采用种子生长法制备金纳米棒(AuNRs)以构建光学传感器,用于Fe^(3+)和Cu^(2+)的高选择性快速可视化检测。在酸性环境中,Fe^(3+)和Cu^(2+)通过与KI溶液反应,将I-氧化成I2。I2刻蚀AuNRs,导致其纵向表面等离子体共振(LSPR)吸收峰蓝移,从而...采用种子生长法制备金纳米棒(AuNRs)以构建光学传感器,用于Fe^(3+)和Cu^(2+)的高选择性快速可视化检测。在酸性环境中,Fe^(3+)和Cu^(2+)通过与KI溶液反应,将I-氧化成I2。I2刻蚀AuNRs,导致其纵向表面等离子体共振(LSPR)吸收峰蓝移,从而实现对Fe^(3+)和Cu^(2+)的检测。结果表明,反应温度为50℃时,添加0.8 mL 0.1 mol·L^(-1)HCl、2 mL AuNRs生长液和20 mmol·L^(-1)KI溶液,与2 mL 500μmol·L^(-1)Fe^(3+)或30μmol·L^(-1)Cu^(2+)反应25或90 min,可将AuNRs刻蚀至LSPR吸收峰消失。该方法对Fe^(3+)和Cu^(2+)检测具有高选择性和准确性,对于Fe^(3+)、Cu^(2+)共存体系的检测,可通过加入适量F-与Fe^(3+)生成配合物[FeF_(6)]^(3-)完成对Fe^(3+)的化学掩蔽,消除Fe^(3+)的干扰,实现共存体系中Cu^(2+)的准确检测。展开更多
构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,...构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。展开更多
文摘采用种子生长法制备金纳米棒(AuNRs)以构建光学传感器,用于Fe^(3+)和Cu^(2+)的高选择性快速可视化检测。在酸性环境中,Fe^(3+)和Cu^(2+)通过与KI溶液反应,将I-氧化成I2。I2刻蚀AuNRs,导致其纵向表面等离子体共振(LSPR)吸收峰蓝移,从而实现对Fe^(3+)和Cu^(2+)的检测。结果表明,反应温度为50℃时,添加0.8 mL 0.1 mol·L^(-1)HCl、2 mL AuNRs生长液和20 mmol·L^(-1)KI溶液,与2 mL 500μmol·L^(-1)Fe^(3+)或30μmol·L^(-1)Cu^(2+)反应25或90 min,可将AuNRs刻蚀至LSPR吸收峰消失。该方法对Fe^(3+)和Cu^(2+)检测具有高选择性和准确性,对于Fe^(3+)、Cu^(2+)共存体系的检测,可通过加入适量F-与Fe^(3+)生成配合物[FeF_(6)]^(3-)完成对Fe^(3+)的化学掩蔽,消除Fe^(3+)的干扰,实现共存体系中Cu^(2+)的准确检测。
文摘构建了系列球形中空结构的纳米线(NW),采用分子动力学(MD)对每个模型300个不同初始态的样本开展拉伸形变模拟。并利用基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)机器学习算法,获得了初始滑移面的位置。基于大数据统计,分析了初始滑移位置分布以及断裂位置分布两者之间的相关性。研究结果表明:当内部中空半径较小时,断裂位置分布形成于塑性形变阶段,初始滑移分布与断裂位置分布之间无显著的相关性;但是对于脆性特征明显的大中空半径的NW,高能内表面诱导产生的滑移面迅速积累,产生颈缩并导致最终的断裂。因此当内部中空结构达到一定尺寸时初始滑移位置的分布与最终断裂位置的分布之间有明确的因果关系。
