一种蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN107857250A

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201711222547.6

    申请日:2017-11-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料及其制备方法,复合超疏水材料以具有三维多孔结构的蜜胺泡沫为基体,碳纳米管和过渡金属均匀负载在蜜胺泡沫的三维多孔结构的骨架表面;其制备方法是通过浸渍法将氧化石墨烯和过渡金属氧化物负载到蜜胺泡沫骨架上,再经过高温还原法还原氧化石墨烯及过渡金属原位催化生长碳纳米管,即得蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料。该复合超疏水材料具有稳定性好、比表面大、密度低、超疏水等特点,且其制备方法简单,产品尺寸可调。

    一种锂电池正极粉料回收方法、催化剂及其应用

    公开(公告)号:CN114300777B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210205997.9

    申请日:2022-03-04

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 李洁 王悦 李文章

    Abstract: 本发明公开了一种锂电池正极粉料回收方法、催化剂及其应用。本发明提供的锂电池正极粉料回收方法,包括:以甲酸浸提锂电池正极粉料后,将所得固体用低共熔溶剂浸出;将所得浸出液和甲醛发生聚合反应;热解所得树脂即得;其中低共熔溶剂的前体包括氢键受体和氢键供体;氢键受体包括氯化胆碱;氢键供体包括第一氢键供体和第二氢键供体;第一氢键供体包括间苯二酚和间苯三酚中的至少一种;第二氢键供体包括3‑羟基吡啶、2‑氰基苯酚、4‑氰基苯酚和对硝基苯酚中的至少一种。上述制备方法通过调控制备过程,能够充分利用锂离子电池的正极粉料,过程中无需将过渡金属分离,简化了操作步骤和成本。

    一种锂电池正极粉料回收方法、催化剂及其应用

    公开(公告)号:CN114300777A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202210205997.9

    申请日:2022-03-04

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 李洁 王悦 李文章

    Abstract: 本发明公开了一种锂电池正极粉料回收方法、催化剂及其应用。本发明提供的锂电池正极粉料回收方法,包括:以甲酸浸提锂电池正极粉料后,将所得固体用低共熔溶剂浸出;将所得浸出液和甲醛发生聚合反应;热解所得树脂即得;其中低共熔溶剂的前体包括氢键受体和氢键供体;氢键受体包括氯化胆碱;氢键供体包括第一氢键供体和第二氢键供体;第一氢键供体包括间苯二酚和间苯三酚中的至少一种;第二氢键供体包括3‑羟基吡啶、2‑氰基苯酚、4‑氰基苯酚和对硝基苯酚中的至少一种。上述制备方法通过调控制备过程,能够充分利用锂离子电池的正极粉料,过程中无需将过渡金属分离,简化了操作步骤和成本。

    一种蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN107857250B

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201711222547.6

    申请日:2017-11-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料及其制备方法,复合超疏水材料以具有三维多孔结构的蜜胺泡沫为基体,碳纳米管和过渡金属均匀负载在蜜胺泡沫的三维多孔结构的骨架表面;其制备方法是通过浸渍法将氧化石墨烯和过渡金属氧化物负载到蜜胺泡沫骨架上,再经过高温还原法还原氧化石墨烯及过渡金属原位催化生长碳纳米管,即得蜜胺泡沫原位生长碳纳米管复合超疏水材料。该复合超疏水材料具有稳定性好、比表面大、密度低、超疏水等特点,且其制备方法简单,产品尺寸可调。

    一种注视点估计方法、装置、计算机设备和介质

    公开(公告)号:CN115131731A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210764266.8

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本申请涉及一种注视点估计方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:通过将人员的凝视图像预处理得到规范化的训练图像后,通过编码‑解码模块将外观特征代码、凝视特征代码和头部姿势代码分离,通过旋转凝视特征代码和头部姿势代码,再根据旋转后的潜在空间特征进行解码,得到与训练图像对应的旋转解码图像,根据多个训练样本的训练图像,旋转解码图像和凝视特征代码,通过元学习得到自适应凝视估计网络及其初始网络权重,再根据待测人员的校准信息对自适应凝视估计网络的初始网络权值权重进行个性化调整,得到特定于人的特定凝视估计网络,由此进行测试图像中注视方向的估计,进而确定注视点信息。本发明适应性好,学习效率高。

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