中科院实现一步法高效制备石墨烯/黑磷烯平面超级电容器

2017-09-07 02:38
军民两用技术与产品 2017年13期
关键词:偏振电容器平面

中科院实现一步法高效制备石墨烯/黑磷烯平面超级电容器

中国科学院大连化学物理研究所与中国科学院金属研究所的研究人员合作,采用掩膜版协助一步过滤法制备出了具有叠层结构的二维黑磷烯与石墨烯复合微电极。该电极可直接转移到柔性基底上作为平面超级电容器,在离子液体中具有高能量密度和良好的机械柔韧性。

平面超级电容器具有厚度薄、体积小、功率密度高、循环寿命长等优点,被认为是集成电子器件中重要的微电源储能器件。然而,以往制备平面微型电容器的工艺非常复杂,因此,研发一种简单、高效制备高性能平面微型超级电容器的方法十分必要。

研究人员以高导电的石墨烯纳米片和高容量的黑磷烯纳米片为电极材料,在平行交叉模板的协助下,通过简单的一步过滤法构筑出了具有叠层结构的、高导电石墨烯/黑磷烯图案化的复合微电极。将该电极应用于平面型超级电容器,在离子液体中具有较高的工作电压(3V)和能量密度(11.6mWh/cm3)。此外,在高度弯曲状态下,该平面超级电容器仍能保持良好的性能。这种器件加工策略不仅简单易行,而且在器件制备过程中无需加入常规的金属集流体、内部互联或接触体,可构筑模块化器件,进而获得高容量和高输出电压。 (W.KX)

堡盟PosCon 3D光切传感器可智能测量板材厚度和橡胶带

瑞士堡盟集团推出了新型PosCon 3D光切传感器,其采用光切法测量原理,可完成复杂的测量任务,而且其检测功能不受物体颜色、形状和表面质量的影响。相较于常见的安装方式,该传感器能够以倾斜达±30°的角度任意安装,且无需反光板,即使在狭窄的空间内,也能够实现最优安装。

该传感器应用非常广泛,如可在送料过程的在线质量控制中高效地测定板材厚度。即使在快速输送过程中,该传感器也能够自动、可靠地完成与允差阈值之间的比较,立即检测出不符合规格的板材并将其剔除,从而避免返工甚至后期的缺陷产品更换。其直接单双张识别功能可确保板材在进一步加工时减少生产停顿,并防止对加工工具造成损坏。凭借特殊的算法,该传感器还可用于由橡胶等光吸收特性极强的材料制成的深黑色表面的精确测量,是轮胎工业领域的理想检测设备,如可用于黑色钢网橡胶带的允差检测等。该传感器无需任何复杂的编程操作,可实现高效测量,并立即评估测量结果,从而使产品迅速进入后续加工环节。 (保 盟)

国内首套核电应急机器人交付大亚湾核电站

中国科学院光电技术研究所与中广核核电运营有限公司联合研制成功国内首套核电应急机器人,并已交付大亚湾核电站。

据介绍,该套核电应急机器人由陆地、水下应急机器人,以及异物打捞机器人、小型水下观测机器人等组成,主要分为陆地和水下工作两类。为在反应堆水池、燃料水池等强辐射环境中执行任务,其采用耐辐射材料,并通过合理规划机器人各功能区、分布设计电路,以及将传感器主被动加固等综合技术,达到最高可承受65℃高温、抵御10000Sv/h核辐射的总体耐辐射性能。为掌握高辐射环境下的现场情况,该套机器人拥有目前世界上最先进的耐辐射摄像机,可在最高10000Sv/h核辐射的环境中工作,并向外界传回600线清晰度的图像;或在最高100Sv/h核辐射的环境下,传回200万~500万像素的高清图像。同时,其能够实现高辐射环境下的无线数据传输,帮助远程工作人员控制机器人,完成各种应急处置工作,如采集核辐射计量、温度、湿度等信息,还可利用组装搭配的机器人手臂,完成异物夹取、现场样本采集、阀门简单开闭等应急处置任务。此外,该套机器人中最重的仅100kg,一旦发生核电应急事故,可装在一个集装箱内迅速奔赴现场。除了处理应急事故外,该套机器人还可用于核电站日常维护、维修、数据收集、数据勘测等领域。 (W.KJ)

麻省理工学院研发出可检测太空垃圾成分的激光偏振仪

美国麻省理工学院(MIT)的研究人员研发出一种激光偏振检测新技术,不仅能够确定太空垃圾的位置,还能够分析其成分。

据介绍,涂料的反射光偏振模式和金属铝有明显区别,所以,识别偏振特征是鉴定太空残骸的一种可靠方法。该技术利用激光来检测材料对光的偏振效应。研究人员设计了一台激光偏振仪,利用波长为1064nm的激光来检测反射光的角度,并选择了6种卫星中常用的材料:白色涂料、黑色涂料、铝、钛,以及保护卫星的聚酰亚胺和聚四氟乙烯膜材料,用偏振滤镜和硅探测器检测材料反射光的偏振状态。研究人员识别出16种主要的偏振状态,并将这些状态特征与不同的材料对应起来,每种材料的偏振特征都非常独特,足以与其它5种区别开来。

其它航天材料如防护膜、复合天线、太阳能电池、电路板等的偏振效应可能也各有特色。下一步,研究人员希望采用激光偏振仪建立一个包含各种材料偏振特征的数据库,在现有陆基激光雷达上装载滤波器,就能够直接检测太空垃圾的偏振状态,通过与特征库数据进行比对,就能够确定太空垃圾的构成。 (W.KJ)

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