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公开(公告)号：CN114849789B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210391639.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种MIL‑125负载1T相硫化钼复合光催化剂的制备方法，其步骤包括：用钼酸铵和硫脲制得黑色溶液；由黑色溶液洗涤、干燥得到硫化钼粉末；将钛酸丁酯和2‑氨基对苯二甲酸加入N,N‑二甲基甲酰胺溶液和甲醇的混合液中得到混合溶液；将所述混合溶液水热反应得到反应后溶液；将反应后溶液洗涤、分离得到沉淀；将沉淀干燥得到MIL‑125负载1T相硫化钼复合光催化剂。本发明还提供了MIL‑125负载1T相硫化钼复合光催化剂的应用。本发明提供的复合光催化剂制备方法，简单、制法经济低廉且制得的复合光催化剂的光催化活性较强，用于光催化还原CO2为乙醇中，有较高的转化能力。
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公开(公告)号：CN114308015A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111506564.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 东北大学
IPC: B01J23/31 , C07C29/159 , C07C31/08
Abstract: 本发明提供了一种硅负载钨酸铋复合光催化剂的制备方法，其步骤包括：将Bi(NO3)3·5H2O和单质硅依次分散于第一硝酸溶液中得到第一混合溶液；将Na2WO3·2H2O分散于第二硝酸溶液中，然后加入到第一混合溶液中得到第二混合溶液；将第二混合溶液转移到反应釜后于烘箱中进行水热反应；将水热反应产物洗涤、抽滤、干燥得到硅负载钨酸铋复合光催化剂。本发明提供的一种硅负载钨酸铋复合光催化剂的制备方法，合成方法简单、制备成本低，并能有效增加光催化剂活性。并且本发明制得的复合光催化剂可应用于光催化液相还原CO2合成乙醇、光催化分解水制氢气、光催化降解染料、光催化气相还原CO2等领域，且催化与还原能力较强。
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公开(公告)号：CN105738344A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610263691.3
申请日：2016-04-26
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G01N21/65 , G01N27/28 , G01N2021/651
Abstract: 一种电化学原位拉曼光谱测量用显微热台和样品池系统，包括热台主体、热台盖、密封舱、硅碳棒、样品池及底座；所述热台主体底部内侧设置绝缘层，绝缘层上设置保温层，所述密封舱和硅碳棒设置在保温层上部，并且硅碳棒围绕密封舱布置，硅碳棒与热台主体的内壁之间也设置有保温层；样品池置于密封舱内；热台主体底部外侧设置有供底座上支柱插入的底座安装孔、硅碳棒导线通孔、热电偶导线通孔和电极导线通孔。本发明将可通入保护气体和可动态添加样品的密封舱与样品池配合使用，以安装方便、发热量高的硅碳棒为加热体，还在热台盖上设计截面为L形的冷却气孔道，可随时通入冷却气对显微镜头进行冷却，这些设计为高温熔盐拉曼测试提供了有利条件。
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公开(公告)号：CN116637648A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310571970.6
申请日：2023-05-18
Applicant: 东北大学
IPC: B01J29/16 , B01J27/051 , C07C29/153 , C07C29/156 , C07C29/154 , C07C31/04
Abstract: 本发明公开了一种MoS2构件化催化剂及其制备方法和应用，具体为：MoS2负载在载体上，所述载体具有规则几何形状，以使所述MoS2构件化催化剂在应用时规则排列在反应器中；制备方法包括如下制备步骤：S1：将钼源和硫源按照一定比例配置成混合溶液；S2：将活化后的载体均匀浸渍所述混合溶液；S3：将浸渍所述混合溶液的载体置于设有筛网的水反应热釜中，进行水热反应，浸渍有所述混合溶液的载体置于所述筛网上，反应结束得到MoS2构件化催化剂；所述MoS2构件化催化剂在CO2加氢反应中的应用。本发明的MoS2构件化催化剂，简化了催化剂应用时的成型加工工序，提高了催化活性。
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公开(公告)号：CN114308015B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111506564.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 东北大学
IPC: B01J23/31 , C07C29/159 , C07C31/08
Abstract: 本发明提供了一种硅负载钨酸铋复合光催化剂的制备方法，其步骤包括：将Bi(NO3)3·5H2O和单质硅依次分散于第一硝酸溶液中得到第一混合溶液；将Na2WO3·2H2O分散于第二硝酸溶液中，然后加入到第一混合溶液中得到第二混合溶液；将第二混合溶液转移到反应釜后于烘箱中进行水热反应；将水热反应产物洗涤、抽滤、干燥得到硅负载钨酸铋复合光催化剂。本发明提供的一种硅负载钨酸铋复合光催化剂的制备方法，合成方法简单、制备成本低，并能有效增加光催化剂活性。并且本发明制得的复合光催化剂可应用于光催化液相还原CO2合成乙醇、光催化分解水制氢气、光催化降解染料、光催化气相还原CO2等领域，且催化与还原能力较强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113023768A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110228708.2
申请日：2021-03-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种用于锌镍电池的ZnO@C负极材料及其制备方法，属于碱性二次电池负极材料领域。该用于锌镍电池的ZnO@C负极材料的制备方法为：采用水热法制备纳米ZnO微球并作为锌源，在其表面原位生长ZIF‑8制备出具有ZIF‑8包覆、核壳结构的ZnO@ZIF‑8核壳纳米复合材料，通过先氩气碳化再结合空气碳化过程形成ZIF‑8衍生碳包覆ZnO的纳米复合材料(ZnO@C)。当用于锌镍电池负极时，这种核壳结构不仅可以增大活性物质与电解液的接触面积以及提高电极材料的导电性，同时包覆在ZnO表面的多孔碳可以抑制ZnO在碱性电解液中的溶解，并且提供了更多的锌沉积位点，有效减缓锌负极的枝晶和变形，锌镍电池循环性能优异。
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公开(公告)号：CN105738344B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610263691.3
申请日：2016-04-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种电化学原位拉曼光谱测量用显微热台和样品池系统，包括热台主体、热台盖、密封舱、硅碳棒、样品池及底座；所述热台主体底部内侧设置绝缘层，绝缘层上设置保温层，所述密封舱和硅碳棒设置在保温层上部，并且硅碳棒围绕密封舱布置，硅碳棒与热台主体的内壁之间也设置有保温层；样品池置于密封舱内；热台主体底部外侧设置有供底座上支柱插入的底座安装孔、硅碳棒导线通孔、热电偶导线通孔和电极导线通孔。本发明将可通入保护气体和可动态添加样品的密封舱与样品池配合使用，以安装方便、发热量高的硅碳棒为加热体，还在热台盖上设计截面为L形的冷却气孔道，可随时通入冷却气对显微镜头进行冷却，这些设计为高温熔盐拉曼测试提供了有利条件。
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公开(公告)号：CN108344078A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810318564.8
申请日：2018-04-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于空气净化系统领域，具体涉及一种自动定期更换滤网的空气循环净化系统及其控制方法，所述净化系统包括壳体、安装板、室外进风口、室外进风通道、室外进风开关、室内进风口、室内进风开关、出风口、风机、滤网自动更替机构、控制单元和外接电源；所述控制方法包括：1)控制风机、室外进风开关和室内进风开关，达到室内外空气循环净化功能；2)控制所述净化系统的相关部件进行滤网自动更换动作；3)控制风机与电机停止工作，拆除旧滤网；4)安装新滤网，返回步骤2。本发明增加了滤网利用率，降低了使用成本；可进行室内外空气的流通；解决了现有的空气净化系统存在不能及时自动更换滤网的问题。
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公开(公告)号：CN106044254A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610578517.8
申请日：2016-07-21
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B65G65/02
CPC classification number: B65G65/02
Abstract: 本发明公开了一种馒头摆放机器人，包括主箱体，主箱体与头部壳体连接，头部壳体上设置有摄像头装置，主箱体内设置有存储装置，主箱体的一侧外壁上设置有第一机械臂，另一侧外壁上设置有第二机械臂，存储装置设置于第一机械臂和第二机械臂之间，主箱体的一侧外壁上设有A移动装置，另一侧外壁上设置有B移动装置，主箱体的底部设置有旋转装置，旋转装置设置在A移动装置与B移动装置之间，存储装置的背面设置有拨叉机构。本发明实现了快速抓取馒头胚，转移馒头盘的操作，独立完成了馒头胚从成形到成熟的一系列操作，本发明可替代人工，不仅降低了劳动强度，节约了人力资源，而且提高了生产效率，改善了生产环境。
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公开(公告)号：CN112347827A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910746384.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 东北大学秦皇岛分校 , 秦皇岛燕大燕软信息系统有限公司
Abstract: 本发明提出了一种船舶水尺自动检测方法及系统。本发明利用无人机设备获取不同船舶的视频影像，并将其转化成训练水尺刻度图片，利用船舶水尺读数经验读取训练水尺刻度图片的实际水尺刻度，建立训练数据集；利用训练数据集对深度学习VGG网络模型进行训练，得到训练后的深度学习VGG网络模型；最后，通过无人机获取待检测船舶的视频影像并转化为测试水尺刻度图片，输入训练后的深度学习VGG网络模型，得到预测结果，从而实现船舶水尺识自动检测的目的，而且本发明基于结合了批量标准化处理的深度学习神经网络，提高了计算的速度。本发明实现了在各种极端环境状况下，快速、准确地对船舶水线刻度进行高精度自动检测。
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