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1:
[发明]
一种制备三维石墨烯泡沫体材料的方法
申请号:
201910323454.5
公开号:CN111825078A 主分类号:C01B32/184
申请人:
南京大学
;
蒋湘芬
申请日:2019.04.22 公开日:2020.10.27
发明人:
王学斌
;
蒋湘芬
摘要:本发明公开一种制备三维石墨烯泡沫体材料的方法,首先将碳源和造孔辅助剂混合,碳源为有机物,造孔辅助剂为锌族金属粉末或锌族硫属化合物粉末;将上述碳源和造孔辅助剂的混合物在非氧化性的保护气氛中,加热至950℃以上,进行保温反应;待降温至室温后,所得固体产品即为三维石墨烯泡沫体。本发明所采用的造孔辅助剂与炭有相互作用,因此具有强大的造孔能力,还可以催化有机物的碳化和石墨化过程,最终可获得一种高品质低成本的三维石墨烯泡沫体材料;该三维石墨烯泡沫体没有任何实心筋、颗粒等非膜形貌,因此具有高比表面积;且石墨烯片层之间具有全联通的网络结构,使得三维石墨烯泡沫体具有低电阻。
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2:
[发明]
大量制备高品质空心碳纳米笼的方法
申请号:
200810023448.X
公开号:CN101284663 主分类号:C01B31/02(2006.01)I
申请人:
南京大学
申请日:2008.04.14 公开日:2008.10.15
发明人:
王喜章
;
钱敏杰
;
肖 佩
;
蒋湘芬
;
蹇国强
;
胡 征
摘要:大量制备高品质空心碳纳米笼的方法,步骤包括:1)取碱式碳酸镁或碳酸镁加入到反应管中,均匀铺散,放入管式炉中,然后抽出空气充入惰性气体,如N
2
和Ar;在惰性气体氛围下,反应温度逐渐升温到670℃~900℃,引入C源蒸气,在10-500sccm惰性气体的保护下,反应5~240分钟;所述C源气体经惰性气体气流带入管式炉反应区,在原位生成的氧化镁纳米粒子表面碳化并包裹,形成MgO@C结构;反应结束后在惰性气体的保护下,反应管内温度降至室温;2)从反应管中收集粉末,置于足量的盐酸或硫酸中浸泡5-720分钟,去除MgO的内核,过滤,用去离子水洗涤至中性,烘干,得到空心碳纳米笼。3)回收镁盐滤液。本方法制备的碳纳米笼纯度高,前驱物价格低廉,容易回收再利用。
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3:
[发明]
空心碳纳米笼负载铂基纳米粒子复合催化剂的制备方法
申请号:
201210069944.5
公开号:CN102600835A 主分类号:B01J23/42(2006.01)I
申请人:
南京大学
申请日:2012.03.16 公开日:2012.07.25
发明人:
王喜章
;
钱敏杰
;
蒋湘芬
;
吴强
;
杨立军
;
胡征
摘要:本发明涉及一种空心种碳纳米笼负载铂基纳米粒子复合催化剂的制备方法,步骤如下:将空心碳纳米笼均匀分散在含铂金属离子的溶液中,并采用还原剂还原,得到空心碳纳米笼负载的铂基纳米粒子复合催化剂。前述铂基纳米粒子的质量与空心碳纳米笼质量比为0.005-1,即金属粒子占总催化剂质量的0.5-50%,金属粒子中,铂离子和其他金属离子M的摩尔比为a:b,其中a=0-1且a≠0,b=0-1;前述M为Ru、Fe、Co、Ni或Cu中的任意一种或一种以上任意比例的混合。本发明所制备的催化剂的铂基纳米粒子的分散程度好,粒径分布窄,尺寸为1-15nm,可用于质子交换膜燃料电池和直接甲醇燃料电池,也适用于其它铂基催化剂催化的化学反应,具有良好催化活性和稳定性。
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4:
[发明]
一种嘴部张合度检测系统
申请号:
201610446718.2
公开号:CN105852870A 主分类号:A61B5/107(2006.01)I
申请人:
广西壮族自治区人民医院
申请日:2016.06.21 公开日:2016.08.17
发明人:
傅桂芬
;
蒋青玉
;
李湘
;
张金桃
;
黄晓艳
摘要:本发明提供一种嘴部张合度检测系统,属于医疗测量检测领域,包括用于获取图像的成像模块、用于参照对比的参照模块、用于获取唇部位置的唇部检测模块和用于计算嘴部张合度的张合度计算模块;所述张合度计算模块还能够用于连接用户终端,并将所得的嘴部张合度发于用户。本发明能够根据图像自动测得嘴部张合度,并将所检测的情况反馈至用户终端,进而利于用户远程获知被检测对象的检测情况。
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5:
[发明]
一种二氧化硅泡沫陶瓷及其制备方法
申请号:
202210257884.3
公开号:CN114671674A 主分类号:C04B35/14
申请人:
上海轩邑新能源发展有限公司
申请日:2022.03.14 公开日:2022.06.28
发明人:
张雅
;
程骞
;
蒋湘芬
;
金成
;
王学斌
摘要:本发明公开了一种二氧化硅泡沫陶瓷及其制备方法,属于隔热材料技术领域。二氧化硅泡沫陶瓷的制备方法包括以下步骤:(1)将碳源、发泡剂、二氧化硅粉末混合均匀得到混合粉体;(2)将混合粉体置于成型模具中,在空气气氛中进行加热至1000~1250℃,保温处理后得到二氧化硅泡沫陶瓷。在加热期间,混合粉体会经历热化学发泡、刻蚀除碳两个化学过程,但这两个化学过程无需在工艺路线上分开操作,而是在一步加热之后即可完成。本发明工艺简单,生产周期短,发泡剂可回收利用,同时制得二氧化硅泡沫陶瓷具有高孔隙率、低热导率的特点。
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6:
[发明]
以氧化硅-氧化铝为载体的加氢处理催化剂及其制备和应用
申请号:
201110419565.X
公开号:CN103157482A 主分类号:B01J23/882(2006.01)I
申请人:
中国石油化工股份有限公司
;
中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院
申请日:2011.12.15 公开日:2013.06.19
发明人:
龙湘云
;
刘学芬
;
刘清河
;
张乐
;
蒋东红
;
李明丰
;
聂红
摘要:一种以氧化硅-氧化铝为载体的加氢处理催化剂及其制备和应用,该催化剂含有氧化硅-氧化铝载体和至少一种选自VIII族和至少一种选自VIB族的金属组分,其特征在于,所述VIB族金属组分以金属氧化物的形态存在,所述VIII族金属组分以金属盐的形态存在。与现有技术相比,本发明提供的催化剂的加氢处理性能明显得到改善,适合用于各种烃油的加氢处理过程。
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7:
[发明]
一种加氢催化剂及其制备和应用
申请号:
201210125307.5
公开号:CN103372455A 主分类号:B01J27/19(2006.01)I
申请人:
中国石油化工股份有限公司
;
中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院
申请日:2012.04.26 公开日:2013.10.30
发明人:
龙湘云
;
刘学芬
;
刘清河
;
李明丰
;
蒋东红
;
胡志海
;
聂红
摘要:一种加氢催化剂及其制备和应用,该催化剂含有氧化钛-氧化铝载体和至少一种选自VIII族和至少一种选自VIB族的金属组分,其特征在于,所述VIB族金属组分以金属氧化物的形态存在,所述VIII族金属组分以金属盐的形态存在。与现有技术相比,本发明提供的催化剂的加氢处理性能明显得到改善。该催化剂可应用于各种烃油加氢处理过程。
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8:
[发明]
一种医护信息管理系统
申请号:
201811476611.8
公开号:CN109599188A 主分类号:G16H80/00(2018.01)I
申请人:
广西壮族自治区人民医院
申请日:2018.12.05 公开日:2019.04.09
发明人:
李湘
;
蒋青玉
;
傅桂芬
;
胡琼燕
;
韦嘉章
;
翁敬锦
摘要:本发明属于医院信息处理领域。一种医护信息管理系统,用于医护人员对鼻咽癌患者进行医疗信息管理,包括患者移动端、网络数据管理平台系统和云端服务器,还包括医护信息管理PC端,所述医护信息管理PC端包括用户权限管理模块、患者管理模块、提醒模块、信息发布模块和圈子模块。所述患者移动端用于采集患者相关信息并上传至网络数据管理平台系统;所述医护信息管理PC端用于医护人员从所述网络数据管理平台系统调用和输入患者相关信息;所述网络数据管理平台系统用于接收、存储、分析、处理相关数据,并将其传输给患者移动端和医护信息管理PC端。本发明的医护信息管理系统,能够为医护人员提供便利性高、业务性能好的医疗管理服务。
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9:
[发明]
一种医院患者信息网络平台
申请号:
201811476615.6
公开号:CN109585029A 主分类号:G16H80/00(2018.01)I
申请人:
广西壮族自治区人民医院
申请日:2018.12.05 公开日:2019.04.05
发明人:
蒋青玉
;
李湘
;
傅桂芬
;
胡琼燕
;
韦嘉章
;
翁敬锦
摘要:本发明属于医院信息处理领域,一种医院患者信息网络平台,包括用户注册登录单元、挂号预约单元、缴费管理单元、报告查询单元、取药单元、住院管理单元、信息反馈交流单元和云端信息平台,所述云端信息平台分别与所述用户注册登录单元、挂号预约单元、缴费管理单元、报告查询单元、取药单元、住院模块和信息反馈交流单元连接。本发明能够为患者提供自动化和智能化程度高的综合服务,能够提升医院服务质量,使医患互动更加便捷。
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10:
[发明]
基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法
申请号:
202510274398.6
公开号:CN120260114A 主分类号:G06V40/20
申请人:
广东工业大学
申请日:2025.03.10 公开日:2025.07.04
发明人:
李相儒
;
宋维
;
罗佩芬
;
黄颖达
;
李湘儿
;
常乐
;
蒋丽
摘要:本公开的目的在于提供一种基于复频域卷积与状态空间方程的步态识别方法,包括:通过至少2个图像帧构成输入图像序列;将所述输入图像序列从空间域转换到频域,使原始的步态序列输入转化为具有复频域信息与时序依赖的特征;根据所述具有复频域信息与时序依赖的特征分别获取关键空间信息和时空特征,并进行拼接、融合,得到融合后特征;通过最大池化层对时间维度进行最大池化操作,筛选出最有代表性的空间特征,再经过HPP层将复杂的信息浓缩成最具有代表性的特征表示,进行分类处理;根据所述时空特征,输出步态类别的预测;并通过分类器结合三元组损失和交叉熵损失进行训练,最终实现步态的识别。
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