金属有机框架复合酚醛树脂基整体式亲水炭应用于空气水捕集

针对全球水资源短缺的问题,空气水捕集被认为是潜在的解决方案。吸附法空气水捕集技术具有装置结构简单、能量效率高、适用范围广等优点,受到广泛关注,其关键在于高性能多孔吸附剂的开发。多孔炭材料具有孔结构丰富、制备成本低等优点。但是常见炭材料的表面疏水,对于低浓度水汽吸附效果不显著。基于此,本文采用局部亲水强化的策略,通过在酚醛树脂交联骨架中穿插引入可衍生为极性位点的金属有机框架炭前驱体,制备了具有强亲水性的整体式多孔炭。进一步将其应用于“三明治”式空气水捕集装置,在40%~80%相对湿度环境中,吸附剂的水汽捕集质量分数可达约20%。这一调控策略也为制备整体式亲水炭材料应用于其他领域提供了新思路。

多孔炭基二氧化碳电催化材料研究进展

二氧化碳(CO2)电催化转化引起广泛关注,其中非贵金属多孔炭基催化剂是研究热点。重点介绍了近年来多孔炭基CO2电催化材料的孔结构、表面化学、形貌调控策略,归纳了增强多孔炭基CO2电催化还原效率的方法,探讨了多孔炭基催化材料的活性中心类型与分布,分析了提高催化活性位密度的手段。在总结近年来取得研究进展的基础上,展望了多孔炭基催化剂在电催化CO2转化方面的发展趋势和面临的挑战。

LST M模型在企业价值评估中自由现金流量预测的应用

自由现金流量法一直是评估师在进行评估业务时采用的重要且常用的方法之一,而现金流量的准确预测则是该方法成功的关键。文章分析了实务中自由现金流量的计算方法,通过结合LSTM长短期记忆单元的递归神经网络来预测企业的自由现金流量。文章以某公司财务报告数据为例,通过整个时序预测过程和结果得出结论,发现预测结果合理,误差较小;同时可以较好的避免传统预测中的主观性过强的缺点。