new Reaction("h2o2",null,"无","二氧化锰"); static Reaction h2od=new Reaction("2H2O",null,"通电","无"); static Reaction caoh2=new Reaction("CaO","H2O","无","无"); static Reaction h2co3=new Reaction("H2O","CO2","无","无"); static Reaction caco3=new Reaction("CaCO3",null,"高温","无"); public static boolean get() { for(int i = 0;i<re.length;i++) { re[i]=new Reaction(null, null, null, null); }; re[0]=hgo; re[1]=mgo; re[2]=fe3o4; re[3]=cuo; re[4]=al2o3; re[5]=h2o; re[6]=p2o5; re[7]=so2; re[8]=co2; re[9]=co; re[10]=coco2; re[11]=c2h5oh; re[12]=k2mno4; re[13]=h2o2; re[14]=h2od; re[15]=caoh2; re[16]=h2co3; re[17]=caco3; String str = Frame.text.getText(); String str1 = Frame.text1.getText(); String str2 = Frame.info; String str3 = Frame.info1; //System.out.println(str + str1 + str2 + str3); TEST[] test = new TEST[1]; TEST Test = new TEST(str, str1, str2, str3); test[0] = Test; System.out.println(re[0].toString()); for (int i = 0; i < re.length; i++) { Reaction target = re[i]; if (target.toString().equals(Test.toString())) { // 使用 Reaction 类中的 equals 方法比较两个实例是否相等 System.out.println("Matched: " + target); return true; } } System.out.println("No match found."); return false; } }

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这段代码是一个 Java 类，名为 ReactionTest。它声明了一个 Reaction 类型的数组 re，包含了18个 Reaction 对象，每个 Reaction 对象表示一种化学反应。它还定义了一个名为 get 的静态方法，该方法接收用户输入的...

public class ReactionTest { static Reaction[] re = new Reaction[18]; // TODO Auto-generated method stub static Reaction hgo=new Reaction("2HgO","Hg","点燃",null); static Reaction mgo=new Reaction("Mg","O2","点燃",null); static Reaction fe3o4=new Reaction("3Fe","2O2","点燃",null); static Reaction cuo=new Reaction("2Cu","O2","加热",null); static Reaction al2o3=new Reaction("4Al","3O2","点燃",null); static Reaction h2o=new Reaction("2H2","O2","点燃",null); static Reaction p2o5=new Reaction("4P","5O2","点燃",null); static Reaction so2=new Reaction("S","O2","点燃",null); static Reaction co2=new Reaction("C","O2","点燃",null); static Reaction co=new Reaction("2C","O2","点燃",null); static Reaction coco2=new Reaction("2CO","O2","点燃",null); static Reaction c2h5oh=new Reaction("C2H5OH","3O2","点燃",null); static Reaction k2mno4=new Reaction("2KMnO4",null,"加热",null); static Reaction h2o2=new Reaction("h2o2",null,null,"二氧化锰"); static Reaction h2od=new Reaction("2H2O",null,"通电",null); static Reaction caoh2=new Reaction("CaO","H2O",null,null); static Reaction h2co3=new Reaction("H2O","CO2",null,null); static Reaction caco3=new Reaction("CaCO3",null,"高温",null); public static void main(String[] args) { re[0]=hgo; re[1]=mgo; re[2]=fe3o4; re[3]=cuo; re[4]=al2o3; re[5]=h2o; re[6]=p2o5; re[7]=so2; re[8]=co2; re[9]=co; re[10]=coco2; re[11]=c2h5oh; re[12]=k2mno4; re[13]=h2o2; re[14]=h2od; re[15]=caoh2; re[16]=h2co3; re[17]=caco3; } public static boolean get() { String str=Frame.text.getText(); String str1=Frame.text1.getText(); String str2=Frame.saveValue; String str3=Frame.saveValue1; System.out.println(str+str1+str2+str3); Reaction[] test = new Reaction[1]; Reaction Test=new Reaction(str,str1,str2,str3); test[0]=Test; System.out.println(re[0]); System.out.println(test[0]); boolean c = false; for(int i=0;i<re.length;i++) { Reaction taget=re[i]; if() { c=true; System.out.println(c); break; }else{ c=false; } } return c; } }

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这段代码是一个 Java 类，名为 ReactionTest。它包含一个静态数组 re，里面存储了 18 个 Reaction 类的实例。Reaction 类表示化学反应，每个实例包含化学反应的反应物和产物，以及进行反应的条件。...

def decision_tree_demo(): """ 用决策树对高钾和铅钡进行分类 :return: """ # 1)获取数据集 df = pd.read_excel("G:\\数学建模\\数模\\2022C\\附件.xlsx", sheet_name='描述性分析') # 分割特征和目标变量 df_new = df[ ['类型', '表面风化', '二氧化硅(SiO2)', '氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)', '氧化钙(CaO)', '氧化镁(MgO)', '氧化铝(Al2O3)', '氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)', '氧化铅(PbO)', '氧化钡(BaO)', '五氧化二磷(P2O5)', '氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)', '二氧化硫(SO2)']] x = df.drop('类型', axis=1) # 根据实际情况修改目标变量的列名 y = df['类型'] # 根据实际情况修改目标变量的列名 # 2)划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22) # 3)决策树预估器 estimator = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") estimator.fit(x_train, y_train) # 4)模型评估 # 方法1：直接对比真实值和预测值 y_predict = estimator.predict(x_test) print("y_predict:\n", y_predict) print("直接比对真是值和预测值：\n", y_test == y_predict) # 方法2：计算准确率 score = estimator.score(x_test, y_test) print("准确率:\n", score) return None 哪里出现了问题

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['类型', '表面风化', '二氧化硅(SiO2)', '氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)', '氧化钙(CaO)', '氧化镁(MgO)', '氧化铝(Al2O3)', '氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)', '氧化铅(PbO)', '氧化钡(BaO)', '五氧化二磷(P2O5)',...

from scikit-learn.linear_model import LinearRegression from scikit-learn.metrics import r2_score from scikit-learn.ensemble import RandomForestRegressor from spsspro.algorithm import statistical_model_analysis X=pd.get_dummies(data_merge[['纹饰','类型','颜色','表面风化']]) for i in ['二氧化硅(SiO2)','氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)','氧化钙(CaO)','氧化镁(MgO)','氧化铝(Al2O3)','氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)','氧化铅(PbO)','氧化钡(BaO)','五氧化二磷(P2O5)','氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)','二氧化硫(SO2)']: y=data_merge[i] result=statistical_model_analysis.linear_regression(data_y=y,data_x1=X) print('\n') print(i) print(result['linear_regression_form']['r2']) print(result['linear_regression_analysis_description'])

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接下来，对于每个目标变量（'二氧化硅(SiO2)'、'氧化钠(Na2O)'等等），将其赋值给变量y，并调用statistical_model_analysis.linear_regression函数进行线性回归分析。然后打印出回归模型的R^2值（result['linear_...
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