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國立中山大學 環境工程研究所 林淵淙所指導 詹子愉的 製備石墨烯量子點/銅之複合材料混合生質柴油降低柴油引擎排放污染之研究 (2020),提出台之富 石墨烯 ptt關鍵因素是什麼,來自於生質柴油、石墨烯量子點、傳統污染物、PM2.5、重金屬。

而第二篇論文國立交通大學 材料科學與工程學系所 陳三元所指導 劉大中的 設計新穎奈米化之神經電化學界面構築於微電極陣列感測器:應用於大腦疾病診斷 (2016),提出因為有 循環伏安法、電泳、神經電化學界面、植入式神經電極、石墨烯、蠶絲蛋白、生醫感測、缺血性中風、阿茲海默症的重點而找出了 台之富 石墨烯 ptt的解答。

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製備石墨烯量子點/銅之複合材料混合生質柴油降低柴油引擎排放污染之研究

為了解決台之富 石墨烯 ptt的問題,作者詹子愉 這樣論述:

本研究欲透過奈米粒子之高表面活性及金屬之高傳熱性提高引擎燃燒效率以達到降低污染排放之成效。利用直接加熱法製備石墨烯量子點,再將石墨烯量子點做為還原劑透過化學還原法製備石墨烯量子點/銅之複合材料,再與不同配比之生質柴油及柴油做為混合燃料,計算柴油引擎之制動單位燃料消耗率(BSFC)及制動熱效率(BTE),並探討其對柴油引擎排放尾氣之細懸浮微粒(PM2.5)、傳統空氣污染物(CO、HC、NOx、SO2)及重金屬之排放特性差異。研究成果顯示,本研究製備之石墨烯量子點/銅之複合材料其碳與銅之比約為3:1且其富含氧,而石墨烯量子點/銅之複合材料添加量與引擎排放污染減量呈正相關,石墨烯量子點/銅之複合材

料添加濃度越高,更能減少污染排放。當添加量為100 mg/L時,與無添加石墨烯量子點/銅之複合材料相比,不同混合燃料之BSFC可降低約14.1-19.6%,而BTE可提升約16.9-23.8%;PM2.5、CO、SO2及HC之削減率分別為36.9-39.4%、32.5-37.9%、14.0-21.1%及41.9-58.3%;NOx因燃燒效率提升使燃燒溫度上升而導致其排放隨之增加,增加率約為10.7-18.5%;重金屬排放之削減率約為4.44-17.1%。

設計新穎奈米化之神經電化學界面構築於微電極陣列感測器:應用於大腦疾病診斷

為了解決台之富 石墨烯 ptt的問題,作者劉大中 這樣論述:

大腦退化性疾病與其他相關疾病已對人類產生莫大影響,近年來,越來越多的大腦相關疾病,大部分常是無法治癒。因此,辨別與精準偵測大腦內生物訊號,並加以處理解析,從中能診斷大腦疾病進程,此儼然已成為治療大腦相關疾病的必要角色。隨著奈米科技的進步,侵入式感測器與非侵入式感測器能夠針對病患給予不同程度之應用性,奈米材料改質感測器之微小電極,乃是絕對趨勢。本論文致力結合材料科學、電化學理論與生物化學已發展不同之神經化學界面,並進一步應用在生醫感測器上面。在第一部分,將石墨烯化學裂解成小於150nm的片狀結構,再利用單步驟循環伏安電泳沉降技術,將片狀石墨烯沉積於侵入式之神經陣列金電極表面,名為rGO/Au2

O3電極。同時此特殊電泳沉降技術除了能將奈米片狀石墨烯均勻沉積在金電極表面,又能同步還原石墨烯成為還原態石墨烯,大大提高導電性與比表面積;而奈米等級之片狀石墨烯,其表面邊緣富含活化點,能催化氧化還原反應。根據調控不同之電泳沉積速率,我們探討了rGO/Au2O3奈米結構電極之電化學界面反應,證明最低之電泳沉積速度(10 mVs-1) 具有最佳感測性質。因此,藉由rGO/Au2O3奈米結構電極,我們以缺血性中風之大鼠動物模型作感測之概念驗證,透過監測中風後過氧化氫(H2O2)之變化,可發現rGO/Au2O3奈米結構電極較未改質金電極有更敏銳的感測效能,也證明了rGO/Au2O3電化學界面能作為感測

其他腦內化學分子之潛力。在第二部分,由於個人精準醫療(POC)為現今感測科技之趨勢,針對早期阿茲海默症的診斷研究,多以感測患者生物流體(Bio-fluids)內之生物標誌分子,像是乙狀澱粉蛋白聚合體,作為診斷依據。因此,我們結合奈米高分子自組裝技術與免疫電化學理論開發出了三維的導電奈米微胞結構界面,輔以神經陣列電極(原為觀察體外培養細胞之電生理訊號),開發出多功能感測平台。此導電奈米微胞乃由雙性蛋白質-蠶絲蛋白與導電型高分子單體(EDOT)構成,並搭載專一性抗體,以電泳方式將導電奈米微胞沉降於電極上,具有以下特點:1)高含量PEDOT與奈米顆粒結構,大大提升電子傳導效率與降低阻抗;2)電泳過程

同時發生EDOT電聚合反應,提升薄膜與電極之附著力;3)導電奈米微胞表面接枝的專一性抗體與PEDOT,放大了氧化還原電子轉移之訊號;4)此導電奈米微胞電極達到6.6 pg/ml與少於10分鐘之應答時間,能實際應用於生物流體體外感測。最後,以基因誘導阿茲海默小鼠(3×Tg-AD)之血漿作驗證,輔以腦部組織切片染色與微型正子影像,證實了結合神經陣列元件與改質奈米結構神經界面能建立乙狀澱粉蛋白聚合程度之觀察模型,作為早期阿茲海默症之有效診斷依據。總括我們的研究,以材料科學之功能化設計為基礎,將期望提高各式生醫感測器之效能,同時也提供對於相關疾病的研究價值。