硼碳氮纳米管的合成与ZnO复合及性能研究.pdf

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1、中文摘要NOx尤其是NO可以引起呼吸系统疾病并且给环境带来严重的破坏。因此，制备室温下高灵敏度和快速响应的NO"传感器具有十分重要的意义。为开发室温Nox气敏传感器，本文采用化学气相沉积法(CVD)合成了硼碳氮纳米管，并将硼碳氮纳米管和MWCNTs与氧化锌复合制备’TBCNNTs(MWCNTs)／ZnO复合材料。采用静态注气法研究了室温下NOx气敏响应特性，并对气敏响应机理进行了探讨。通过两步合成了BCNNTs材料。在制备过程中，通过选用乙腈、尿素、三聚氰胺先制备氮掺杂碳纳米管，再将碳纳米管和氮掺杂碳纳米管分别进

2、行硼掺杂。并研究了第一步对碳纳米管进行氮掺杂的含量与第二步硼掺杂含量的关系，并对所合成的四种BCNNTs进行N晚气敏性测试，探究硼氮掺杂含量对气敏的影响。采用均匀沉淀法制各了PEI修饰的碳纳米管与氧化锌复合材料。并系统分析表征了复合材料的结构与性能，实验研究表明，PEI的加入提高了材料的活性位，使碳纳米管与氧化锌结合更紧密，提高了材料对NOx气体响应的气敏性能，经PEI修饰的碳纳米管与氧化锌的复合物是较好的室温气敏材料。在以BCNNTs为基础，通过溶胶凝胶法引入TZnO，研究并测试了不同反应比例的BCNNTs／Z

3、nO复合样品室温下NOx气敏性。结果表明引入适量的ZnO能够大幅度提高BCNNTs材料对NO。的灵敏度。当BCNNTs与醋酸锌的比例在l：6．1：4时，所制备的复合材料最高灵敏度13．8％，响应时间为23S，同时对NOx表现出高的选择性。关键词：硼碳氮纳米管；多壁碳纳米管；氧化锌；Nox；气敏材料黑龙江大学硕士学位论文j]l[1i[IJJlllfJIIllflIIlllll]JIIJlJJJ[1llY2122933AbstractNOx，especiallyNO，cancauserespiratorydiseas

4、eandbringseriousdamagetotheenvironment．Therefore，ItisverysignificanttoprepareNOxsensorswithhighsensitivityandfastresponseatroomtemperature．Inthispaper,wesynthesizedboroncarbonnitridenanotubes(BCNNTs)bychemicalvapordeposition(CVD)todevelopNOxgas-sensorsatroomt

5、emperature，andthencombinedtheBCNNTsandMWCNTstoprepareBCNNTs(MWCNTs)／ZnOcompositematerials．TheNOxresponsepropertieswereinvestigatedatroomtemperaturebystaticstateinjectionmethod，andtheirresponsemechanismwasdiscussed．BCNNTswerepreparedbytwo-stepmethod．Inthefirst

6、step，threekindsofnitrogen-dopedcarbonnanotubesweresynthesizedusingacetonitrile，urea,melamine．Thencarbonnanotubesandnitrogen—dopedcarbonnanotubesweredopedwithboron．Therelationshipofcontentbetweennitrogen-dopedinIn-ststepandboron-dopedinsecondstepwerestudied．Th

7、entheNOxsensorpropertiesofBCNNTsweretest，andtheinfluenceofboronandnitrogencontenttosensorpropertiewereinvestigated．TheMWCNTs／ZnOcompositeweresynthesizedbyhomogeneousprecipitationmethod，thenthestructureandperformanceofthecompositewerecharacterizedandanalysedin

8、detail．Theexperimentresultsshowedthat，theactivesitesofthematerialwereimprovedandcombiningcarbonnanotubeswithzincoxidebecamecloserbyaddingpolyethylene(PEI)．TheNOxresponsepropertiesofsensor