MoS2系列光催化材料的制备及其光催化性能研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:pomerku
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
半导体光催化技术是一种绿色、高效的技术,可以应用于去除水体中残留的有机污染物。在各种半导体催化剂中,MoS2由于其突出的热稳定性以及化学稳定性已被广泛应用于光催化等领域,但是仍有一些缺点影响其光催化效率。为了提高光催化效率,本文以助催化剂MoS2为主体材料,通过与其他光催化材料复合对其进行功能化改性,实现MoS2系列材料对有机染料的高效去除。并通过X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM),紫外漫反射光谱(DRS)等方法研究材料结构及性能。研究内容如下:(1)以水热法合成的助催化剂MoS2为前驱体,通过简单的氧化还原法将吸附在表面的Cu2+氧化成Cu2O,制备新型纳米复合材料Cu2O/MoS2,对助催化剂MoS2的掺杂量进行考察。结果表明,当m(MoS2):m(Cu2O)=17.1%时可以在30min内降解甲基橙(MO)(降解率为91%),其伪一级动力学常数是纯Cu2O的8.76倍。该材料具有良好的稳定性,在循环使用5次后,降解率为40%。催化体系中产生的·OH,h+,·O2-在MO的降解中起主要作用。(2)通过热剥落得到比表面积为194.30m~2/g的g-C3N4(CNN),将其与水热法制备的MoS2复合,制备g-C3N4/MoS2(CNNM)复合光催化剂。优化MoS2掺杂量,探究不同比例CNNM在可见光下的降解性能,对染料罗丹明B(Rh B)进行光催化降解。在可见光照射1h后,CNN可降解69.4%的Rh B,当m(MoS2):m(CNN)=1%时降解率为88%。同时利用过硫酸氢盐(PMS)与光催化协同降解染料酸性橙(AO7),在5分钟内可以降解90%的AO7。通过机理实验提出h+,·O2-和~1O2是降解AO7过程中的主要活性物质。(3)制备磷掺杂和高温热剥落作用相结合的g-C3N4(PCNB),将其与助催化剂MoS2复合。对罗丹明B(Rh B)的光催化实验表明:当m(MoS2):m(PCNB)=5%时具有最佳光催化活性,50min内降解率为98.3%(伪一级动力学常数是PCNB的2.87倍,CN的23倍),且材料具有良好的重复利用性,循环使用5次后,降解率可达85%。最后结合自由基猝灭实验和禁带宽度提出一种可能的催化机理。
其他文献
轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)其特有的螺旋状相位分布和模态正交性,为解决通信方面日益紧张的频谱资源以及成像领域分辨率等问题提供了一种新思路,自从提出后便受到广泛的关注。通过调研发现,对OAM天线的研究主要集中在平面结构上,对于共形结构的研究还不够深入。本论文围绕轨道角动量的产生及其应用,主要研究内容包括:首先,提出了一种用以生成3模态OAM波的结合Butle
未来移动通信研究的关键挑战之一是如何在无线网络的频谱效率和能量效率之间取得具有吸引力的折衷。多天线技术是现代无线通信的关键技术之一,它以系统的复杂度和成本为代价,获得了更好的误码率性能和更高的数据速率。在众多利用发射机、接收机或两者的多天线的传输原理中,空间调制能够利用天线索引作为传统的幅度相位调制之外的空间维度来传输信息,是一种极富前景的多天线技术。与单输入单输出系统相比,它能以极低的系统复杂度
慢性支气管炎的病因病机是什么?慢性支气管炎属于中医的咳嗽、喘病、痰饮等范畴,病因主要包含两个方面,分别是外感和内伤。其中,外感为“六淫外邪、侵袭肺系”,内伤则为“脏腑功能失调伤及于肺”。基本病机在于肺气不宣、肃降失司。如何辨证论治慢性支气管炎?辨证要点:中医的精华就是辨证论治。现在市面上有很多治疗慢性支气管炎的药物,但它的寒热温凉是完全不一样的,所以,慢性支气管炎辨证要点是要正确辨外感和内伤。通常
期刊
近年来,随着信息技术和计算机技术的发展,传统制造业与信息技术的融合不断加深,传统制造正向智能制造方向转变。而智能生产单元作为智能制造的应用落地始终面临一个瓶颈—信息世界与物理世界的交互,因此本文提出了基于数字孪生的解决方法。但目前数字孪生大多是理论研究,实际应用较少。本文以航天复杂零件智能生产单元为对象,开展数字孪生生产单元虚拟仿真控制方面的研究,并设计了基于数字孪生的生产单元虚拟仿真控制系统进行
生物组织的深度成像可以直观无损观察器官或组织体的形态和结构,对医学诊断治疗和生物特征识别具有重要作用,是生物医学研究的重要方法。近红外光组织穿透能力强,组织散射弱,在生物组织深度成像中具有较大优势,但成像对比度和分辨率差限制了近红外光学成像的实际应用,提高近红外光学深度成像的对比度和分辨率具有重要的研究价值。本文引入偏振成像技术,提出并实现了主动式近红外偏振成像方法。基于生物组织近红外偏振成像的理
无刷直流电机因具有结构简单、体积小、质量轻、输出转矩大等优点,被广泛应用于电气传动领域,是电动车驱动电机的研究热点。但是由于无刷直流电机结构特性使其在运行时有明显的转矩脉动,在应用于电动车驱动领域时,其所带来的振动和噪声问题给人带来不好的体验。因此本课题研究电动车用无刷直流电机转矩脉动抑制技术,从而实现低转矩脉动下运行的控制效果。本文的主要研究内容如下:(1)研究了电动车用无刷直流电机的各种类型的
以我国西北某地高放废物实验室场址裂隙花岗岩岩体渗透性为研究目标,基于Matlab编译三维离散裂隙模型生成程序以及多尺度管网模型。通过在现场的实测岩体露头数据,经参数统计分析,结合节理面部分组合形态,编写程序进行三维离散裂隙网络模型建模及参数修正的生成。采用等效管网模型计算各均质区的模型渗流特征,并得到相应的渗透张量以及渗透主值、主方向。以各方向等效渗透系数为对象,以渗透张量主方向为径向拟合渗透张量
我国混凝土结构建筑保有量巨大,裂缝是混凝土结构的常见病害之一随之,对建筑结构进行长期有效的健康监测十分重要,但传统检测方法无法满足大量的建筑结构检测任务。本文通过Python语言编程,运用数字图像处理技术,研究了利用二维码标识测量建筑结构表面裂缝参数的算法,论文主要研究成果如下:本文将一种基于Delaunay三角剖分的裂缝骨架提取算法应用到建筑结构裂缝图像处理中,针对三角剖分过程中出现的干扰三角形
当前,移动机器人避障方法存在着硬件成本高、算法过于复杂,特征匹配不准而难以有效感知障碍物等问题。相比传统的机器人避障算法,基于深度学习的自主避障算法,避免了手动提取障碍物特征算法中提取特征的繁琐,同时提高了图像处理的精度以及速度,这也使得移动机器人系统具有端到端的输出能力,使避障更加智能化,同时降低了硬件成本。基于此,为使机器人能够高效智能的进行避障决策,可靠灵活的避让障碍物。本文利用深度学习技术
无人驾驶车辆近年来成为研究的热点,对于无人车来说,环境感知是车辆可靠运行的关键。不同于无人机,无人车面临的地形环境更为复杂、障碍物类型不固定、不确定因素更多。在野外环境中,意外驶入水坑、泥潭等地形可能导致无人车直接抛锚,造成不可估量的损失。因此,准确检测道路中的水体具有重要现实意义。本文针对道路场景下水体检测问题的特点,依靠水体的物理特性和深度学习的强大学习能力,开展了以下三个方面的研究:(1)提