Тюнинг вис фото: тюнинг вис фото

Содержание

Тюнинг автомобилей – Страница 5

В Сети показали идеальную «Ниву»10 сентября 2020, 09:09Идеальных автомобилей, как известно, не бывает, но одну доработанную «Ниву» впору назвать таковой. Небольшой обзор тюнингованной LADA 4×4 опубликовал один из пользователей социальной сети TikTok.

Renault Duster превратился в роскошный кабриолет27 августа 2020, 14:50Румынская компания AutoK9, специализирующаяся переделке автомобилей Dacia, превратила кроссовер Duster в кабриолет.

Автодизайнер Шторм презентовал идеальный автомобиль для пенсионеров03 августа 2020, 08:20Выбирая автомобиль, многие водители старшего поколения ставят во главе практичность, вместительность, ремонтопригодность и цену.

Стоимость ремонта автомобилей в России может вырасти в 10 раз01 августа 2020, 09:49Стоимость ремонта автомобилей в России в случае запрета на использование в нем подержанных или восстановленных запчастей может вырасти в 7-10 раз.

Lada Vesta Sport получит турбированный двигатель12 июля 2020, 12:00Ввиду того, что собственный турбомотор АвтоВАЗа пока не выпустил, один из владельцев LADA Vesta Sport сделает его сам.

Atoy Customs представило новую версию Toyota Land Cruiser 20029 июня 2020, 15:09Филиппинское тюнинг-ателье Atoy Customs представило доработанную версию внедорожника Toyota Land Cruiser 200. Как сообщают «Автоновости дня», получившийся автомобиль полностью адаптирован к езде в экстремальных условиях и дорожном хаосе Филиппин.

Volkswagen начал продажу двух больших пикапов15 июня 2020, 11:03Австралийское подразделение Volkswagen выпустило на местный рынок длиннобазные пикапы Amarok XL и Amarok XXL.

Lada Granta получила удлиненную колесную базу и стала фургоном30 мая 2020, 12:45Нижегородская фирма «Промтех», выпускающая специальный и коммерческий транспорт, превратила LADA Granta в универсальный фургон с удлиненной грузовой платформой. Эксклюзивные фотографии автомобиля опубликовал журнал «Автоброкер».

Artisan Spirits разработала тюнинг-пакет для новой Toyota Venza22 мая 2020, 16:53Не успел еще улечься шум вокруг презентации нового японского кроссовера Toyota Venza/Harrier, как для авто уже спустя неделю был разработан оригинальный тюнинг-пакет, который затрагивает внешность новинки.

Тюнинг-ателье Larte Design превратит седан Aurus Senat во внедорожник18 мая 2020, 08:55Международное тюнинг-ателье Larte Design сделает для представительского седана Aurus Senat полноценную внедорожную версию. Как сообщают «Автоновости дня» со ссылкой на журнал «Автоброкер», модель ждет глубокая доработка и во внешности, и в «технике».

Самый «страшный» тюнинг ВИС показали в сети

Самый старый город в России Россия – страна, на территории которой располагаются тысячи городов с многовековой историей, живописной природой и богатейшим культурным наследием. Т …

 

Назван самый выгодный тур в Египет Эксперты сравнили стоимость туров в Египет в августе с включенным прямым перелетом из Москвы и с перелетом через Каир и Стамбул и выбрали лучший вари …

 

Испытания С-500 показали на видео В России провели успешные испытания зенитно-ракетной системы С-500. Об этом сообщает. Испытания новейшего вида вооружения прошли на полигоне Капустны …

 

Xiaomi Mi Mix 4 показали на рендерах Сетевые источники опубликовали новые изображения топового смартфона Mi Mix 4, презентация которого ожидается уже в следующем месяце.

Нельзя не отмети …

 

#БылоСтало: самый лучший двор – свой! В этом теперь уверены жители дворов Калининского округа по адресам: ул. Карла Маркса, 10, и ул. Парковая, 4-а, – благоустройство которых почти заверш …

 

Назван самый комфортный город мира Самым лучшим городом мира по качеству жизни признан Окленд в Новой Зеландии. Об этом свидетельстует глобальный рейтинг Economist Intelligence Unit (E …

 

Какой сплав на Земле самый твердый В 2016 году группа ученых из университетов Техаса и Флориды получила самый твердый из известных биосовместимых материалов. Им оказался сплав титана с …

 

Airbus Beluga XL: самый большой самолет в мире Постройка крупных пассажирских авиалайнеров — и сегодня задачка не из легких. А как на счет здоровенного транспортника, да такого, чтоб в него влезал …

 

На gamescom показали новый трейлер Far Cry 6 Новый сюжетный трейлер по миру игры. Ubisoft представила новый сюжетный трейлер разрабатываемой Far Cry 6 - премьера состоялась в рамках игровой выст …

 

Xiaomi Mi Mix 4 показали на новых рендерах Смартфон Xiaomi Mi Mix 4 будет представлен уже через несколько дней, ну а пока у нас есть возможность посмотреть на его очередные концептуальные ренд …

 

ZTE Axon 30 5G показали на пресс-рендере Компания ZTE опубликовала официальный постер смартфона Axon 30 5G с новой подэкранной камерой, заодно объявив дату официального релиза – 27 июля. Сог …

 

Шойгу показали новейшую технику ВКС Министр обороны РФ Сергей Шойгу в среду на подмосковном аэродроме Кубинка ознакомился с перспективными образцами авиационной техники и образцами нове …

 

Планшет HTC A100 показали на рендерах В сети появились рендеры планшета HTC A100, который еще не был представлен официально. Итак, аппарат оснастят восьмиядерной платформой Spreadtrum Uni …

 

Смартфон Realme 8i показали на рендерах Заслуживающий доверия информатор Стив Хеммерстоффер (@OnLeaks) поделился изображениями смартфона Realme 8i, официальный релиз которого ожидается в се …

 

Motorola Edge 20 показали на рендерах Авторитетный инсайдер Onleaks опубликовал рендеры смартфона Motorola Edge 20, который еще не был представлен официально. По предварительным данным, в …

 

Ноутбук Realme Book показали на фото Компания Realme объявила о том, что презентация ноутбука Book состоится уже через неделю, 18 августа. Лэптоп получит алюминиевый корпус, 14-дюймовый …

 

Apple iPad mini 6 показали на рендерах Недавние слухи показали, что Apple работает над серьезным изменением дизайна своих будущих планшетов iPad mini — впервые с момента релиза производите …

 

OnePlus 9 Pro показали в новом цвете [ФОТО] Представленный в марте этого года OnePlus 9 Pro может выйти в новом цвете. До настоящего времени флагман можно приобрести только в трёх цветовых вари …

 

Samsung Galaxy Z Fold 3 показали на фото В сеть утекли фрагменты из рекламных материалов компании Samsung, посвященных смартфонам Galaxy Z Fold 3 и Galaxy Z Flip 3. Официальная презентация н …

 

Samsung Galaxy A52s показали на фото Профильное издание SlashLeaks поделилось живыми фотографиями смартфона Samsung Galaxy A52s, который еще не был представлен официально. Также сегодня …

 

Новый iPad mini показали на рендерах Один из инсайдеров опубликовал качественные рендеры планшета iPad mini 6, релиз которого ожидается в следующем месяце. Устройству прочат 8,4-дюймовый …

 

iPad Mini показали на свежих рендерах Ходили слухи, что Apple вскоре выпустит модель планшета iPad Mini следующего поколения, которая даже несколько раз просочилась в сеть. Теперь новый о …

 

iPhone 13 Pro показали в цвете Rose Gold К этому моменту мы неоднократно видели различные фотографии и рендеры смартфонов серии iPhone 13, а теперь одна из моделей засветилась в розовом цвет …

 

Honor Magic 3 показали на фото и рендерах Сетевые источники опубликовали живое фото флагманского смартфона Honor Magic 3, презентация которого запланирована на 12 августа. На снимке можно зам …

 

Тюнинг ателье в Ульяновске — 55 тюнингов салон 🚘 (адреса, отзывы, цены, фото)

— 55 мест

  • Мы составили рейтинг 55 тюнингов ателье в Ульяновске;
  • Лучшие тюнинги ателье: реальные цены, отзывы, фото;
  • Тюнинги ателье на карте: адреса, телефоны, часы работы;

Лучшие тюнинги ателье — рейтинг, адреса и телефоны

Запрос в заведения — закажите услугу, уточните цену

Отправьте запрос — получите все предложения на почту:

Тюнинг ателье в Ульяновске — цены

  1. 08. 05.2019 Дмитрий: Можно установить на ниссан альмеру более мощный двигатель . Цена.
    1. Тюнинг-ателье СимбАТ: От <...>₽, смотря какая задача. Звоните: <...>
  2. 20.09.2018 Сергей: приобрел УАЗ-ПРОФИ хочу усилить тентованный кузов финской фанерой подскажите кто в Ульяновске поможет это сделать?
    1. Автоцентр Мега-Моторс: Добрый день. Вы обратились по адресу, т. К мы занимаемся дооборудование УАЗ уже много лет для консультации звоните <...> или <...>

Интересные факты

Чаще всего люди ищут «тюнинг ателье», но встречаются и другие формулировки, например:

  • тюнинг салон
  • тюнинг центр
  • тюнинг сервис
  • лаборатория тюнинга

Самые популярные особенности найденных мест: продажа подержанных автомобилей, ремонт подвески, замена масла, установка автомагнитол, ремонт мототехники, ВАЗ, Peugeot, Ford, УАЗ, Volkswagen.

Улья́новск (в 1780-1924 годах — Симби́рск, в 1648-1780 гг. — Синби́рск) — город в европейской части России, административный центр Ульяновской области. Образует муниципальное образование городской округ Ульяновск. Расположен на Приволжской возвышенности, на берегах рек Волги (Куйбышевское водохранилище) и Свияги, в месте сближения их русел. Город находится в 890 км к юго-востоку от Москвы.

Население Ульяновска — 619 492 чел. (2015) (22-е место в РФ). Площадь города составляет 316,9 км².


Добавить тюнинг ателье — бесплатная реклама вашей организации на HipDir.

Самый «страшный» тюнинг ВИС показали в сети

Владелец хотел быть дальнобойщиком?

Заводские изменения автомобилей «АвтоВАЗ» обычно были распространены на экспортных рынках, где стандартные «Лады» не совсем устраивали европейцев и дилеры сами улучшали автомобили, делая из обычных «Девяток» кабриолеты с дорогой отделкой салона или с мощными турбированными моторами. В России такого никогда не было, однако, в тяжелые для страны время появились автомобили под названием «ВИС», которые восполнили нишу легких коммерческих грузовых машин.

По сути это те же «Лады», у которых полностью изменили заднюю часть, сделав кузов пикап или другие варианты, вплоть до небольшой грузовой машины. Силовые агрегаты остались от стандартных «детищ» компании «АвтоВАЗ» и в тех же ВИС-2345, которые построены на базе ВАЗ-2107, под капотом установлен 1,6-литровый мотор мощностью 74 лошадиных сил.

Также как и все автомобили марки «АвтоВАЗ», некоторые ВИС тоже подвергаются всяким «колхозным» улучшениям, хоть и в гораздо меньшем объеме, так как эти машины не такие распространенные, в отличие от «Лад». Но есть некоторые «ВИСы», «колхозу» которых позавидуют в плохом смысле многие.

Гадкий гусёнок, который не станет лебедем: Представлен долгожданный LADA Largus FL – опасения подтвердились?

Даже поклонники «АвтоВАЗа» отмечают, что эти дизайнерские решения уже в печёнках сидят.

Автор этого тюнинга видимо мечтал стать дальнобойщиком, и решил построить из своего ВИС-2345 подобие фуры. Получилось ли у него? Ни разу. Не совсем даже понятно, что планировал владелец сделать с передней частью этой машины, но такое обилие шпаклевки, которая к тому же еще и не окрашенная, «колхозный» розовый бампер и полное отсутствие правильных пропорций.

На фоне всего этого еще выделяется выхлопная труба, которая здесь приделана то ли от трактора, то ли от старой грузовой машины. В сети эту машину называют «Российским Мэтром из мультфильма «Тачки» или просто самым «страшным» тюнингом «ВИСа».

21120160108500 Корзина сцепления ВАЗ-2112 ВИС - 21120-1601085-00 21120160108582 2112-1601085

21120160108500 Корзина сцепления ВАЗ-2112 ВИС - 21120-1601085-00 21120160108582 2112-1601085 - фото, цена, описание, применимость. Купить в интернет-магазине AvtoAll.Ru Распечатать Применяется: ВАЗ

Артикул: 21120-1601085-00еще, артикулы доп.

: 21120160108582, 2112-1601085скрыть

Код для заказа: 023723

Только самовывоз Код для заказа 023723 Артикулы 21120-1601085-00, 21120160108582, 2112-1601085 Производитель ВИС Каталожная группа: ..Сцепление
Трансмиссия
Ширина, м: 0.26 Высота, м: 0. 06 Длина, м: 0.27 Вес, кг: 3.28

Описание

Диск сцепления нажимной
21120-1601085-00

  • Дисбаланс ведомого диска, г•мм: 300
  • Толщина ведомого диска под нагрузкой, мм: 8,3
  • Срок службы не менее, км: 120000
Использована информация: ЗАО "ВАЗинтерCервис".

Где применяется

Наличие товара на складах и в магазинах, а также цена товара указана на 26.08.2021 00:30.

Цены и наличие товара во всех магазинах и складах обновляются 1 раз в час. При достаточном количестве товара в нужном вам магазине вы можете купить его без предзаказа.

Интернет-цена - действительна при заказе на сайте или через оператора call-центра по телефону 8-800-600-69-66. При условии достаточного количества товара в момент заказа.

Цена в магазинах - розничная цена товара в торговых залах магазинов без предварительного заказа.

Срок перемещения товара с удаленного склада на склад интернет-магазина.

Представленные данные о запчастях на этой странице несут исключительно информационный характер.

065ec03a633eea03fa3cb103ab39a45f

Добавление в корзину

Код для заказа:

Доступно для заказа:

Кратность для заказа:

Добавить

Отменить

Товар успешно добавлен в корзину

!

В вашей корзине на сумму

Закрыть

Оформить заказ

Фото авто.

Более 1 000 000 фотографий автомобилей в высоком разрешении. VERcity.

Если вы хотите оценить дизайн популярных брендов машин или сравнить внешний вид новинок с предыдущими моделями, используйте раздел фото автомобилей на портале VERcity. Здесь представлены все марки и модели автомобилей, начиная с 1884 года. Качественные картинки авто дадут вам полное представление, как изменялась мода в конкретный период времени.

В общий список вошли современные производители машин и компании, давно прекратившие выпуск транспортных средств. Чтобы оценить модели автомобилей со всего мира на фото, вам не нужна регистрация на портале. Заходите в удобное время и узнавайте отличительные черты дизайна американских, европейских, японских, российских и других марок.

Для удобства читателей, поиск осуществляется по логотипу компании или названию машины латинскими буквами. Внутри раздела бренда, фотографии автомобилей сортируются по годам или аббревиатуре модельного ряда. С правой стороны пользователям показывают популярные запросы из галереи.

На портале VERcity легче найти нужное фото авто, поскольку:

  • Раздел имеет четкую структуру. Все автомобили мира и их фото разложены с точностью до модификации транспортного средства.
  • Модели машин представлены с первой серии. Если на протяжении года компания выпускала несколько новых авто, их фото есть на вкладке. Чтобы ее открыть, наведите мышку на «-».
  • Все изображения подробно подписаны. Поэтому можно легко определить принадлежность машины к конкретному бренду.

Фото современных автомобилей и классических моделей можно бесплатно скачать или увеличить на весь экран для детального ознакомления. А также поделиться с друзьями в социальных сетях.

Помимо наглядной демонстрации салона и внешнего дизайна, на портале пользователи узнают историю бренда с момента основания и последние новости о конкретном производителе. Кроме фото моделей авто, настройки портала показывают всю возможную информацию о компании.

Заходите в галерею на VERcity, чтобы оценить достижения прошлых поколений транспортных средств и скачать актуальные фото авто.

ГБО в Перми, установка газового оборудования на авто

Сегодня все чаще можно встретить автовладельцев, отдавших свое предпочтение газовому оборудованию.

Представляя собой газ-дозирующую автомобильную систему, ГБО 4 поколения увеличивает показатели мощности и эффективности авто. Поскольку вместо бензина становится возможным использовать сжиженный нефтяной или природный газ, вы экономите на топливе. Встраиваемое поверх бензинного оборудовани ГБО на авто можно применять опционально, благодаря переключателю, позволяющему в любое время перевести авто на газ или бензин.

Основным направлением деятельности нашей компании является продажа, установка, обслуживание газового оборудования на авто. Именно у нас вы можете приобрести ГБО 4 и 3 поколения, отличающееся способом распределенного впрыска газа, для установки на авто с бензиновой топливной системой.  

Как работает газобаллонное оборудование?

Применение газа на авто значительно повышает эффективность работы транспорта.

Пропан или бутан проходит по мультиклапану, поступая в газовую магистраль, отличающуюся высоким давлением, в редуктор. В нем жидкая фракция преобразуется в газообразную, при этом происходит подогрев и ли охлаждение газа до оптимальной температуры. После этого газ проходит по трубопроводу с низким давлением в газовые форсунки и затем поступает во впускной коллектор авто.Сегодня мы готовы предложить своим клиентам газовое оборудование 4 поколения, которое отличается схожестью работы ДВС на бензине. 

Преимущества которое вы получаете если используете газовое оборудование 4 поколения для автомобилей

В основном газобаллонное оборудование для автомобилей пользуется большой популярностью за счет значительной экономии на топливе.

  1. Сравните, 1 л смеси из пропан-бутана почти в два раза дешевле 1 л бензина.
  2. Масло остается чистым более продолжительное время из-за отсутствия копоти и нагара при сгорании газа.
  3. С ГБО 4 поколения автомобиль превращается в битовливный, а потому водитель может выбирать топливо в зависимости от ситуации. Благодаря мобильности газобаллонной системы, вы значительно  увеличиваете время работы авто.
  4. Кроме того, можно привести ряд причин, по которым следует использовать газ: легкое смешивание с воздухом, исключение вредных примесей в составе, низкое содержание вредных веществ в выхлопах и т.д.
  5. Все это значительно увеличивает ресурс вашего транспортного средства и позволяет наслаждаться ездой в течение длительного времени используя газовое оборудование 4 поколения.

в  2013 году премьер министр России Д. А. Медведев  подписал указ о переводе 50% общественного транспорта на ГБО. В связи с этим смело можно утверждать что газовое оборудования для автомобилей становится все более популярным и высоко оценивается на различных уровнях.

Компания АвтоМастерГаз в Перми поможет вам перейти на газ. 

Видимое и УФ-фотодетектирование в тонких наноструктурированных пленках ZnO с помощью простой настройки метода раствора

Морфологический и рентгеновский анализ

Морфология поверхности образцов, полученных путем изменения параметров синтеза, таких как; Изменение концентрации растворов предшественников, соотношения, времени реакции и растворителя исследовали с помощью FE-SEM (дополнительные рисунки S2 и S3 для среды C 2 H 5 OH и S4, S5 для среды H 2 O) . Большое количество реакций синтеза, проведенных с использованием прекурсора «ZnCl 2 » в среде растворителя C 2 H 5 OH и H 2 O, привело в основном к трем типам наноструктур: i.е. НЧ (в течение 15 минут времени реакции в обеих реакционных средах), НС и НФ, которые были образованы как единственные различимые формы продукта, как показано на Фиг.1. Среда растворителя C 2 H 5 OH и H 2 O играет значительную роль в различных агрегациях первоначально сформированных наночастиц, которые приводят к образованию NS и NF через 4 часа времени реакции. Изображения FE-SEM показывают, что резкое добавление раствора ZnCl 2 в щелочной раствор предварительно привело к образованию НЧ (рис.1a) для обеих сред растворителя, которые затем по-разному агрегировали как NS (рис. 1b) и NF (рис. 1c), соответственно. Картины XRD показаны справа на рис. 1. Во всех случаях имеется пять заметных дифракционных пиков при углах дифракции 2θ = 32,7 °, 34,5 °, 36,42 °, 47,44 ° и 56,58 °, которые обозначены как решетка. плоскости (100), (002), (101), (102) и (110) с постоянными решетки (a = 0,325 нм и c = 0,5211 нм), соответствующими кристаллической структуре вюрцита ZnO. Размер нанокристаллов оценивается для пика максимальной интенсивности с использованием формулы Дебая-Шеррера D = 0.9λ / β cos θ составляет 17,41 нм, 21,57 нм и 23,29 нм для NP, NS и NF соответственно; со средним размером кристаллитов 20,16 нм, 24,44 нм и 20,44 нм для NP, NS и NF, соответственно, указывает на последовательный механизм роста наноструктур, возникающих из наночастиц.

Рис. 1

Изображения FE-SEM и результаты XRD наноструктур ZnO. ( a ) НЧ, образованные за 15 минут с использованием растворителя C 2 H 5 OH, ( b ) ZnO-NS, сформированные за 4 часа с использованием растворителя C 2 H 5 OH и ( c ) ZnO-NF образуются за 4 часа с использованием растворителя H 2 O.В правой части есть графики XRD, указывающие на сходные кристаллографические структуры для всех морфологий.

Оптическое поглощение образцов, полученных с помощью спектроскопии в УФ-видимом диапазоне, показано на рис. 2. Эти спектры поглощения, по-видимому, расширены от УФ к видимой области с резким экситонным пиком УФ на длине волны 315 нм для НЧ (рис. 2а). ), 355 нм для НЗ (рис. 2б) и 365 нм для НФ (рис. 2в). Наличие экситонного пика в УФ-области наряду с расширенной областью поглощения указывает на их УФ-активность, а также активность видимого света 10 .Сдвиг экситонного пика от НЧ (315 нм) к НЧ (355 нм), а затем к НФ (365 нм) соответствует красному смещению спектра. Со сдвигом экситонных пиков общее поглощение также увеличивается от NP к NS, а затем к NF (рис. 2d). Этот результат аналогичен наблюдению повышенного поглощения в просветах, вызванных пористостью, приводящих к фотоактивности в видимом свете 10 . Грубую оценку порядка пористости как NFs> NSs> NPs можно сделать по изображениям пленок ZnO с помощью FE-SEM (рис.1). Среди этих наноструктур ожидается, что НФ будут иметь сравнительно большее количество многократных отражений световых лучей, когда они войдут в пленку, и эти большие многократные отражения могут привести к более высокому поглощению 10 в пленке НФ по сравнению с пленками НЧ и НЧ, как показано на Рис. 2г.

Рис. 2 Спектры поглощения

УФ-видимой спектроскопии. ( a ) НЧ, имеющие экситонный пик при 315 нм и расширенное поглощение в видимой области спектра, ( b ) НЧ, имеющие экситонный пик при 355 нм и показывающие расширенную видимую область, ( c ) НФ, имеющие экситонный пик на 365 нм со сравнительно более высоким поглощением, и ( d ) показывает увеличение поглощения от NP к NS, а затем к NF.

Исследования PL и XPS

Излучение / поглощение в УФ и видимой областях наноструктурами ZnO исследовалось путем анализа состояний дефектов (вакансий, межузельных и антиструктурных элементов) в исследованиях, проведенных с помощью экспериментов PL и XPS. На рис. 3 показан спектр ФЛ наноструктур НЧ, НС и НФ при комнатной температуре. Для энергии возбуждения ~ 3,36 эВ (соответствует длине волны ~ 370 нм, что эквивалентно типичной ширине запрещенной зоны ZnO) в спектрах ФЛ образцов НЧ, НС и НФ наблюдается излучение в ближней полосе; соответственно на 386 нм (3. 21 эВ) (рис. 3a), 393 нм (3,15 эВ) (рис. 3b) и 396 нм (3,12 эВ) (рис. 3c), что связано с переходами с экситонных уровней и / или междоузлий цинка \ ((Z {n} _ {i}) \) в зону проводимости ( CB ) 27 и аналогичен предыдущим исследованиям 28,29 . Наряду с этими излучениями в ближней полосе, все три образца демонстрируют видимые излучения в области спектра 420–569 нм (рис. 3d), состоящие из отдельных пиков при 420 нм (2,95 эВ), 456 нм (2,71 эВ), 484 нм (2,56 эВ). ), 511 нм (2.42 эВ), 530 нм (2,34 эВ) и 568 нм (2,43 эВ). В основном переход от VB к CB и от VB к мелким уровням происходит при фотовозбуждении в ФЛ, которые затем дают последующие переходы; CB → глубокие уровни, мелкие уровни → VB , мелкие уровни → глубокие уровни и захват дыр на глубоких уровнях дает фиолетовое, синее и зеленое излучение в зависимости от разницы уровней энергии. Поскольку возбуждающая энергия (3,36 эВ) эквивалентна запрещенной зоне ZnO; следовательно, электроны, возбужденные из валансной зоны ( VB ), могут перескакивать на CB , а также на уровни мелких дефектов. {++} \) лежат на 0,56 и 0,63 эВ ниже минимумов CB 27 соответственно; при этом переходы в вакансию цинка \ (({V} _ {Zn}) \) и / или VB приводят к синим излучениям с более высокими длинами волн 35 . За исключением \ (Z {n} _ {i} {\ rm {s}} \) и \ ({V} _ {Zn}, \, \) межузельного кислорода \ (({O} _ {i}) \ ) обычно расположен в запрещенной зоне на 0,4 эВ выше VB , также участвует в синем излучении 35,36 . Спектры ФЛ

на рис. 3 показывают сосуществование пика фиолетового излучения в диапазоне 386–398 нм (соответствует экситонному излучению) и пика излучения в видимой области спектра в диапазоне 420–568 нм.Все три типа наноструктур; НЧ (3a), NS (3b) и NF (3c) показывают общие пики излучения видимого света при 420 нм (2,95 эВ), 456 нм (2,71 эВ), 484 нм (2,56 эВ), 511 нм (2,42 эВ), 530 нм (2,34 эВ) и пик низкой интенсивности при 568 нм (2,43 эВ), тогда как пики излучения УФ-области расположены на разных длинах волн. Пик УФ-излучения показывает красное смещение в порядке NPs → NS → NFs, как это видно на рис. 3d. Этот красный сдвиг в ФЛ аналогичен наблюдаемому красному сдвигу в УФ-видимом спектре (рис. 2), что указывает на несколько разные уровни энергии экситонов в запрещенной зоне синтезированных наноструктур.Как сообщалось ранее, ZnO обладает стабильными экситонными состояниями чуть ниже CB 33 минимумов, при этом переход к VB дает ближние полосы фиолетового излучения. Таким образом, в нашем случае наблюдаемый пик в ФЛ НЧ в положении 386 нм (3,21 эВ) можно отнести к переходу из экситонных состояний в его VB . Другими словами, распад автолокализованного экситона на CB, вызывает фиолетовое излучение в ближней полосе, как показано на рис.4.Точно так же УФ-излучение в NS и NF при 393 нм (3,15 эВ) и 398 нм (3,12 эВ) близко к электронному переходу из экситонного состояния с немного меньшей энергией или межузельного Zn \ (\, Z {n} _ {i } \) (лежащая на ~ 0,22 эВ ниже зоны проводимости) до VB . Возможная схема перехода, соответствующая всем пикам в ФЛ, показанной на рис. 4б, приведена на рис. 4а.

Рисунок 4

Схема излучения со спектрами ФЛ. ( a ) Схематическое изображение схемы излучения в подготовленных образцах наноструктур НЧ, НС и НФ, ( b ) ФЛ-излучение, показывающее различное положение пика в фиолетовой области 386–398 нм и общие пики излучения в видимой области 420 –568 нм во всех образцах.

В видимой области наблюдаемый синий пик излучения при 420 нм (2,95 эВ) соответствует переходу от \ (\, Z {n} _ {i} \, \) к VB , учитывая, что \ (\, Z {n} _ {i} \, \) лежит на ~ 0,41 эВ глубже края CB , это похоже на предыдущие отчеты 24 , в которых энергетическое положение \ (\, Z {n} _ {i } \, \) считается на 0,38 эВ глубже в энергетической зоне. Другая возможность - это переход CB → межузельный кислород \ ({O} _ {i} \) (расположенный 0.На 4 эВ выше VB, как было предложено ранее ( 35 ), что также дает синее излучение при 420 нм. {+} \, \).{+} \)) будет давать эмиссию 510 нм, как показано на схеме рис. 4а пунктирной линией. Оба перехода имеют равную возможность генерировать излучение около 510 нм в ФЛ. Все эти наблюдения в ФЛ показывают, что все образцы обладают дефектными состояниями, такими как; \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \), \ (\, Z {n} _ {i} \), \ ({O} _ {i} \), \ ({V } _ {Zn} \) и \ ({O} _ {Zn} \).

Исследования XPS были выполнены для получения информации о химической связи и состояниях дефектов, присутствующих в образцах ZnO. На рис. S6 (a – c) показаны обзорные спектры XPS, записанные при комнатной температуре для образцов НЧ, НС и НФ.Обзор обзорных спектров показывает наличие пиков O1s и Zn2p (Zn2p 3/2 и Zn2p 1/2 ) во всех образцах. Для дальнейшего изучения пики высокого разрешения были развернуты в сателлитных компонентах при различных энергиях связи. На рис. 5 (a – c) показаны XPS-спектры высокого разрешения для всех образцов, соответствующих уровню ядра O1s. Эти спектры соответствуют трем гауссовым пикам. В случае НЧ (рис. 5а) развернутые пики расположены при энергиях связи 530.{-}, \) −CO 3 , адсорбированный H 2 O, и O 2 (O C )) 41,42 . Точно так же пики в деконволютированном спектре XPS высокого разрешения для NS и NF при анализе соответствуют \ (\, {O} _ {L} \), \ ({V} _ {o} {\ rm {s} } \) и хемосорбированный кислород. Однако есть сдвиг в значениях энергии связи соответствующих деконволютированных пиков для NS и NF по сравнению с NPs, что объясняется различием в их морфологии и подходах к синтезу 43,44 .{++} \)) 45,46 , увеличивается с 21,8% (в НЧ) до 47,7% (в НС) и 54,5% (в НФ), а содержание хемосорбированного кислорода уменьшается от НЧ (60,3%) до НС (40,9%), а затем в НФ (37,6%).

Рис. 5

XPS-спектры высокого разрешения для O1s. ( a) ZnO-NP с разным процентным содержанием кислорода в решетке, кислородных вакансий и хемосорбированного кислорода, (b) ZnO-NS и (c) ZnO-NF демонстрируют вариации положения пиков, и процентные содержания составляющих приведены в соответствующие таблицы.

На рис. 6 (a – c) представлены XPS-спектры высокого разрешения для пиков Zn в образцах NP, NS и NF соответственно. В этих спектрах энергетическое разделение между двумя компонентами Zn; Zn2p 3/2 и Zn2p 1/2 для НЧ составляет 23,11 эВ, NSs составляет 23,09 эВ, а NF составляет 23,13 эВ, что согласуется с заявленными значениями ZnO 47,48 . Различие энергий связывания этих деконволютированных пиков для НЧ, НС и НФ (приведено в Таблице S2) приписывается различию в их морфологии и подходах к синтезу 43,44 .Пик Zn2p 3/2 в образце НЧ деконволюционирован в три пика при энергиях связи 1022,02 эВ (нижняя сторона), 1022,41 эВ (средняя) и 1022,35 эВ (верхняя), также пик Zn2P 1/2 деконволюционирован в три пика при энергиях связи 1044,92 эВ (нижний), 1045,51 эВ (средний) и 1045,64 эВ (верхний), как показано на рис. 6а. Средние пики (1022,41 и 1045,51 эВ) имеют разность энергий 23,1 эВ, что хорошо согласуется со значением спин-орбитального расщепления двухвалентного Zn, ограниченного в структуре ZnO 49,50 , и, таким образом, предполагает, что средний пик соответствует решетке Zn. Нижние пики энергии с центрами при 1022,02 и 1044,92 эВ соответствуют металлическому Zn в образце 51 . И третьи пики с центрами при более высоких энергиях 1022,35 и 1045,64 эВ соответствуют степени окисления Zn +2 из-за присутствия Zn (OH) 2 или / и ионизированных межузельных атомов \ (Z {n} _ {i} \) . Найдено 37,52 , что расположение энергии связи сателлитного пика 2p 3/2 , лежащего между 1022,70 и 1021,80 эВ, соответствует Zn (OH) 2 , и, следовательно, степень окисления +2 обусловлена присутствие Zn (OH) 2 .В то время как в нашем случае для образца НЧ сателлитный пик 2p 3/2 (при 1022,35 эВ) находится между указанными пределами энергии, что предполагает наличие Zn (OH) 2 или +2 степени окисления гидроксидной формой Zn. Это может быть дополнительно коррелировано с соответствующим пиком в спектре O1s НЧ (показанном на рис. 6a), который отнесен к хемосорбированному кислороду (обычно в молекулах OH - и / или воды). {-} \), что подтверждено в спектре Zn2p 3/2 ; однако должен сосуществовать небольшой процент междоузельного Zn, чтобы производить излучение в соответствующем спектре ФЛ (поскольку ФЛ наночастиц показывает присутствие междоузлий).Более того, более низкая интенсивность излучения ФЛ НЧ, чем у НС и НФ, указывает на сравнительно меньший процент внедрения в НЧ. Затем, в случае NS, каждый из пиков Zn2p 3/2 и Zn2P 1/2 (рис. 6b) деконволюционирует в трех сателлитных пиках с энергиями 1022,81, 1023,62, 1024,16 эВ и 1045,37, 1046,6, 1048,66 эВ. , соответственно. Средние пики с центрами при энергиях связи 1023,62 эВ и 1046,6 эВ имеют разность энергий 22,98 (приблизительно 23,0 эВ), что снова соответствует решетке Zn с двухвалентным состоянием в ZnO.Сателлитный пик на стороне с более низкими энергиями относится к металлическому Zn, как и у образца НЧ. Однако в этом образце пики сателлитов с более высокой энергией 1024,16 и 1048,66 эВ, расположенные при значительно более высоких энергиях, не соответствуют Zn (OH) 2 ; вместо этого это указывает на то, что атом Zn окружен более чем одним атомом кислорода и занят в положениях внедрения 37 . {++} \)).Точно так же в образцах NF спектр Zn2p деконволюционирован в три пика, как показано на рис. 6c. Здесь также сателлитные пики с более высокими энергиями расположены при гораздо более высоких энергиях, поскольку 1024,34 и 1074,04 эВ должны соответствовать межузельному Zn, аналогичному таковому в образце NS. Тем не менее, процент площади в NF больше, чем у NS, что свидетельствует о более высоком содержании междоузлий в NF, что хорошо согласуется с наблюдением PL (рис. 4b), показывающим более высокую интенсивность, что свидетельствует о более высоком содержании Zn в образце NF.

Рисунок 6

XPS-спектры Zn2p высокого разрешения. ( a) ZnO-NP, обладающие доминирующим пиком Zn на стороне с более высокой энергией, обусловлены формой гидроксида, как указано в таблице, спектры (b) ZnO-NS и (c) ZnO-NF имеют доминирующий межузельный пик Zn на более высоких уровнях. энергия. Положение пиков и процентное соотношение их площадей указаны в соответствующих таблицах.

Характеристики фотодетекторов ZnO

Для изучения характеристик фотоприемников ZnO был измерен фотоотклик в единицах фотоэдс при приложении напряжения смещения ‘ В б = 5 В ’, как показано на рисунке S1.На рис. 7 показаны графики зависимости фотоэдс от времени для всех трех типов наноструктур; НЧ (рис. 7а), НС (рис. 7б) и НФ (рис. 7в) тонкопленочные фотоприемники при освещении; фиолетовый, белый и зеленый. При измерениях фотоэдс время нарастания - это время, необходимое для повышения фотоэдс на 90% от его начального значения (после включения освещения), а время спада - это время, затрачиваемое на падение максимального фотоэдс до 10% (после выключения). 'освещение) 53 .Для каждого фотодетектора период времени включения и выключения был взят разным, учитывая их время отклика как разное, а также для устранения эффектов нагрева на поверхности образца 39,54 . В экспериментах время включения и выключения контролировалось с помощью затвора камеры. Фотоотклик всех фотодетекторов с наноструктурой ZnO (в диапазоне от ультрафиолетового до видимого) приведен в таблице 1.

Рисунок 7

Отклик наноструктурированных тонкопленочных фотодетекторов. ( a - c) Фотоприемник NPs, (d - f) Фотоприемник NSs и фотоприемник (g - i) NSs для УФ, белого и зеленого света, пунктирные линии нанесены для четкого наблюдения фотогенерируемых напряжений насыщения в состоянии включения и темновых напряжений в выключенном состоянии при различных освещениях.В каждом фотодетекторе время освещения выбирается настолько коротким, насколько это необходимо, чтобы избежать эффектов нагрева. Приложенное напряжение смещения во всех трех случаях составляет 5 В.

В таблице 1 показано сравнение характеристик фотоприемников на основе наноструктур ZnO при различной спектральной освещенности с использованием напряжения смещения 5 В.

Механизм отклика фотоприемника при световом освещении можно объяснить десорбцией и адсорбцией O 2 и / или H 2 O на его поверхности 26,55,56,57,58 .В темноте молекулы O 2 и H 2 O, присутствующие в воздухе, адсорбируются на поверхности ZnO, которая, захватывая электроны из зоны проводимости ZnO, становится отрицательно заряженными ионами (хемосорбированными), что приводит к увеличению барьера истощения. рост. При включении освещения хемосорбированный O 2 получает H 2 O, десорбируется / десорбируется двумя способами; (i) захват фотогенерированной дырки и / или (ii) прямое фотовозбуждение захваченного электрона в зону проводимости ZnO 24 .Механизм десорбции происходит в соответствии с уровнем энергии освещающего излучения (надполосная или подполосная энергия). При использовании надзонного освещения «УФ-излучение» электрон и дырка генерируются напрямую, поскольку энергия освещения выше, чем ширина запрещенной зоны ZnO. Таким образом, образовавшиеся фото-дырки мигрируют к участкам хемосорбированных ионов и высвобождают электрон, нейтрализуя ионы. Десорбция ионов уменьшает высоту барьера и высвобождает электроны в зоне проводимости ZnO.Эти высвобожденные электроны вместе с фотоэлектронами увеличивают концентрацию носителей в CB ZnO и, таким образом, вызывают его фотопроводимость. В случае освещения ниже зоны десорбция O 2 / H 2 O происходит путем прямого фотовозбуждения захваченных электронов в зону проводимости ZnO, что также увеличивает фотопроводимость. В настоящем исследовании мы использовали надполосное (УФ), а также нижнее (белое и зеленое) освещение, что привело к генерации фотоэдс.Таким образом, наблюдаемое фотоэдс может включать оба механизма десорбции, описанные выше, в зависимости от условий освещения.

Прежде всего, сравним кривые фотоотклика, соответствующие разной освещенности в фотоприемнике НЧ. В фотоприемнике НЧ фотоэдс первоначально при ~ 0 В (темновое напряжение) достигает напряжения насыщения 3,35 В в течение 2 секунд после УФ-облучения (рис. 7a), а при 3,12 В и 2,85 В в течение 4 секунд после белого и зеленого освещения ( Инжир.7 (б, в)) соответственно. Здесь время включения и выключения освещения было принято равным 50 с и 200 с соответственно. Если посмотреть на кривую фотоотклика фотодетектора НЧ, время нарастания, соответствующее различным освещениям, имеет небольшие вариации, тогда как время их затухания имеет большую разницу и намного больше по сравнению с соответствующим временем нарастания: 93 с для зеленого, 121 с. для УФ и более 200 сек для белого освещения. После выключения освещения фотодетектор не достигает своего первоначального темнового напряжения; вместо этого остается минимальное напряжение, такое как; 0.635 В для УФ, 0,241 В для зеленого освещения, тогда как при белом освещении он остается ненасыщенным даже через 200 секунд, как видно на рис. 7a.

Наблюдаемую разницу во времени нарастания фотоэдс при УФ, белом и зеленом освещении можно понять по разнице в их энергии освещения. Ультрафиолетовое освещение, являющееся энергией надзонной зоны, генерирует носители как за счет десорбции адсорбированных ионов, так и за счет прямого возбуждения электронов от VB до CB , тогда как в случае белого и зеленого освещения носители заряда генерируются только путем десорбции адсорбированные ионы. Таким образом, для УФ-освещения уменьшение высоты обедненной области должно быть больше, что увеличивает подвижность носителей заряда 59 и, следовательно, быстрое повышение фотоэдс (Таблица 1). На кривых отклика напряжение насыщения во включенном состоянии также является отражением различных энергий освещения. В зависимости от уровней энергии освещения генерируются разные концентрации носителей заряда, которые приводят к различным значениям фотоэдс насыщения, как показано на рис.7.Спад фотоэдс после выключения освещения происходит из-за повторной адсорбции O 2 / H 2 O. Кривая повторной адсорбции / распада показывает две области: быстро затухающие области и области медленного распада. Быстрый распад обусловлен мгновенным захватом электронов адсорбированным хемосорбированным O 2 / H 2 O на поверхности \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \), а более медленный распад обусловлен к адсорбции O 2 / H 2 O глубоко на поверхности между нанокристаллитами 60 . Последний включает диффузию с ограниченной скоростью и перегруппировку O 2 / H 2 O в закрытой упакованной структуре для адсорбции на поверхности, что замедляет процесс 60 . Сразу после выключения освещения снижение фотоэдс происходит быстрее и почти одинаково для всех трех источников освещения (УФ, белого и зеленого), которое последовательно замедляется на последнем этапе и приобретает разную скорость уменьшения для каждого освещения.

Модель, управляющая процессом адсорбции с ограниченной скоростью диффузии, может быть представлена ​​как 60 ;

$$ \ frac {dNi (t)} {dt} = \ frac {Ns-Ni (t)} {\ tau} $$

(1)

, где N i представляет собой плотность заряженных ионов (после захвата электронов), N s представляет собой плотность насыщения ионизированных частиц, которая предотвращает дальнейшую ионизацию, а τ представляет собой скорость адсорбции.

Так как для зеленого освещения, фото-генерируемое напряжение сравнительно ниже из-за небольшого количества генерируемых носителей зарядного устройства. Как только освещение выключено, образовавшееся меньшее количество электронов будет захвачено адсорбированным O 2 / H 2 O с большей скоростью, чем при УФ-освещении 59 . Тем не менее, при УФ-освещении электроны и дырки разделяются в пространстве, что также увеличивает время их рекомбинации 25 .Однако медленный отклик затухания в случае белого освещения неясен. Если смотреть на минимальное значение темнового напряжения в выключенном состоянии, существует сдвиг темнового напряжения для каждого освещения. Это может быть связано с наличием нейтрализованного кислорода на поверхности ZnO-NP. Нейтрализованный кислород, находящийся на поверхности, будет занимать часть поверхности и, таким образом, не позволит новому поступающему кислороду для захвата электронов, что приведет к смещению фотоэдс 60 .Наблюдаемый сдвиг темнового напряжения соответствует энергетическим листам освещающего излучения. Ультрафиолетовое излучение, обладая высокой энергией, нейтрализует больше ионов по сравнению с белым и зеленым освещением и, следовательно, демонстрирует больший сдвиг темнового напряжения (рис. 8 (a – c)).

Рисунок 8

Сравнение зависимости фотоэдс от времени для тонких пленок фотоприемников ZnO для УФ, белого и зеленого света. (a) Отклик фотодетектора NPs показывает высокое фотогенерируемое напряжение, (b) Фотоприемник NS показывает быстрый отклик как для времени нарастания, так и для времени спада, и (c) Фотодетектор NFs медленный для времени нарастания и промежуточный для времени спада , также в этом случае фотогенерируемое напряжение меньше, чем у фотоприемников NP и NS.

Теперь сравним фотоотклик фотоприемников НЧ, НС и НФ при различных освещениях (УФ, белом и зеленом). Фотоприемники NS и NP демонстрируют сходство по времени нарастания фотоэдс: 2 с для УФ, 4 с для белого и 5 с для зеленого; однако их напряжения насыщения во включенном состоянии отличаются, как показано на рис. 8 (a – c). Фотоприемник НС имеет меньшее значение напряжения насыщения во включенном состоянии, чем фотоприемник НЧ. Фотоприемник NFs показывает еще меньшее значение фотоэдс насыщения в состоянии ВКЛ as1.62 В для УФ, 1,53 В для белого и 0,72 В для зеленого, тогда как время нарастания фотоэдс больше, чем у НЧ и НС. Различие в фотоэдс насыщения может быть коррелировано с различной плотностью центров освещения / дефектов в наноструктурах, обнаруженных по спектрам ФЛ (рис. 4b). Наблюдаемые интенсивности ФЛ в порядке I NF > I NS > I NP представляют собой плотности центров / дефектов освещения в соответствующей наноструктуре.Эти интенсивности / плотности неблагоприятны для фотоэдс насыщения во включенном состоянии. Несомненно, не все пики, наблюдаемые в ФЛ, действительно соответствуют генерируемому фотоэдс 61 , скорее это указывает на возможность того, что соответствующее фотоэдс может генерироваться при освещении, когда любое / все дефектные состояния участвуют в механизме генерации фотоэдс. Наблюдаемое отрицательное влияние дефектных состояний на напряжение насыщения во включенном состоянии указывает на то, что во время транспортировки должен происходить захват / рассеяние фотогенерируемых носителей заряда 62,63 . Другими словами, чем выше плотность дефектов, тем ниже фото-генерируемое напряжение или наоборот. В целом процесс; однако, к сожалению, мы не смогли получить вариацию состояний дефекта в пределах одной морфологии (NP, NS или NF), так как это могло бы быть еще одним лучшим исследованием влияния изменения состояний дефектов на напряжение насыщения включенного состояния.

Для времени восстановления фотоэдс в состоянии затухания / выключения известно, что время затухания зависит в основном от трех факторов; доступные состояния дефекта ( V o s и Zn и с в нашем случае), площадь поверхности и адсорбат (O 2 или H 2 O).Результаты XPS (рис. 5a и 6a) демонстрируют, что NP обладают меньшим содержанием \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (21,8%) и меньшим содержанием \ (Z {n} _ { i} {\ rm {s}} \) (поскольку основной вклад вносит образование гидроксида), тогда как большее содержание адсорбированного O 2 / H 2 O (60,39%) наряду с большой площадью поверхности (20,5 м 2 / г) по сравнению с НС и НФ. Меньший процент V o s и Zn и Распространение с на большую площадь поверхности первоначально будет способствовать быстрому процессу хемосорбции O 2 / H 2 O после выключения освещения.Быстрое начальное затухание также наблюдается в фотоприемниках NS и NF, которые в последующем становятся медленнее и различаются для всех фотоприемников. Быстрый распад после выключения освещения указывает на то, что первоначально распад происходит в основном за счет процесса хемосорбции, который рассматривается как быстрый процесс. Затем поверхностные состояния насыщаются в ходе начального процесса хемосорбции, и O 2 / H 2 O диффундирует через межкристаллит в глубину поверхности, где они могут найти места для адсорбции; это соответствует более медленному спаду 64 фотоэдс.В НЧ содержание адсорбированного O 2 / H 2 O (60,39%) превышает 21,8% \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) и меньшее количество \ (Z {n} _ {i} {\ rm {s}} \) больше, это показывает, что во время более медленной стадии распада большое количество O 2 / H 2 O по сравнению с хемосорбцией , физадсорбируется на поверхности НЧ. Таким образом, в случае фотоприемника НЧ физическая адсорбция является доминирующей. Поскольку процесс физадсорбции включает перегруппировку адсорбата на поверхности, это приведет к увеличению времени распада фотодетектора НЧ (рис.8а). С другой стороны, фотоприемник НС, по сравнению с фотоприемником НП, имеет более высокое содержание \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (47,7%) и \ (Z {n} _ {i } {\ rm {s}} \) (~ 13,3%) и меньшее содержание адсорбированного (O 2 / H 2 O ~ 40,95%) вместе с меньшей площадью поверхности (11,8 м 2 / г) будет заметно распадаться в процессе хемосорбции из-за обилия дефектных состояний, облегчающих процесс хемосорбции. Таким образом, большее содержание V o s и Zn и с, чем адсорбированный O 2 / H 2 O, приводит к преобладанию быстрого процесса хемосорбции, что приводит к более быстрому распаду фотоприемника НС (рис. 8б). Далее, время затухания фотоприемника NF показывает совершенно иное поведение, что противоречит тенденции, полученной от фотоприемников NP к фотоприемникам NS. В этом случае увеличивается время распада, несмотря на более высокое содержание \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (54,5%) и \ (Z {n} _ {i} {\ rm { s}} (28,6 \%) \), наблюдается меньшее содержание адсорбата (37,6%), площадь поверхности (10 м 2 / г). Здесь превышение дефектных состояний ( В o s и Zn и с), по-видимому, оказывает неблагоприятное воздействие на фотопроводимость, подобно снижению фото-напряжения насыщения в состоянии ВКЛ (пиковое напряжение на рис.8 (a, c)), что увеличивает время затухания фотоэдс в фотоприемнике NFs (рис. 8c). Время нарастания фотоэдс фотоприемника NFs (15 с для УФ, 18 с для белого и 10 с для зеленого свечения) также больше, чем у фотоприемников как NS, так и NPs (Таблица 1). Здесь также детерминированным фактором является различное содержание V o s и Zn и с в наноструктурах 64 ; как более высокое содержание V o s и Zn и с в фотоприемнике с наноструктурой приводит к увеличению времени нарастания фотоэдс.НП имеют более низкий процент V o s и Zn и с, которые быстро десорбируются и, следовательно, быстро высвобождают носители заряда при освещении.

Исходя из вышеупомянутых наблюдений, УФ и видимый фотоотклик тонкопленочных НЗ лучше по сравнению с фотодетекторами НЧ и НФ (по сравнению с Таблицей 1). Еще одна важная особенность фотоприемника NS - это сходство кривых затухания как для УФ, так и для видимого света, несмотря на то, что они имеют разные напряжения насыщения. Фотоотклик фотодетектора NS в пленочной архитектуре даже лучше, чем у сложных архитектур, состоящих из одной нанопроволоки ZnO, которая работает только при УФ-освещении 24,25,26,57 .

Настройка оптоэлектронных свойств гематита с легированием родием для фотоэлектрохимического расщепления воды с использованием подхода теории функционала плотности

  • 1.

    Фудзисима, А. Фотосенсибилизированное электролитическое окисление на электроде TiO2. J. Chem. Soc. Jpn. 72 , 108–113 (1969).

    CAS Google ученый

  • 2.

    Бичелли, Л. П. Водород: чистый источник энергии. Внутр. J. Hydrogen Energy 11 , 555–562 (1986).

    Артикул Google ученый

  • 3.

    Котари Р. , Сингх Д., Тяги, В. и Тяги, С. Производство ферментативного водорода - альтернативный чистый источник энергии. Обновить. Поддерживать. Energy Rev. 16 , 2337–2346 (2012).

    CAS Статья Google ученый

  • 4.

    Ishaq, H. & Dincer, I. Сравнительная оценка систем на основе OTEC, солнечной и ветровой энергии для производства чистого водорода. J. Cleaner Prod. 246 , 118736 (2020).

    CAS Статья Google ученый

  • 5.

    Сивула, К., Ле Формаль, Ф. и Гретцель, М. Расщепление солнечной воды: прогресс с использованием гематитовых (α-Fe2O3) фотоэлектродов. Chemsuschem 4 , 432–449 (2011).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 6.

    Moon, S.-C., Mametsuka, H., Tabata, S. & Suzuki, E. Фотокаталитическое производство водорода из воды с использованием TiO2 и B / TiO2. Catal. Сегодня 58 , 125–132 (2000).

    CAS Статья Google ученый

  • 7.

    Yang, X. et al. Обеспечение практического фотоэлектронно-химического расщепления воды с помощью электрокатализатора с материалами, богатыми землей. Nano Res. 8 , 56–81 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 8.

    Chouhan, N. et al. Фотокаталитические нанотрубки ZnO, декорированные КТ CdSe: эффективный фотоэлектрод для расщепления воды. Chem. Commun. 47 , 3493–3495 (2011).

    CAS Статья Google ученый

  • 9.

    Нг, Й. Х., Ивасе, А., Кудо, А. и Амаль, Р. Восстановление оксида графена на фотокатализаторе BiVO4 видимого света для улучшенного фотоэлектрохимического расщепления воды. J. Phys. Chem. Lett. 1 , 2607–2612 (2010).

    CAS Статья Google ученый

  • 10.

    Чатчай П., Мураками Ю., Кишиока С.-Й., Носака А. Ю. и Носака Ю. Эффективная фотокаталитическая активность окисления воды над композитом WO3 / BiVO4 при облучении видимым светом. Электрохим. Acta 54 , 1147–1152 (2009).

    CAS Статья Google ученый

  • 11.

    Сатсанги В. Р., Кумари С., Сингх А. П., Шривастав Р. и Дасс С. Наноструктурированный гематит для фотоэлектрохимического получения водорода. Внутр. J. Hydrogen Energy 33 , 312–318 (2008).

    CAS Статья Google ученый

  • 12.

    Gilbert, B., Frandsen, C., Maxey, E. & Sherman, D. Измерения ширины запрещенной зоны объемного и наноразмерного гематита с помощью мягкой рентгеновской спектроскопии. Phys. Ред. B 79 , 035108 (2009).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 13.

    Stefánsson, A. & Seward, T. M. Спектрофотометрическое исследование гидролиза железа (III) в водных растворах при температуре 200 ° C. Chem. Геол. 249 , 227–235 (2008).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 14.

    Miao, C. et al. Микро-наноструктурированные гетеропереходные пленки Fe2O3: Ti / ZnFe2O4 для окисления воды. ACS Appl. Матер. Интерфейсы. 4 , 4428–4433 (2012).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 15.

    Швертманн, У. и Корнелл, Р. М. Оксиды железа в лаборатории: получение и определение характеристик (Wiley, Hoboken, 2008).

    Google ученый

  • 16.

    Чандрахад, П. П. и Дженкинс, Д. М. Химия высоко валентного FeIV в устойчивом окислительном катализе. Tetrahedron Lett. 56 , 2369–2376 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 17.

    Fang, X.-L. et al. Монокристаллические кластеры коллоидных нанокристаллов гематита: синтез и применение в газовых сенсорах, фотокатализе и очистке воды. J. Mater. Chem. 19 , 6154–6160 (2009).

    CAS Статья Google ученый

  • 18.

    Wu, C., Yin, P., Zhu, X., OuYang, C. и Xie, Y. Синтез наностержней гематита (α-Fe2O3): влияние диаметра, размера и формы на их применение в магнетизме, литий-ионные батареи , и газовые датчики. J. Phys. Chem. B 110 , 17806–17812 (2006).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 19.

    Wu, Z., Yu, K., Zhang, S. & Xie, Y. Гематитовые полые сферы с мезопористой оболочкой: контролируемый синтез и применение в датчиках газа и литий-ионных батареях. J. Phys. Chem. С 112 , 11307–11313 (2008).

    CAS Статья Google ученый

  • 20.

    Вестерхофф, П., Хайфилд, Д., Бадруззаман, М. и Юн, Ю. Быстрые мелкомасштабные испытания колонны для удаления арсената в колоннах с уплотненным слоем оксида железа. J. Environ. Англ. 131 , 262–271 (2005).

    CAS Статья Google ученый

  • 21.

    Шинде, С., Бансоде, Р., Бхосале, К. и Райпур, К. Физические свойства тонких пленок гематита α-Fe2O3: применение к фотоэлектрохимическим солнечным элементам. J. Semicond. 32 , 013001 (2011).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 22.

    Gou, X., Wang, G., Park, J., Liu, H. & Yang, J. Монодисперсные гематитовые пористые наносферы: синтез, характеристика и приложения для газовых сенсоров. Нанотехнологии 19 , 125606 (2008).

    ADS PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

  • 23.

    Kim, H. -J. et al. Сольвотермический синтез полых гематитовых сфер без темплатов и их применение в газовых сенсорах и литий-ионных аккумуляторах. J. Mater. Chem. 21 , 6549–6555 (2011).

    CAS Статья Google ученый

  • 24.

    Конар, С., Трофимов, В. А. Избранные свойства оптических пространственных солитонов в фоторефрактивных средах и их важные приложения. arXiv препринт arXiv: 1410.0907 (2014).

  • 25.

    Лин, Ю., Чжоу, С., Шихан, С. В., Ван, Д. Гематитовые гетеронаноструктуры на основе нанонет для эффективного разделения солнечной воды. J. Am. Chem. Soc. 133 , 2398–2401 (2011).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 26.

    Zhang, Y. et al. Неметаллический фотоанод из гематита, легированного фосфором, с повышенной подвижностью электронов и высокой активностью по окислению воды. Energy Environ. Sci. 8 , 1231–1236 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 27.

    Гласскок, Дж., Барнс, П., Пламб, И., Бендавид, А. и Мартин, П. Структурные, оптические и электрические свойства нелегированных тонких пленок поликристаллического гематита, полученных с использованием осаждения дугой с фильтром. Тонкие твердые пленки 516 , 1716–1724 (2008).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 28.

    Секи, М., Ямахара, Х. и Табата, Х. Повышенный фототок в Rh-замещенных тонких пленках α-Fe2O3, выращенных методом импульсного лазерного осаждения. Заявл. Phys. Экспресс 5 , 115801 (2012).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 29.

    Кей А., Сезар И. и Гретцель М. Новый эталон фотоокисления воды наноструктурированными пленками α-Fe2O3. J. Am. Chem. Soc. 128 , 15714–15721 (2006).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 30.

    Симфукве, Дж., Мапаша, Р. Э., Браун, А. и Диале, М. Изучение функциональной теории плотности легированных медью поверхностей гематита 0001 и 0112 для расщепления воды. MRS Adv. 3 , 669–678 (2018).

    CAS Статья Google ученый

  • 31.

    Simfukwe, J., Mapasha, R.E., Braun, A. & Diale, M. Исследование функциональной теории плотности легированных медью поверхностей 0001 и 012 гематита для расщепления воды. MRS Adv. 3 , 669–678. https://doi.org/10.1557/adv.2018.180 (2018).

    CAS Статья Google ученый

  • 32.

    Чжоу, З., Хо, П., Го, Л., Преждо, О. В. Понимание легирования гематита элементами IV группы: исследование DFT + U. J. Phys. Chem. С 119 , 26303–26310. https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.5b08081 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 33.

    Ривера Р., Пинто Х. П., Сташанс А. и Пьедра Л. Изучение функциональной теории плотности гематита, легированного алюминием. Phys. Scr. 85 , 015602.https://doi.org/10.1088/0031-8949/85/01/015602 (2012).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 34.

    Пан, Х., Мэн, X., Цай, Дж., Ли, С. и Цинь, Г. Гематит, легированный 4d переходными металлами, для повышения фотоэлектрохимической активности: теоретическое предсказание и экспериментальное подтверждение. RSC Adv. 5 , 19353–19361 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 35.

    Ульман, К., Нгуен, М.-Т., Сериани, Н., Пиччинин, С. и Гебауэр, Р. Единая картина окисления воды на гематите без покрытия и покрытом оксидом галлия на основе теории функционала плотности. ACS Catal. 7 , 1793–1804 (2017).

    CAS Статья Google ученый

  • 36.

    Коффиберг Ф. Оптическая запрещенная зона и сродство к электрону полупроводников Rh3O3 (I) и Rh3O3 (III). J. Phys. Chem. Твердые вещества 53 , 1285–1288 (1992).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 37.

    Ghose, J. & Roy, A. в AIP Conference Proceedings. 901–904 (Американский институт физики).

  • 38.

    Артачо, Э., Села, Дж. М., Гейл, Дж. Д., Мартин, Р. М. и Солер, Дж. М. СИЕСТА 3.1. Fundacion General Universidad Autonoma de Madrid, Мадрид (2011).

  • 39.

    Adamo, C. & Barone, V. Физически мотивированные функционалы плотности с улучшенными характеристиками: модифицированная модель Perdew – Burke – Ernzerhof. J. Chem. Phys. 116 , 5933–5940 (2002).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 40.

    Meredig, B., Thompson, A., Hansen, H., Wolverton, C. & Van de Walle, A. Метод определения низкоэнергетических решений в DFT + U. Phys. Ред. B 82 , 195128 (2010).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 41.

    Хайн, Дж. Улучшенная параллельная производительность SIESTA для системы HPCx Phase2. (Технический отчет, Эдинбургский университет, 2004 г.).

  • 42.

    Zhu, L., Li, L., Wen, J. & Zeng, Y.-R. Структурная стабильность и свойство ионного переноса NaMPO4 (M = V, Cr, Mn, Fe Co, Ni) в качестве катодного материала для Na-ионных аккумуляторов. J. Источники энергии 438 , 227016 (2019).

    CAS Статья Google ученый

  • 43.

    Cordero, B. et al. Ковалентные радиусы еще раз. Dalton Trans 21 , 2832–2838 (2008).

    Артикул CAS Google ученый

  • 44.

    Катти М., Валерио Г. и Довеси Р. Теоретическое исследование электронных, магнитных и структурных свойств α-Fe 2 O 3 (гематита). Phys Rev B 51 , 7441 (1995).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 45.

    Сато Ю. и Акимото С. И. Гидростатическое сжатие четырех соединений типа корунда: α-Al2O3, V2O3, Cr2O3 и α-Fe2O3. J. Appl. Phys. 50 , 5285–5291 (1979).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 46.

    Мурох Л., Лазарев П. Накопление энергии: диэлектрофоры – молекулы с нелинейной поляризуемостью. Adv. Матер. Sci. 17 , 14–21 (2017).

    CAS Статья Google ученый

  • 47.

    Miffre, A., Cholleton, D. & Rairoux, P. Об использовании поляризации света для исследования размера, формы и зависимости показателя преломления показателей Ангстрема обратного рассеяния. Опт. Lett. 45 , 1084–1087 (2020).

    ADS CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 48.

    Ван Ю. Нелинейно-оптические свойства полупроводниковых кластеров нанометрового размера. В соотв. Chem.Res. 24 , 133–139 (1991).

    CAS Статья Google ученый

  • 49.

    Ван, Л., Нгуен, Н. Т., Хуанг, X., Шмуки, П. и Би, Ю. Гематитовые фотоаноды: синергетическое усиление сбора света и управления зарядом за счет зажатых структур Fe2TiO5 / Fe2O3 / Pt. Adv. Функц. Матер. 27 , 1703527 (2017).

    Артикул CAS Google ученый

  • 50.

    Пиччинин, С. Полосная структура и оптическое поглощение гематита (α-Fe 2 O 3): первые принципы исследования GW-BSE. Phys. Chem. Chem. Phys. 21 , 2957–2967 (2019).

    CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

  • 51.

    Гарднер Р., Свитт Ф. и Таннер Д. Электрические свойства альфа-оксида железа-II: оксид железа высокой чистоты. J. Phys. Chem. Твердые тела 24 , 1183–1196 (1963).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 52.

    Исмаил А. и Банеманн Д. В. Фотохимическое расщепление воды для производства водорода с помощью фотокатализа: обзор. Sol. Energy Mater. Sol. Ячейки 128 , 85–101 (2014).

    CAS Статья Google ученый

  • 53.

    Дубей П. и Трипати Л. Н. Гибридная металлическая наноантенна Фотоэлектрическое устройство из 2D-материала. Sol. Energy Mater. Sol. Ячейки 200 , 109918 (2019).

    CAS Статья Google ученый

  • 54.

    Ван, Л., Накадзима, Т. и Чжан, Ю. Одновременное уменьшение поверхностной, объемной и межфазной рекомбинации для фотоанодов с гематитовыми наностержнями с внедренными наночастицами золота в сторону эффективного расщепления воды. J. Mater. Chem. А 7 , 5258–5265 (2019).

    CAS Статья Google ученый

  • 55.

    Марусак, Л. А., Мессье, Р. и Уайт, В. Б. Спектр оптического поглощения гематита, αFe2O3, от ИК до УФ. J. Phys. Chem. Твердые вещества 41 , 981–984 (1980).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 56.

    Секи, М., Такахаши, М., Охима, Т., Ямахара, Х. и Табата, Х. Солнечные элементы твердо-жидкостного типа на основе гетероструктур α-Fe2O3 для сбора солнечной энергии. Jpn. J. Appl. Phys. 53 , 05FA07 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 57.

    Касим М., Висмер М. С., Агарвал М. и Яковлев В. С. Оптические свойства возбужденных лазером твердых тел. arXiv препринт arXiv: 1804.09030 (2018).

  • 58.

    Xie, G. et al. Влияние легирования индием на оптические постоянные тонких пленок ZnO. Физические процедуры 32 , 651–657 (2012).

    ADS Статья CAS Google ученый

  • 59.

    Querry, M. R. Optical Constants (MISSOURI UNIV-KANSAS CITY, Kansas City, 1985).

    Google ученый

  • Настройка кристаллической структуры органических наноматериалов для быстрого отклика и высокой чувствительности фотодетектор в ближнем ИК-диапазоне видимого диапазона

    Новый полиморф гексадекафторфталоцианина меди, η-F 16 CuPc, был изготовлен путем осаждения из паровой фазы органического вещества .Кристаллическая структура, морфология и оптические свойства η-F 16 CuPc были охарактеризованы методами дифракции рентгеновских лучей, сканирующей электронной микроскопии, инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье и УФ-видимой спектроскопии. Более того, фазовые переходы F 16 CuPc из η- в β-фазу были исследованы методами термогравиметрического анализа (ТГА) и дифференциальной сканирующей калориметрии. Кроме того, были изготовлены фотоприемники видимого диапазона в ближнем ИК-диапазоне на основе нанопроволок CuPc F 16 и систематически изучены их фотоотклик.Спектры поглощения η-F 16 CuPc показали широкую полосу в видимой и ближней инфракрасной (БИК) областях, простирающуюся до длины волны ~ 900 нм. Фотоприемник η-F 16 CuPc показал быстрый отклик даже при низком напряжении смещения 0,5 В под имитатором солнечной энергии мощностью 100 мВт / см −2 . Время нарастания / спада фототока фотодетектора составляло ~ 448 мс при различных длинах волн облучения. Этот фотодетектор на органической основе также хорошо работает с ближним инфракрасным светом с длинами волн до 940 нм.

    У вас есть доступ к этой статье

    Подождите, пока мы загрузим ваш контент. .. Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

    GitHub - google-research / vision_transformer

    Обновление (2.7.2021) : добавлено сообщение «Когда Vision Transformers превосходят по эффективности» РесНец... "бумага и SAM (Минимизация с учетом резкости) оптимизированные контрольные точки ViT и MLP-Mixer.

    Обновление (20.6.2021) : Добавлена ​​статья «Как тренировать ViT? ...» и новый Colab, чтобы изучить более 50 тысяч предварительно обученных и настроенных контрольных точек, упомянутых в бумага.

    Обновление (18.6.2021) : Этот репозиторий был переписан для использования Flax Linen API и ml_collections. ConfigDict для настройки.

    В этом репозитории выпускаем модели из бумаг

    Модели прошли предварительное обучение в ImageNet и Наборы данных ImageNet-21k.Мы предоставляем код для доработка выпущенных моделей в JAX / Лен.

    Содержание:

    Colab

    Ниже Colabs работают как с графическими процессорами, так и с TPU (8 ядер, параллелизм данных).

    Первый Colab демонстрирует код JAX для Vision Transformers и MLP Mixers. Этот Colab позволяет редактировать файлы из репозитория прямо в Пользовательский интерфейс Colab и аннотированные ячейки Colab, которые шаг за шагом проведут вас по коду. step и позволяет взаимодействовать с данными.

    https: // colab.research.google.com/github/google-research/vision_transformer/blob/master/vit_jax.ipynb

    Второй Colab позволяет исследовать трансформер Vision> 50k и гибридный контрольные точки, которые использовались для генерации данных третьей статьи «Как обучать твой ВиТ? ... ". Colab включает код для исследования и выбора контрольных точек, а также чтобы сделать вывод как с использованием кода JAX из этого репо, так и с использованием популярная библиотека timm PyTorch, которая может напрямую загружать эти контрольные точки как хорошо.

    Второй Colab также позволяет точно настроить контрольные точки в любом наборе данных tfds. и ваш собственный набор данных с примерами в отдельных файлах JPEG (необязательно напрямую чтение с Google Диска).

    https://colab.research.google.com/github/google-research/vision_transformer/blob/master/vit_jax_augreg.ipynb

    Примечание : На данный момент (20.06.21) Google Colab поддерживает только один графический процессор (Nvidia Tesla T4) и TPU (в настоящее время TPUv2-8) косвенно подключены к виртуальной машине Colab. и общаться по медленной сети, что приводит к довольно низкой скорости обучения.Ты обычно хотели бы настроить выделенную машину, если у вас нетривиальный объем данных для точной настройки. Подробнее см. Работает в облачном разделе.

    Установка

    Убедитесь, что на вашем компьютере установлено Python> = 3.6 .

    Для установки JAX следуйте инструкциям предоставляется в соответствующем репозитории, ссылка на который есть здесь. Обратите внимание, что установка инструкции для GPU немного отличаются от инструкций для CPU.

    Затем установите зависимости Python, запустив:

      pip install -r vit_jax / requirements.текст
      

    Подробнее см. В разделе «Работа в облаке». ниже.

    Доработка модели

    Вы можете выполнить точную настройку загруженной модели для интересующего вас набора данных. Все модели используют один и тот же интерфейс командной строки.

    Например, для точной настройки ViT-B / 16 (предварительно обученного на imagenet21k) на CIFAR10 (обратите внимание, как мы указываем b16, cifar10 в качестве аргументов конфигурации, и как мы указать коду для доступа к моделям непосредственно из корзины GCS вместо сначала загрузите их в локальный каталог):

     питон -m vit_jax.main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
        --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/vit.py:b16,cifar10 \
        --config.pretrained_dir = 'gs: // vit_models / imagenet21k' 

    Для точной настройки Mixer-B / 16 (предварительно обученный на imagenet21k) на CIFAR10:

     python -m vit_jax. main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
        --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/mixer_base16_cifar10.py \
        --config.pretrained_dir = 'gs: // Mixer_models / imagenet21k' 

    В статью "Как тренировать свой ViT? ..." добавлено более 50 тысяч контрольных точек, которые вы можете тонкая настройка с конфигами / август.py конфиг. Когда вы указываете только модель имя (значение config.name из configs / model.py ), затем лучший i21k контрольная точка по точности проверки восходящего потока ("рекомендованная" контрольная точка, см. раздел 4.5 статьи) выбран. Чтобы решить, какую модель вы хотите Чтобы использовать, взгляните на рисунок 3 в документе. Также можно выбрать другую контрольную точку (см. Colab vit_jax_augreg.ipynb ), а затем укажите значение из столбца имя_файла или имя_файла адаптации , которые соответствуют имена файлов без .npz из каталога gs: // vit_models / augreg .

     python -m vit_jax.main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
        --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/augreg.py:R_Ti_16 \
        --config.dataset = oxford_iiit_pet \
        --config.base_lr = 0,01 

    В настоящее время код автоматически загружает наборы данных CIFAR-10 и CIFAR-100. Другие общедоступные или настраиваемые наборы данных можно легко интегрировать с помощью tenorflow. библиотека наборов данных. Обратите внимание, что вы будете также необходимо обновить vit_jax / input_pipeline.py , чтобы указать некоторые параметры о любой добавленный набор данных.

    Обратите внимание, что наш код использует все доступные графические процессоры / TPU для точной настройки.

    Чтобы просмотреть подробный список всех доступных флагов, выполните python3 -m vit_jax.train --help .

    Примечания по памяти:

    • Для разных моделей требуется разный объем памяти. Доступная память также зависит от конфигурации ускорителя (как типа, так и количества). если ты при возникновении ошибки нехватки памяти вы можете увеличить значение --config.аккумулятор_steps = 8 - в качестве альтернативы можно также уменьшить --config.batch = 512 (и соответственно уменьшите --config.base_lr ).
    • Хост хранит буфер перемешивания в памяти. Если вы столкнетесь с хостом OOM (как в отличие от OOM ускорителя), вы можете уменьшить значение по умолчанию --config.shuffle_buffer = 50000 .

    Трансформатор Vision

    Алексей Досовицкий * †, Лукас Бейер *, Александр Колесников *, Дирк Вайссенборн *, Сяохуа Чжай *, Томас Унтертинер, Мостафа Дехгани, Матиас Миндерер, Георг Хейгольд, Сильвен Гелли, Якоб Ушкорейт и Нил Холсби * †.

    (*) равный технический вклад, (†) равный совет.

    Обзор модели: разбиваем изображение на участки фиксированного размера, встраиваем линейно каждого из них, добавьте вложения позиций и загрузите полученную последовательность векторов в стандартный энкодер Transformer. Чтобы провести классификацию, мы используем стандартный подход, добавляя дополнительный обучаемый «токен классификации» к последовательности.

    Доступные модели ViT

    Мы предоставляем модели, предварительно обученные на ImageNet-21k для следующих архитектур: ViT-B / 16, ViT-B / 32, ViT-L / 16 и ViT-L / 32.Мы предлагаем такие же модели предварительно обучен на ImageNet-21k и настроен на ImageNet.

    Обновление (29.7.2021) : Добавлены модели ViT-B / 8 AugReg (3 контрольных точки восходящего потока и адаптации с разрешением = 224).

    Обновление (2.7.2021) : Мы добавили модели ViT, обученные с нуля с помощью Оптимизатор SAM в ImageNet (с базовой предварительной обработкой в ​​стиле Inception). Полученные в результате ViT превосходят по производительности ResNet аналогичного размера и пропускной способности без крупномасштабного предварительного обучения или сильные дополнения данных.Они также обладают более проницательными картами внимания. Чтобы использовать эти модели, вы можете просто заменить путь модели в vit_jax.ipynb с gs: // vit_models / sam .

    Обновление (19.5.2021) : С публикацией «Как тренировать свой ViT? ...» paper, мы добавили более 50 тыс. ViT и гибридных моделей, предварительно обученных на ImageNet и ImageNet-21k с различной степенью дополнения данных и регуляризации модели, и настроен на ImageNet, Pets37, Kitti-distance, CIFAR-100 и Resisc45.Загляните в vit_jax_augreg.ipynb , чтобы сориентироваться в этой сокровищнице моделей! Например, вы можете использовать этот Colab для получения имен файлов рекомендуемых предварительно обученные и настроенные контрольные точки из столбца i21k_300 Таблицы 3 в бумага:

    Модель КПП с предварительной подготовкой Размер Построенный КПП Разрешение Имг / сек Imagenet точность
    L / 16 GS: // vit_models / augreg / L_16-i21k-300ep-lr_0. 001-aug_strong1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz 1243 МиБ gs: //vit_models/augreg/L_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_strong1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz 384 50 85,59%
    В / 16 gs: //vit_models/augreg/B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz 391 Мбайт GS: // vit_models / augreg / B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0 - imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz 384 138 85,49%
    S / 16 gs: //vit_models/augreg/S_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz 115 МБ gs: //vit_models/augreg/S_16-i21k-300ep-lr_0. 001-aug_light1-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz 384 300 83.73%
    R50 + L / 32 gs: //vit_models/augreg/R50_L_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.1-sd_0.1.npz 1337 МиБ gs: //vit_models/augreg/R50_L_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.1-sd_0.1--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz 384 327 85,99%
    R26 + S / 32 GS: // vit_models / augreg / R26_S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz 170 МБ gs: //vit_models/augreg/R26_S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz 384 560 83,85%
    Ti / 16 gs: //vit_models/augreg/Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz 37 МиБ GS: // vit_models / augreg / Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0 - imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz 384 610 78,22%
    В / 32 gs: //vit_models/augreg/B_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz 398 Мбайт gs: //vit_models/augreg/B_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz 384 955 83.59%
    S / 32 gs: //vit_models/augreg/S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz 118 Мбайт gs: //vit_models/augreg/S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz 384 2154 79,58%
    R + Ti / 16 gs: //vit_models/augreg/R_Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz 40 МБ gs: //vit_models/augreg/R_Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz 384 2426 75,40%

    Обновление (1.12.2020) : Мы добавили гибридную модель R50 + ViT-B / 16 (ViT-B / 16 на вершина магистрали Resnet-50). При предварительном обучении на imagenet21k эта модель достигает производительности модели L / 16 менее чем вдвое. стоимость точной настройки вычислений.Обратите внимание, что "R50" несколько модифицирован для B / 16. вариант: исходный ResNet-50 имеет [3,4,6,3] блоков, каждый из которых уменьшает разрешение изображения в два раза. В сочетании со штангой ResNet это приведет к уменьшению в 32 раза, поэтому даже при размере патча (1,1) Вариант ViT-B / 16 больше не может быть реализован. По этой причине мы вместо этого используем [3,4,9] блоки для варианта R50 + B / 16.

    Обновление (9.11.2020) : Мы также добавили модель ViT-L / 16.

    Обновление (29.10.2020) : Мы добавили предварительно обученные модели ViT-B / 16 и ViT-L / 16 на ImageNet-21k, а затем настроен на ImageNet с разрешением 224x224 (вместо этого по умолчанию 384x384). Эти модели имеют в названии суффикс «-224». Ожидается, что они достигнут максимальной точности 81,2% и 82,7% соответственно.

    Вы можете найти все эти модели в следующем ведре для хранения:

    https://console.cloud.google.com/storage/vit_models/

    Например, если вы хотите загрузить предварительно обученный ViT-B / 16 на imagenet21k выполните следующую команду:

      wget https: // storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
      

    Ожидаемые результаты ViT

    В таблице ниже проводятся эксперименты с трансформатором . Dropout_rate = 0,1 (как в ViT paper) и с трансформатором . Dropout_rate = 0,0 , что улучшает результаты. немного для моделей B = 16, B / 32 и L / 32. Для конфигурация по умолчанию моделей в этом репозитории. Отметим также, что все эти модели иметь presentation_size = None , т.е. последний уровень перед классификацией слой удаляется для точной настройки.

    модель набор данных выбывшие = 0,0 выбывших = 0,1
    R50 + ViT-B_16 cifar10 98,72%, 3,9h (A100), tb.dev 98.94%, 10.1h (V100), tb.dev
    R50 + ViT-B_16 cifar100 90,88%, 4,1h (A100), tb.dev 92,30%, 10,1h (V100), tb.dev
    R50 + ViT-B_16 Imagenet2012 83.72%, 9.9h (A100), tb.dev 85,08%, 24,2ч (V100), tb.dev
    ViT-B_16 cifar10 99.02%, 2.2h (A100), tb.dev 98,76%, 7,8h (V100), tb.dev
    ViT-B_16 cifar100 92.06%, 2.2h (A100), tb.dev 91,92%, 7,8h (V100), tb.dev
    ViT-B_16 Imagenet2012 84.53%, 6.5h (A100), tb.dev 84,12%, 19,3h (V100), tb.dev
    ViT-B_32 cifar10 98.88%, 0.8h (A100), tb.dev 98.75%, 1.8h (V100), tb.dev
    ViT-B_32 cifar100 92,31%, 0,8h (A100), tb.dev 92.05%, 1.8h (V100), tb.dev
    ViT-B_32 Imagenet2012 81,66%, 3,3h (A100), tb.dev 81.31%, 4.9h (V100), tb.dev
    ViT-L_16 cifar10 99,13%, 6,9h (A100), tb.dev 99,14%, 24,7h (V100), tb.dev
    ViT-L_16 cifar100 92.91%, 7.1h (A100), tb.dev 93,22%, 24,4ч (V100), tb.dev
    ViT-L_16 Imagenet2012 84.47%, 16.8h (A100), tb.dev 85,05%, 59,7h (V100), tb.dev
    ViT-L_32 cifar10 99.06%, 1.9h (A100), tb.dev 99,09%, 6,1h (V100), tb.dev
    ViT-L_32 cifar100 93.29%, 1.9h (A100), tb.dev 93,34%, 6,2h (V100), tb.разработчик
    ViT-L_32 Imagenet2012 81,89%, 7,5h (A100), tb.dev 81,13%, 15,0h (V100), tb.dev

    Мы также хотели бы подчеркнуть, что качественного результата можно достичь с помощью сокращение расписания обучения и поощрение пользователей нашего кода поиграть с гиперпараметры на компромисс между точностью и вычислительным бюджетом. Некоторые примеры наборов данных CIFAR-10/100 представлены в таблице ниже.

    вверх по потоку модель набор данных total_steps / warmup_steps точность часы настенные ссылка
    imageenet21k ViT-B_16 cifar10 500/50 98.59% 17м tensorboard.dev
    imagenet21k ViT-B_16 cifar10 1000/100 98,86% 39м tensorboard.dev
    imagenet21k ViT-B_16 cifar100 500/50 89,17% 17м tensorboard.dev
    imagenet21k ViT-B_16 cifar100 1000/100 91.15% 39м tensorboard.dev

    Смеситель MLP

    Илья Толстихин *, Нил Холсби *, Александр Колесников *, Лукас Бейер *, Сяохуа Чжай, Томас Унтертинер, Джессика Юнг, Андреас Штайнер, Дэниел Кейзерс, Якоб Ушкорит, Марио Лучич, Алексей Досовицкий.

    (*) равный вклад.

    MLP-Mixer ( Mixer для краткости) состоит из линейных вложений для каждого патча, микшера слои и головка классификатора.Слои микшера содержат один MLP для микширования токенов и один MLP с микшированием каналов, каждый из которых состоит из двух полностью связанных слоев и GELU нелинейность. Другие компоненты включают в себя: пропускные соединения, выпадение и линейный руководитель классификатора.

    Для установки выполните те же действия, что и выше.

    Доступные модели смесителей

    Обновление (2.7.2021) : Мы добавили модели MLP-Mixer, обученные с SAM в ImageNet без сильного дополнения ( GS: // Mixer_models / sam ). Пейзажи утраты становятся намного более гладкой, и мы обнаружили, что активированные нейроны для первые несколько слоев резко уменьшаются после SAM, указывает на потенциальную повторяемость участков изображения.

    Мы предоставляем модели Mixer-B / 16 и Mixer-L / 16, предварительно обученные в ImageNet и Наборы данных ImageNet-21k. Подробности можно найти в Таблице 3 бумаги Mixer. Все модели можно найти по адресу:

    https://console.cloud.google.com/storage/mixer_models/

    Ожидаемые результаты работы смесителя

    Мы запустили код тонкой настройки на машине Google Cloud с четырьмя графическими процессорами V100 с параметры адаптации по умолчанию из этого репозитория. Вот результаты:

    Работает в облаке

    Хотя приведенные выше колабы довольно полезны для начала работы, обычно вы хочу тренироваться на более крупной машине с более мощными ускорителями.

    Создать виртуальную машину

    Вы можете использовать следующие команды для настройки виртуальной машины с графическими процессорами в Google Cloud:

     # Установить переменные, используемые всеми командами ниже.
    # Обратите внимание, что в проекте должен быть настроен учет.
    # Список зон с графическими процессорами см.
    # https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/gpu-regions-zones
    PROJECT = my-awesome-gcp-project # У проекта должен быть включен биллинг.
    VM_NAME = vit-jax-vm-gpu
    ЗОНА = европа-запад4-б
    
    # Нижеуказанные настройки были протестированы с этим репозиторием. Вы можете выбрать другой
    # комбинаций изображений и машин (например,g.), обратитесь к соответствующим командам gcloud:
    # gcloud compute images list --project ml-images
    # gcloud список типов вычислительных машин
    # так далее.
    Вычислительные экземпляры gcloud создают $ VM_NAME \
        --project = $ PROJECT --zone = $ ZONE \
        --image = c1-deeplearning-tf-2-5-cu110-v20210527-debian-10 \
        --image-project = ml-images --machine-type = n1-standard-96 \
        --scopes = облачная платформа, полное хранилище --boot-disk-size = 256 ГБ \
        --boot-disk-type = pd-ssd --metadata = install-nvidia-driver = True \
        --main maintenance-policy = ПРЕКРАТИТЬ \
        --accelerator = type = nvidia-tesla-v100, count = 8
    
    # Подключиться к виртуальной машине (через несколько минут, необходимых для настройки и запуска машины).gcloud compute ssh --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME
    
    # Остановите виртуальную машину после использования (для остановленной виртуальной машины выставляется счет только за хранение).
    остановка экземпляров вычислений gcloud --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME
    
    # Удалить ВМ после использования (это также удалит все данные, хранящиеся на ВМ).
    Удаление экземпляров вычислений gcloud --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME 

    В качестве альтернативы вы можете использовать следующие похожие команды для настройки облачной виртуальной машины. с прикрепленными к ним TPU (команды ниже скопированы из учебника TPU):

     PROJECT = my-awesome-gcp-project # У проекта должен быть включен биллинг.VM_NAME = vit-jax-vm-tpu
    ЗОНА = европа-запад4-а
    
    # Требуется для первоначальной настройки идентификатора службы.
    Создание удостоверения служб бета-версии gcloud --service tpu.googleapis.com
    
    # Создайте виртуальную машину с напрямую подключенными к ней TPU.
    gcloud alpha compute tpus tpu-vm создать $ VM_NAME \
        --project = $ PROJECT --zone = $ ZONE \
        - ускорительный тип v3-8 \
        --версия v2-альфа
    
    # Подключиться к виртуальной машине (через несколько минут, необходимых для настройки и запуска машины).
    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME
    
    # Остановите виртуальную машину после использования (для остановленной виртуальной машины выставляется счет только за хранение).gcloud alpha compute tpus tpu-vm stop --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME
    
    # Удалить ВМ после использования (это также удалит все данные, хранящиеся на ВМ).
    gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME 

    Настройка ВМ

    Затем загрузите репозиторий и установочные зависимости (включая jaxlib с поддержкой TPU) как обычно:

     git clone --depth = 1 --branch = master https://github.com/google-research/vision_transformer
    cd vision_transformer
    pip3 установить virtualenv
    python3 -m virtualenv env
    .env / bin / активировать 

    Если вы подключены к виртуальной машине с подключенными графическими процессорами, установите JAX со следующими команда:

     pip3 install --upgrade jax jaxlib \
        -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html 

    Если вы подключены к виртуальной машине с подключенными TPU, установите JAX со следующими команда:

     pip3 install - обновить jax jaxlib 

    Для графических процессоров и TPU перейдите к установке оставшихся зависимостей и убедитесь, что ускорители действительно могут отображаться в JAX:

     pip install -r vit_jax / requirements.текст
    # Убедитесь, что JAX может подключаться к подключенным ускорителям:
    python -c 'import jax; print (jax.devices ()) '

    И, наконец, выполните одну из команд, упомянутых в разделе доводка модели.

    Bibtex

      @article {dosovitskiy2020vit,
      title = {Изображение стоит 16x16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе},
      автор = {Досовицкий, Алексей и Бейер, Лукас и Колесников, Александр и Вайссенборн, Дирк и Чжай, Сяохуа и Унтертинер, Томас и Дехгани, Мостафа и Миндерер, Маттиас и Хейголд, Георг и Гелли, Сильвен и Ушкорейт, Якоб и Хоулсби },
      журнал = {ICLR},
      год = {2021}
    }
    
    @article {tolstikhin2021mixer,
      title = {MLP-Mixer: Архитектура, полностью состоящая из MLP для Vision},
      автор = {Толстихин, Илья и Хоулсби, Нил и Колесников, Александр и Бейер, Лукас и Чжай, Сяохуа и Унтертинер, Томас и Юнг, Джессика и Штайнер, Андреас и Кейзерс, Даниэль и Ушкорейт, Якоб и Лучич, Марио и Досовицкий, Алексей },
      журнал = {arXiv препринт arXiv: 2105.01601},
      год = {2021}
    }
    
    @article {steiner2021augreg,
      title = {Как тренировать ВиТ? Данные, расширение и регуляризация в преобразователях зрения},
      author = {Штайнер, Андреас и Колесников, Александр и и Чжай, Сяохуа и Вайтман, Росс и Ушкорейт, Якоб и Бейер, Лукас},
      journal = {arXiv препринт arXiv: 2106.10270},
      год = {2021}
    }
    
    @article {chen2021outperform,
      title = {Когда трансформеры Vision превосходят ResNets без предварительной подготовки или сильных дополнений к данным},
      author = {Чен, Сяннин и Се, Чо-Жуй и Гонг, Боцин},
      журнал = {arXiv препринт arXiv: 2106.01548},
      год = {2021},
    }
      

    Заявление об отказе от ответственности

    Релиз с открытым исходным кодом, подготовленный Андреасом Штайнером.

    Примечание. Этот репозиторий был разветвлен и изменен из google-research / big_transfer.

    Это не официальный продукт Google.

    Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Триэтиламин в качестве настраивающего агента морфологии частиц MIL-125 и его влияние на фотокаталитическую активность

    Характеристика образцов

    Твердые вещества были проанализированы с помощью дифракции рентгеновских лучей для определения кристаллических фаз, присутствующих в каждом материале, как показано на Инжир.1. Замечено, что образцы, полученные с использованием от 1 до 3 эквивалентов TEA, показывают характерные пики MIL-125. С другой стороны, образцы MIL-125_TEA0 и MIL-125_TEA4 показывают только несколько широких пиков. Более внимательное рассмотрение рентгенограммы MIL-125_TEA0 показывает, что на самом деле она представляет два наиболее интенсивных пика, соответствующих MIL-125. Для объяснения различий были проведены дополнительные анализы образцов.

    Рис. 1

    Рентгенограммы синтезированных твердых тел.Цветовые коды в таблице 1

    На основании рентгенограмм можно сделать вывод, что использование TEA позволяет синтез MIL-125 при более низкой температуре, чем первоначально сообщалось (120 ° C против 150 ° C). Фактически было обнаружено, что MIL-125 также можно получить, нагревая реакционную смесь только при 80 ° C в течение 4 дней (данные не показаны).

    Чтобы понять влияние концентрации ТЭА на морфологию твердых веществ, размер кристаллитов каждого образца MIL-125 был определен путем анализа пиков при 2θ = 16.2 $$

    (2)

    Влияние ТЭА на размер кристаллитов не является монотонным (Таблица 2), и неопределенность измерений имеет тот же порядок величины, что и различия между некоторыми из оцененных размеров кристаллитов. Однако анализ ANOVA показывает, что существуют статистические различия между некоторыми средними размерами кристаллитов (p = 0,041). Этот момент будет еще раз рассмотрен при анализе влияния на деградацию RhB. Кроме того, оказывается, что добавление 3 эквивалентов TEA к реакционной смеси имеет тот же эффект, что и добавление 2 эквивалентов, при условии, что в последнем случае используется время реакции 7 дней.Будет показано, что эта тенденция также будет видна при анализе размеров и формы частиц.

    Таблица 2 Размер кристаллитов образцов MIL-125

    Термогравиметрические анализы (рис. 2) были выполнены для анализа состава образцов MIL-125. Потеря веса ниже 200 ° C приписывается потере молекул растворителя, адсорбированных на поверхности материалов. Отношение Ti как TiO 2 определяли из веса при 500 ° C, разделенного на массу при 400 ° C, перед разложением MIL-125.В таблице 3 приведены оценки содержания титана в виде TiO 2 для каждого образца. Для справки, реакция горения MIL-125:

    Рис. 2

    Термограммы синтезированных твердых веществ. Цветовые коды в таблице 1

    Таблица 3 Содержание Ti (как TiO 2 ) в каждом образце MIL-125

    $$ {Ti} _8 {O} _8 {(OH)} _ 4 {\ left ({C} _8 {H} _4 {O} _4 \ right)} _ 6 + 45 \ {O} _2 \ to 8 \ Ti {O} _2 + 48 \ C {O} _2 + 14 \ {H} _2O $$

    (3)

    Восемь единиц TiO 2 составляют 41% веса MIL-125.Образцы, представляющие рентгенограмму MIL-125, состоят из 42% и 43% TiO 2 . Однако два других образца показали в своем составе более 85% TiO 2 .

    FTIR-спектры этих двух образцов также существенно отличаются от остальных (рис. 3). Твердые тела с диаграммами XRD, соответствующими MIL-125, показывают очень похожие спектры FTIR между собой, которые соответствуют предыдущим отчетам [12]. MIL-125_TEA0 показывает типичные полосы лиганда при 1545 и 1385 см -1 (растяжение C = O), что позволяет сделать вывод о том, что было образовано небольшое количество MIL-125.Полосы около 950 см −1 и 635 см −1 обычно относятся к растяжению C-O и Ti-O [42].

    Рис. 3

    FTIR полученных образцов. Спектры MIL-125_TEA0 и MIL-125_TEA4 были смещены для лучшей визуализации. Цветовые коды в таблице 1

    С другой стороны, MIL-125_TEA4 показывает очень разные сигналы FTIR. Эти полосы предполагают присутствие в выборке других видов. Это можно объяснить тем фактом, что избыток TEA может вызывать разложение DMF при высоких температурах, и продукты этой реакции могут оставаться захваченными внутри MOF.Тот факт, что MIL-125-TEA4 имеет желтоватый цвет, также указывает на гидролиз растворителя. Об этой тенденции ранее сообщалось при синтезе MOF-5 [8].

    В этом смысле УФ-видимые спектры твердых веществ (рис. 4) показывают, что кристаллические образцы имеют края поглощения около 350 нм, тогда как MIL-125_TEA4 поглощает в видимой области спектра. Из этой информации можно сделать вывод, что только образцы, полученные с использованием 1-3 эквивалентов TEA, сделаны из MIL-125. По этой причине в последующем анализе основное внимание уделяется именно этим конкретным твердым веществам.

    Рис. 4

    DRUV-спектры образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

    Все образцы MIL-125 показали очень похожие спектры комбинационного рассеяния (рис. 5), за исключением MIL-125_TEA1, который показал значительно менее интенсивный спектр, чем остальные. MIL-125_TEA2 представляет самые интенсивные полосы. Наиболее интенсивная полоса при 1617 см -1 расположена в области, соответствующей H-O-H H 2 O (адсорбируется на твердом теле) [42]. Известно [43, 44], что интенсивность рамановских сигналов уменьшается с увеличением размера частиц, и эта тенденция показывает, что существует корреляция между размером частиц и размером кристаллитов.

    Рис. 5

    Рамановские спектры образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

    Чтобы дополнительно охарактеризовать морфологию частиц различных образцов, был проведен анализ SEM (рис. 6, дополнительные изображения показаны на рис. S1), и результаты суммированы в таблице 4. На основе этих результатов можно выделить три различных морфологии. Во-первых, MIL-125_TEA1 состоит из квазикубических частиц шириной примерно 450 нм. С другой стороны, образцы MIL-125_TEA2_7d и MIL-125_TEA3 очень похожи между собой: они состоят из частиц шириной 230 нм и от одной трети до половины глубины.Частицы MIL-125_TEA2, похоже, имеют те же характеристики, что и два последних образца, но с меньшим средним размером. Однако форма полностью не определена, а диаметр частиц составляет около 130 нм. В таблице 4 показаны оценочные ширины образцов из изображений на рис. 6.

    Рис. 6

    SEM-изображения ( a ) MIL-125_TEA1, ( b ) MIL-125_TEA2, ( c ) MIL -125_TEA2_7d и ( d ) MIL-125_TEA3

    Таблица 4 Сводная информация о размерах частиц в образцах MIL-125, полученных из изображений SEM и анализа DLS

    Определение размера частиц было дополнено измерениями динамического светорассеяния (DLS), результаты которого можно увидеть на рис.7, а также суммированы в таблице 4. В целом размеры частиц, определенные с помощью анализа DLS, выше, чем размеры, полученные из изображений SEM, за исключением MIL-125_TEA1. Это можно объяснить тем фактом, что частицы MIL-125_TEA1 имеют наименьшее соотношение сторон и, следовательно, больше напоминают сферу. В других образцах наблюдаемый размер фактически является радиусом вращения, который отклоняется от ширины и глубины, когда частицы менее сферические [45]. Однако оба метода показывают одну и ту же тенденцию.Примечательно, что DLS-анализ MIL-125_TEA2_7d показывает наличие некоторых частиц шириной 90 нм. Фактически, на соответствующем СЭМ-изображении можно наблюдать некоторые мелкие частицы, но они, кажется, не объясняют значительную долю образца.

    Рис. 7

    Профили размеров частиц соответствующих образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

    Таблица 4 показывает, что размер частиц коррелирует с размером кристаллитов. Таким образом, образец, приготовленный с использованием только 1 эквивалента ТЭА, показывает самые большие частицы и самые большие кристаллиты.И, соответственно, и MIL-125_TEA2_7d, и MIL-125_TEA3 имеют одинаковые размеры и морфологию частиц, тогда как MIL-125_TEA2 представляет как самые мелкие кристаллиты, так и размер частиц.

    Таким образом, количество эквивалентов TEA оказывает заметное влияние на форму и размер частиц MIL-125. Было замечено, что увеличение количества эквивалентов TEA с 1 до 2 резко увеличивает скорость зародышеобразования, уменьшая размер частиц. Однако дальнейшее увеличение с 2 до 3 эквивалентов, по-видимому, способствует росту кристаллов, поскольку его эффект такой же, как и при увеличении времени реакции партии с 2 эквивалентами TEA до 7 дней.Изученные условия реакции не являются исчерпывающими, что означает, что дальнейшая работа может быть использована для определения других условий получения частиц MIL-125 в зависимости от области применения или желаемых свойств. Примечательно, что контролируемое использование ТЭА способствовало синтезу кристаллического MIL-125 в реакторах, изготовленных на заказ, ранее не подходящих для этой задачи. Кроме того, этот подход является альтернативой другим стратегиям, недавно использованным в синтезе MIL-125 или его производных.В зависимости от условий реакции в предыдущих работах были получены образцы с некоторыми из указанных здесь морфологий, например, MIL-125_TEA1 [16, 18, 20] или MIL-125_TEA3 [14, 17] (как указано в разделе 1, без с использованием Ti-оксокластера в качестве прекурсора). Следует отметить, что Hu et al. [21] провели обширный анализ того, как контролировать форму и размер частиц, добавляя монофункционализированные лиганды в реакционную смесь. Эта работа является дополнением к этой работе в том смысле, что они использовали аминотерефталевую кислоту в качестве органического предшественника вместо терефталевой кислоты.Это изменение не только влияет на оптические свойства твердого вещества (обычно обозначаемого как MIL-125-NH 2 ), но мы обнаружили, что присутствие функциональной аминогруппы позволяет синтезировать MIL-125-NH 2 из Ti -оксокластер без необходимости в ТЭА [6]. По этой причине такой подход к контролю размера и формы не только дополняет предыдущие отчеты, но и является жизнеспособной стратегией синтеза MIL-125 в условиях, которые минимизируют присутствие TiO 2 из-за использования Ti- оксокластер.

    Фотокаталитическая активность

    После синтеза и определения характеристик MIL-125 была проанализирована его эффективность при фотокаталитическом разложении RhB. На рисунке 8 показаны кривые разложения RhB, типичные циклы C / C 0 можно увидеть на рисунке S2. Было установлено, что краситель не разлагается в отсутствие света или фотокатализатора. Твердые вещества были проанализированы с помощью XRD , и никаких значительных изменений не наблюдалось (рис. S3). Поскольку MIL-125 не поглощает синий свет, центральным этапом в механизме фотодеградации RhB является инжекция электронов возбужденного родамина B (RhB *) в катализатор, как представлено этапами (4) и (5).Это означает, что не только дырки (h +), как ожидается, не будут играть существенной роли в деградации RhB, но и радикалы OH, так как эта группа образуется в результате реакции дырок с органическими молекулами [46]. {-} \ right) \ to Rh B + MIL-125 $$

    (9)

    Поскольку скорость разложения экспоненциальна, для определения скорости реакции наносится логарифм концентрации красителя.Обнаружено, что существует обратная корреляция между размером кристаллитов и размером частиц со скоростью разложения RhB (рис. 9a и b, соответственно). Это может быть связано с двумя разными причинами. Один из них - большая площадь поверхности образцов с самыми мелкими частицами. Фактически, изотермы адсорбции (рис. 10) показывают, что MIL-125_TEA2 (который имеет самую высокую скорость разложения красителя) является материалом, который адсорбирует наибольшее количество RhB. Соответственно, MIL-125_TEA2_7d и MIL-125_TEA3 адсорбируют аналогичные количества родамина B и разлагают его с одинаковой скоростью, тогда как MIL-125_TEA1 представляет собой материал, который адсорбирует наименьшее количество красителя и имеет наименьшую скорость фотодеградации RhB.Более высокая адсорбция RhB способствует стадии (5), увеличивая скорость разложения RhB.

    Рис. 9

    Корреляция между константами скорости и размером кристаллитов ( a ), размером частиц ( b ) образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

    Рис. 10

    Изотермы адсорбции RhB различными образцами MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

    Размер кристаллитов также может влиять на скорость разложения RhB. Эффект от различных размеров кристаллитов может заключаться в захвате инжектированных электронов в зону проводимости MIL-125, что препятствует стадии (9).Однако корреляция кажется менее выраженной. Фактически, средний размер кристаллитов MIL-125_TEA2 статистически не отличается от MIL-125_TEA2_7d (p = 0,12), однако скорректированные константы скорости значительно отличаются. С другой стороны, разница между средним размером частиц является значительной для любых двух из трех обсуждаемых групп образцов, что соответствует разнице между константами скорости.

    Создайте правильный автокодировщик - настройте и оптимизируйте, используя принципы PCA.Часть I | автор: Читта Ранджан

    В этой статье будет разъяснена вышеупомянутая концепция путем демонстрации архитектурного сходства

    1. между PCA и Autoencoder и субоптимальности
    2. обычного Autoencoder.

    Статья будет продолжена в Части II с подробным описанием шагов по оптимизации автоэнкодера. В части II мы обнаруживаем, что оптимизация улучшила ошибку восстановления автокодировщика более чем на 50%.

    В этой статье предполагается, что читатель имеет базовые представления о PCA.Если вы не знакомы, обратитесь к разделу Общие сведения о PCA [2].

    Рисунок 1. Однослойный автоэнкодер по сравнению с PCA.

    Для простоты сравним линейный однослойный автоэнкодер с PCA. Существует несколько алгоритмов моделирования PCA. Один из них - оценка путем минимизации ошибки восстановления (см. [3]). Следование этому алгоритму дает более четкое представление о сходстве между PCA и автоэнкодером.

    На рисунке 1 изображен однослойный линейный автоэнкодер. Как показано в нижней части рисунка, процесс кодирования аналогичен преобразованию ПК.Преобразование ПК - это проецирование исходных данных на основные компоненты для получения ортогональных характеристик, называемых основными баллами. Точно так же процесс декодирования аналогичен восстановлению данных из основных баллов. Как в Autoencoder, так и в PCA веса модели могут быть оценены путем минимизации ошибки восстановления.

    Далее мы продолжим работу над рисунком 1, продемонстрировав ключевые компоненты автоэнкодера и их эквиваленты в PCA.

    Предположим, у нас есть данные с характеристиками p .

    Входной слой - образец данных.

    • В автокодировщике данные вводятся с использованием входного слоя размером p.
    • В PCA данные вводятся как выборки.

    Кодирование - проекция данных на основные компоненты.

    • Размер уровня кодирования k . В PCA k обозначает количество выбранных основных компонентов (ПК).
    • В обоих случаях имеем k < p для уменьшения размера. k ≥ p приводит к чрезмерно репрезентативной модели и, следовательно, (близкой к) нулевой ошибке восстановления.
    • Цветная ячейка в слое кодирования на рисунке 1 - это вычислительный узел с весами p , обозначенный как,

    То есть для каждого узла кодирования в 1,…, k у нас есть p - вектор размерного веса. Это эквивалентно собственному вектору в PCA.

    • Выход уровня кодирования в автоэнкодере:

    x - вход, а W - весовая матрица.Функция g - это функция активации. г ( Wx ) - результат уровня кодирования. Если активация линейна, это эквивалентно основным баллам в PCA.

    Декодирование - восстановление данных из основных баллов.

    • Размер уровня декодирования в Autoencoder и при реконструкции PCA должен соответствовать размеру входных данных, p.
    • В декодере данные реконструируются из кодировок как,

    и аналогично, в PCA, они реконструируются как,

    Обратите внимание, что у нас есть W ’ в уравнении.4 и W в уравнении. 5. Это связано с тем, что веса кодировщика и декодера по умолчанию не совпадают. Реконструкции декодера и PCA будут одинаковыми, если веса кодера и декодера связаны , то есть

    Многоцветность ячеек декодера указывает, что веса в разных ячейках кодера присутствуют в одной и той же ячейке в Декодер.

    Это подводит нас к математическим сравнениям между Autoencoder и PCA.

    Математически линейный автоэнкодер будет аналогичен PCA, если

    • Связанные веса : В любом универсальном многоуровневом автоэнкодере вес на уровне л. в модуле кодировщика равен транспонированию веса на слое л. с конца в декодере.
    • Ортогональные веса : Веса на уровне кодирования ортогональны (см. Уравнение 7b). Такое же ограничение ортогональности может быть применено к промежуточным уровням кодировщика для регуляризации.
    • Некоррелированные признаки : Выходные данные PCA, то есть основные баллы, не коррелированы. Следовательно, выходной сигнал кодера должен иметь:
    • Единичная норма : Собственный вектор в PCA ограничен, чтобы иметь Единичную Норму.Без этого ограничения мы не получим правильного решения, поскольку дисперсия проекции может стать сколь угодно большой, пока норма вектора увеличивается. По той же причине веса на уровне кодирования должны соответствовать единичной норме (см. Уравнение 7d). Это ограничение также следует применять к другим промежуточным слоям для регуляризации.

    Здесь мы реализуем PCA и типичный неограниченный автоэнкодер для случайного набора данных. Мы покажем, что их результаты различаются по всем аспектам, рассмотренным выше.Это приводит к неоптимальному автоэнкодеру. Опубликуйте это обсуждение, мы покажем, как мы можем ограничить автоматический кодировщик правильными оценками (часть II).

    Полный код доступен здесь.

    Загрузить библиотеки

      из   numpy.random   import  seed 
    seed (123)
    from tenorflow import set_random_seed
    set_random_seed89
    из sklearn импорт наборов данных
    импорт numpy как np
    из sklearn.model_selection import train_test_split
    из sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
    из sklearn import декомпозиция 9114 9111189 импорт декомпозиция 9114 911 tf
    из keras.models import Модель, load_model
    из keras.слои импорт Input, Dense, Layer, InputSpec
    из keras.callbacks импорт ModelCheckpoint, TensorBoard
    из keras импорт регуляризаторы, регуляризаторы, , активации, keras import backend as K
    from keras.constraints import UnitNorm, Constraint

    Генерировать случайные данные

    Мы генерируем многомерные коррелированные нормальные данные.Шаги по генерации данных подробно описаны в репозитории GitHub.

     n_dim = 5 
    cov = sklearn.datasets.make_spd_matrix (n_dim, random_state = None)
    mu = np.random.normal (0, 0,1, n_dim) n = 1000X = np.random.multivariate_normal (mu, cov, n ) X_train, X_test = train_test_split (X, test_size = 0.5, random_state = 123) # Предварительная обработка данных
    scaler = MinMaxScaler ()
    scaler.fit (X_train) X_train_scaled = scaler.transform (X_train) X_r.nsform (X_train_test_scaled) )

    Набор тестовых данных будет использован в Части II для сравнения точности восстановления автоэнкодера.

    Автоэнкодер и модели PCA

    Мы подбираем однослойный линейный автоэнкодер с размером кодирования два . Мы также устанавливаем на PCA два компонента .

     #  Fit Autoencoder  
    nb_epoch = 100
    batch_size = 16
    input_dim = X_train_scaled.shape [1] #num переменных-предикторов,
    encoding_dim = 2
    Dimense-кодирования, кодировка-3000 (кодировка-3) = "linear", input_shape = (input_dim,), use_bias = True )
    decoder = Dense (input_dim, activate = "linear", use_bias = True )

    autoencoder = Sequential ()
    autoencoder.добавить (кодировщик)
    autoencoder.add (декодер)

    autoencoder.compile (metrics = ['precision'],
    loss = 'mean_squared_error',
    optimizer = 'sgd')
    autoencoder.summary ()

    autoencoder.fit (X_train_scaled, X_train_scaled,
    эпох = nb_epoch,
    batch_size = batch_size,
    shuffle = True ,
    verbose = 0)

    # Подходит для PCA
    pcaaled_composition.fcA (nscaled_composition).
    Рисунок 2. Структура однослойного автокодировщика.

    Визуально разработанная здесь структура кодировщика-декодера показана на Рисунке 3 ниже. Рисунок помогает понять, как выравниваются матрицы весов.

    Рис. 3. Простой линейный автоэнкодер для кодирования 5-мерных данных в 2-мерные объекты.

    Чтобы следовать свойствам PCA, автоэнкодер на рисунке 3 должен следовать условиям в формуле. 7а-д. Ниже мы покажем, что этот обычный автоэнкодер не соответствует ни одному из них.

    1. Связанные веса

    Как видно ниже, веса на кодировщике и декодере различаются.

     w_encoder = np.round (autoencoder.layers [0] .get_weights () [0], 2) .T  # W на рисунке 3.  
    w_decoder = np.round (autoencoder.layers [1] .get_weights ( ) [0], 2) # W 'на рисунке 3.
    print (' Веса кодировщика \ n ', w_encoder)
    print (' Веса декодера \ n ', w_decoder)

    2. Вес Ортогональность

    Как показано ниже, в отличие от весов PCA (т. Е. Собственных векторов), веса в кодировщике и декодере не ортогональны.

     w_pca = pca.components_ 
    np.round (np.dot (w_pca, w_pca.T), 3)
     np.round (np.dot (w_encoder, w_encoder.T), 3) 
     np.round ( np.dot (w_decoder, w_decoder.T), 3) 

    3. Корреляция функций

    В PCA функции не коррелированы.

     pca_features = pca.fit_transform (X_train_scaled) 
    np.round (np.cov (pca_features.T), 5)

    Но закодированные функции коррелированы.

     encoder_layer = Модель (входы = автоэнкодер.		

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *