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公开(公告)号：CN114045171A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111487063.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种手性碳量子点的制备方法。(1)将2～3g甘蔗糖蜜和0.1g～0.2g的L‑半胱氨酸依次加入到20～30mL的超纯水中搅拌混合均匀；(2)将混合溶液进行超声和离心，加入到聚四氟乙烯内衬中，加至体积为聚四氟乙烯内衬体积的75％～80％，并装入反应釜的不锈钢的钢套中；(3)将反应釜置于真空干燥箱中，升温至120℃～165℃下水热反应20～24小时，冷却至室温，过滤和离心，得手性碳量子点。本发明成本低廉，工艺简单，条件易控，制得的手性碳量子点不仅继承了手性性质且具备优异的荧光性能，能作为纳米发光材料应用在荧光传感器或手性识别方面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114045171B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111487063.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种手性碳量子点的制备方法。(1)将2～3g甘蔗糖蜜和0.1g～0.2g的L‑半胱氨酸依次加入到20～30mL的超纯水中搅拌混合均匀；(2)将混合溶液进行超声和离心，加入到聚四氟乙烯内衬中，加至体积为聚四氟乙烯内衬体积的75％～80％，并装入反应釜的不锈钢的钢套中；(3)将反应釜置于真空干燥箱中，升温至120℃～165℃下水热反应20～24小时，冷却至室温，过滤和离心，得手性碳量子点。本发明成本低廉，工艺简单，条件易控，制得的手性碳量子点不仅继承了手性性质且具备优异的荧光性能，能作为纳米发光材料应用在荧光传感器或手性识别方面。
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公开(公告)号：CN114408936A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210180530.3
申请日：2022-02-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于赤泥的冶金球团用钠基膨润土的制备方法。（1）将钙基膨润土粉末与赤泥分别碾磨至粒径小于75μm，随后在研磨后的钙基膨润土中添加钙基膨润土质量15~45%的研磨后的赤泥做为钠化改性剂，搅拌混合均匀置于密封袋中，赤泥为取自拜耳法氧化铝工业固废赤泥。（2）将步骤（1）所得研磨后的钙基膨润土与赤泥充分混合、分散均匀，放置15‑30天，室温下进行钠化处理，无需添加水分，得钠基膨润土。本发明采用干法，以取自拜耳法氧化铝工业固废赤泥为钠化改性剂，原材料廉价，改性过程在常温下进行，无需添加水分，能耗低，节能环保，制备工艺简单，具有广阔的应用前景，适宜大范围工业生产。
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公开(公告)号：CN118744980A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410821849.9
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林理工大学
IPC: C01B32/05 , H01M4/133 , H01M4/1393 , H01M4/583 , H01M10/054
Abstract: 本发明公开了一种钠离子电池用竹粉硬碳负极材料的性能调控方法，属于钠离子电池领域。具体步骤为：第一步，块状原竹经机械破壁得到粗竹粉，通过酸化和机械研磨法获取细竹粉，最后采用全封闭、高效振动筛粉机对细竹粉进行粒径筛选与分类，得到不同目数竹粉。第二步，不同目数竹粉经水热和高温煅烧，得到不同目数的钠离子电池用竹粉硬碳负极材料。第三步，对不同目数竹粉硬碳负极材料的电化学性能进行对比分析，实现对负极材料性能的调控。结果表明，400目竹粉硬碳负极材料对钠离子电池的电化学性能提升效果最佳。本发明具有节能环保、成本低、工艺简单等优点，为钠离子电池的大规模应用提供了一种新方法。
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公开(公告)号：CN118713504A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410821846.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种胆甾相纤维素液晶膜摩擦纳米发电机的制备方法，属于生物质纳米材料、能量收集及自供电传感领域。本发明利用生物质纤维经水热预处理、漂白、水解等步骤制备纤维素纳米晶，基于纤维素纳米晶的自组装制备胆甾相纤维素液晶膜，通过偏光显微镜及透射电子纤维镜分别观察其光学特征及形貌；利用胆甾相纤维素液晶膜作为摩擦电正极材料，将其组装成一种摩擦纳米发电机，获得了较高的电输出性能，表明胆甾相纤维素液晶膜作为绿色、环保的新型TENG摩擦材料具有潜在的应用前景。
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公开(公告)号：CN118706805A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410821850.1
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01N21/64 , G06F18/243 , G06N20/20 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/2135 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的罗丹明B修饰剑麻纤维碳量子点识别和预测不同重金属离子种类和浓度的方法。通过两步法制备罗丹明B修饰剑麻纤维碳量子点，加入不同种类和浓度的重金属离子；测试并收集样品的荧光光谱特征，构建传感器阵列；将数据集分为训练集和测试集，通过皮尔逊相关系数分析输入数据的相关性；使用PyCharm软件对荧光数据集进行PCA处理和聚类分析，根据热点图差异化色块区分金属离子；最后选取随机森林（RF）模型进行训练，当决策树的深度或分裂节点中包含的样本数达到设定的参数值时，得到金属离子的种类和浓度。本发明可以准确识别检测不同金属离子种类和浓度，该法识别度高，准确率好，可应用于传感检测、生物医学等领域。
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