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基于机器视觉探究石墨烯光催化体系对染料的降解能力

 北京市创新创业人才培养指导中心

Based on machine vision, the photocatalytic system of graphene was explored to degrade dye

本项目主要探究不同合成工艺下的石墨烯-硫化物光催化体系对染料的降解能力。光催化剂的微观形貌对其性能有着较大影响,因此,探究合适的合成工艺对于优化催化剂的性能具有重要意义。六方相 ZnIn2S4在合成过程中会先形成晶核,接着晶核各向异性生长为ZnIn2S4层状结构,层状结构在不同反应条件下会发生不同的变化。这一过程中,反应溶剂、反应温度、硫源、表面活性剂等均会对ZnIn2S4的形貌产生影响。通常情况下,溶剂的酸碱度、介电常数、黏度、表面张力或偶极矩对所得产物的形貌有重要影响,同时,本项目结合机器视觉相关技术,通过开发相应的Labview程序并结合OpenCV和计算机图像处理实现根据机器视觉得到的数据进行相关数据处理,综合利用回归方程及最小二乘法拟合出亚甲基蓝降解速率曲线图,同时综合利用误差反向传播等算法对模型进一步优化开发,提高系统的稳定性与准确性。

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项目信息

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项目负责人

郭若萱1367级 校外学生统一学院 北京化工大学

项目成员

张彬凯1329级 校外学生统一学院 北京化工大学

陈翔宇1913级 校外学生统一学院 北京交通大学

田天成1803级 校外学生统一学院 中国石油大学(北京)

指导老师

赵国安网络教育学院 高级工程师

颜鲁婷北京交通大学 正教授

陆军北京化工大学化学学院 教授

评审老师

施建锋中国科学院软件研究所 研究助理

张文秀中国矿业大学(北京) 实践创新科副科长

曾宁中图科信数智技术(北京)有限公司 行业副总经理

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该项目暂无荣誉
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