元素百科为您介绍喜忧参半甲醛检测行业迈入新征程。众所周知，甲醛污染已经成为威胁人类健康水平和幸福指数的重要因素。随着甲醛检测市场需求的扩大，各类针对甲醛检测的设备应运而生。在良好的市场发展前景背后，甲醛检测行业也存在着一些需要及时整改的“乱象”。只有扬长避短，才能真正实现行业的快速发展。 甲醛检测疑窦丛生为了保障家人和自身的生命健康，越来越多的人选择通过甲醛检测的方式来保障新居的安全性。市场上，各类以甲醛治理为卖点的广告令消费者眼花缭乱，完全失去了选择和判断的能力，再加上部分甲醛检测公司的专业性和检测能力存在一定程度的不符，更加令消费者疑窦丛生。相关专家曾指出，虽然气味也是判断甲醛的一种手段，但绝对称不上专业和有效。只有通过专业设备的检测才能确定是否有甲醛超标现象的存在。近年来，虽然甲醛检测市场的需求不断攀升，但也出现了很多不合理的现象：没有专门的市场监管部门，也没有准确的关于甲醛检测的定价，部分企业并不具备合格的产业资质……国内甲醛检测市场良莠不齐的发展状况，进一步刺激了广大客户对优质甲醛检测仪器的需求，一批颇具代表性的优质甲醛检测设备应运而生。各类新品频频涌现1、国内最小甲醛检测仪近日，苏州高新区中科院的医工称，他们在历经半年多的时间后成功研发出了第二代甲醛浓度检测仪。这种新研发的甲醛传感芯片和模板，有效的改进了市场上其他同类产品检测精度不足、无法连续测试、预热时间过长以及缺乏稳定性等不足之处。除此之外，这款甲醛测试仪体积只有以往原“电子钟”甲醛测试仪的十分之一大小，是目前国内最为精巧的甲醛检测仪。其性能已经达到了国际先进水平，各项专利高达15项，预计将在2018年开始对外上市。2、车内甲醛检测仪除了室内甲醛污染外，车内甲醛超标同样会对人体造成不可修复的损伤。针对车内空气的质量问题，西门子家居电气推出了旗下最新的空气质量检测产品——西睿空气检测仪。车内的甲醛带有明显的刺激性气味，严重的还会导致车内人员出现咽喉烧灼痛和呼吸困难等症状。西睿空气检测仪内置3各独立传感器，能同时检测出甲醛、PM2.5和温湿度，对室内空气进行精准测量。除此之外，此款检测仪还可以根据数据变化提供合理的空气改善建议。处于方便携带的考量，西睿空气检测仪创造性的采用了分离式的设计，能够自动记录过去24小时、7天和1个月的空气检测数据，是真正随身携带的即时检测仪器。3、荧光探针香港理工大学宣布研发出一款新型的荧光探针。这种探针能在短时间内检测出食物中的致癌物——甲醛的含量，且测试成本比传统检测方法减少90%。在检测过程中，如果食物含有甲醛，那么荧光探针将显示为蓝色。荧光的强度越高，意味着甲醛的含量也就越多。荧光探针的准确度高达80-90%，据相关人士介绍，传统的测试方法一般需要花费40到50万港元，而以溶液和试管为主的荧光探针，一般只需要30港元就可以完成对食品中甲醛含量的测试。甲醛检测市场前景向好我国的甲醛检测市场刚刚起步，但市场需求却在不断攀升。伴随着甲醛超标问题的频频出现，人们对甲醛检测的关注度也在与日俱增，这同样促进了甲醛检测仪的发展。事实上，要想有效的规避甲醛污染带来的影响，最根本的是在装修和购买家具的过程中选择有质量保障的公司，或者在发现有甲醛超标的现象时，选择正规的检测机构或检测仪。要想获得稳中求进的良好态势，需要切实提高市场监管力度，取缔非正规甲醛检测机构，同时也要大力打击不符合行业规范的甲醛检测仪。对于企业来说，要积极扩大人才队伍、引进和学习先进的国内外技术，生产真正能保障客户利益、满足客户所需的优质仪器设备。

元素百科为您介绍AI软件协助设计太阳能电池新材料。研究人员已经使用机器学习设计了新的有机光伏聚合物(太阳能电池)。在挖掘前人研究数据后，他们将聚合物的物理特性以及由此产生的太阳能电池效率输入到随机森林模型中，以统计预测新材料的有效性。与目前的试错实验相比，这种基于信息学的筛选方法与传统的知识引导设计相结合可以大大加速太阳能电池的发展。 太阳能电池将在转向可再生经济方面发挥关键作用。有机光电(OPVs)是一种很有前途的太阳能电池，它的基础是吸收光的有机分子和半导体聚合物。OPVs是由廉价、轻量的材料制成，并能从良好的安全性和易于生产中受益。然而，它们的功率转换效率(PCEs)-能够将光转换成电能仍然太低，无法大规模商业化。pce既取决于有机聚合物层，又取决于聚合物层。传统上，化学家们通过试错法进行了不同组合的实验，从而浪费大量时间和精力。现在，大阪大学的一个研究小组已经利用计算机来自动搜索匹配良好的太阳能材料。在未来，这可能会带来更高效的设备。这项研究发表在《物理化学快报》杂志上。“聚合物的选择影响了几个特性，比如短路电流，这些属性直接决定PCE，”第一作者长川真嗣（音译）解释说。然而，要设计出性能更好的聚合物并不是一件容易的事。仅靠传统的化学知识是不够的。相反，我们使用人工智能来指导设计过程。信息学可以通过检测人类专家所回避的统计趋势来理解大型复杂的数据集。该小组收集了1200份关于500项研究的数据。利用随机森林机器学习，他们建立了一种结合前人研究成果的OPVs带隙、分子量和化学结构以及它们的pce模型，来预测了潜在新设备的效率。随机森林发现了材料的性能和它们在opv中的实际性能之间的相关性。利用此模型，该模型被用于自动筛选理论上的PCE预期聚合物。然后，对在实际中可以合成的物质进行筛选。这一策略促使研究小组开发了一种新的、以前未经过测试的聚合物。在这一事件中，基于第一次尝试的实用OPV被证明不如预期的有效。然而，该模型为结构-属性关系提供了有用的见解。它的预测可以通过研究更多的数据来改进，比如聚合物在水中的溶解度，或者它们的骨架的规律性。合著者AkinoriSaeki说:“机器学习可以极大地促进太阳能电池的发展，因为它可以在实验室里瞬间预测需要数月才能得出的结果。”“这不是一个简单的人类因素的替代，当分子设计者必须选择探索的途径时，它可以提供关键的支持。”

元素百科为您介绍基于不同氮化碳载体的单原子非均相催化剂。为了实现贵金属的有效利用和催化选择性，基于贵金属的单原子非均相催化剂(SACs)受到了广泛关注并开展了大量研究。但是，在通用载体(金属、金属氧化物、碳等)上原子分散的金属热力学不稳定，容易聚集形成团簇或纳米颗粒。石墨相氮化碳(GCN)具有富氮微杂环，能够很好地锚定金属原子，因此是制备SACs的优异载体。然而，目前氮化碳基单原子催化剂的研究主要集中在聚合态的GCN上，而其他结构的氮化碳材料，例如在获得GCN的聚合过程中的众多中间体，线性蜜勒胺寡聚体(LMO)，高度结晶的氮化碳，如聚三嗪酰亚胺(PTI)、聚庚嗪酰亚胺(PHI)等与单原子金属作用的研究很少。 近日，瑞士苏黎世联邦理工学院的ZupengChen（陈祖鹏，第一作者）、SharonMitchell和JavierPérez-Ramírez（共同通讯作者）等人在NationalScienceReview发表了题为“Single-atomheterogeneouscatalystsbasedondistinctcarbonnitridescaffolds”（https://doi.org/10.1093/nsr/nwy048）的研究论文，报道了具有不同结构的氮化碳载体的单原子非均相催化剂的最新研究成果。研究团队首先制备了不同结构的氮化碳并深入表征了其结构与性质，然后研究了不同结构氮化碳对Pd原子的稳定作用，并通过DFT计算进行了验证，最后考察了不同氮化碳负载Pd原子非均相催化剂对炔烃加氢的催化性能。结果显示，Pd原子可以有效地分散在不同结构的氮化碳（LMO、GCN、PTI、PHI）载体上，载体结构的改变对金属催化剂的平均氧化态有显著影响。对2-甲基-3-丁炔-2-醇的加氢催化，Pd原子的活性与其氧化态成反相关，其中寡聚体结构氮化碳负载的Pd具有最高活性。本文制备了不同结构氮化碳负载的Pd单原子非均相催化剂，系统研究了氮化碳结构对催化剂分散、氧化态及催化性能的影响，为氮化碳结构与金属单原子稳定之间“构效关系”的建立提供了新的机理。