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基于石墨烯气敏传感阵列的火电厂烟气组分浓度检测研究

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基于石墨烯气敏传感阵列的火电厂烟气组分浓度检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
第1章 绪论第10-22页
  1.1 课题背景及研究意义第10-12页
    1.1.1 课题来源第10页
    1.1.2 课题背景第10-12页
    1.1.3 课题研究目的与意义第12页
  1.2 国内外研究现状及发展第12-20页
    1.2.1 火电厂烟气排放组分气体检测技术现状第12-13页
    1.2.2 基于石墨烯及其衍生物的气敏器件现状第13-18页
    1.2.3 气敏阵列智能检测技术研究现状与发展第18-20页
  1.3 论文主要研究内容第20-22页
第2章 火电厂烟气检测气敏薄膜传感器制备及表征第22-36页
  2.1 气敏传感器件结构设计与制备第22-23页
  2.2 试剂与仪器第23-24页
  2.3 水热法制备薄膜传感器件第24-25页
    2.3.1 水热法制备技术及特点第24页
    2.3.2 水热法合成纳米MO_x及薄膜构筑第24-25页
  2.4 层层自组装制备薄膜传感器件第25-28页
    2.4.1 层层自组装技术及特点第25-26页
    2.4.2 层层自组装薄膜型气敏传感器件第26-28页
  2.5 热还原氧化石墨烯薄膜第28-29页
  2.6 气敏样品薄膜材料表征第29-35页
    2.6.1 SEM表征第29-32页
    2.6.2 XRD表征第32-34页
    2.6.3 拉曼光谱表征第34-35页
  2.7 本章小结第35-36页
第3章 石墨烯气敏传感器件对火电厂烟气的气敏特性第36-52页
  3.1 气敏测试环境的搭建第36-37页
  3.2 基于水热法的SnO_2/rGO薄膜NO_2传感器气敏特性第37-41页
    3.2.1 SnO_2/rGO薄膜传感器对NO_2的响应特性第37-39页
    3.2.2 SnO_2/rGO薄膜传感器对NO_2的敏感性分析第39-41页
  3.3 基于自组装的TiO_2/rGO薄膜SO_2传感器气敏特性第41-44页
    3.3.1 TiO_2/rGO薄膜传感器对SO_2的响应特性第41-43页
    3.3.2 TiO_2/rGO薄膜传感器对SO_2的敏感性分析第43-44页
  3.4 基于自组装的CuO/rGO薄膜CO传感器气敏特性第44-47页
    3.4.1 CuO/rGO薄膜传感器对CO的响应特性第44-47页
    3.4.2 CuO/rGO薄膜传感器对CO的敏感性分析第47页
  3.5 基于自组装的ZnO/r GO薄膜气敏响应特性第47-49页
  3.6 MO_x/rGO薄膜敏感机理揭示第49-51页
  3.7 本章小结第51-52页
第4章 基于石墨烯传感阵列的火电厂烟气组分气体响应分析第52-70页
  4.1 传感阵列器件选择和组成第52页
  4.2 多组分测试室平台搭建第52-53页
  4.3 传感阵列对烟气组分响应第53-58页
    4.3.1 单组分气体响应第53-55页
    4.3.2 两组分气体响应第55-57页
    4.3.3 三组分气体响应第57-58页
  4.4 传感阵列对烟气组分响应分析第58-69页
    4.4.1 单组分响应数据分析第58-61页
    4.4.2 两组分响应数据分析第61-68页
    4.4.3 三组分响应数据分析第68-69页
  4.5 本章小结第69-70页
第5章 基于石墨烯气敏传感阵列的火电厂烟气组分预测模型第70-83页
  5.1 问题提出第70-71页
  5.2 人工神经网络第71-72页
  5.3 支持向量机第72-73页
  5.4 火电厂烟气排放组分预测模型第73-82页
    5.4.1 基于BP神经网络模型的火电厂烟气组分预测第73-77页
    5.4.2 基于LS-SVM模型的火电厂烟气组分预测第77-79页
    5.4.3 基于RBF神经网络模型的火电厂烟气组分预测第79-82页
    5.4.4 火电厂烟气排放组分预测模型对比分析第82页
  5.5 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
  6.1 全文工作总结第83-84页
  6.2 论文创新与展望第84-85页
参考文献第85-92页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第92-94页
致谢第94页

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