Efficient Synthesis of Stoichiometric Lithium Tantalate Powder by a Solid-State Combustion Route

材料科学 化学计量学 燃烧 热重分析 锂(药物) 粉末衍射 拉曼光谱 化学工程 尖晶石 钽酸锂 无机化学 冶金 有机化学 结晶学 铌酸锂 化学 内分泌学 光电子学 工程类 物理 光学 医学
作者
Yunzhong Zhu,Shaopeng Lin,Yang Liu,Decai Ma,Biao Wang
出处
期刊:Materials and Manufacturing Processes [Taylor & Francis]
卷期号:30 (11): 1342-1347 被引量:9
标识
DOI:10.1080/10426914.2015.1037915
摘要

Stoichiometric lithium tantalate (SLT) powder was prepared by a solid-state combustion method from the raw powder of Li2CO3, Ta2O5, and urea, which is characterized by a short reaction time and relatively low temperatures. The urea, added into the mixture (Li2CO3 and Ta2O5), serves as a fuel and an inducer to produce intermediate compounds and cause a solid-state combustion reaction as well. Various temperatures and urea contents were employed to optimize the synthesis of SLT. The chemical process and the quality of LiTaO3 powder were investigated by X-ray diffraction, electron microscope, thermogravimetry, and Raman spectroscopy. The optimized synthesis shows great capability to reduce the volatilization of lithium-ion and presents an efficient way to manufacture high-quality SLT.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jie发布了新的文献求助10
刚刚
Niko发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
一只小郭发布了新的文献求助10
1秒前
天天浇水完成签到,获得积分10
1秒前
Lucas应助刘小六六六采纳,获得10
1秒前
爆米花应助11采纳,获得10
3秒前
乐空思应助yuming568采纳,获得30
4秒前
Hello应助天天浇水采纳,获得10
4秒前
李健应助Harry采纳,获得25
4秒前
陈小强发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
xuan发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
送你一朵小红花完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
VEM(syh)完成签到,获得积分10
8秒前
所所应助vvvv采纳,获得10
8秒前
田様应助王淳采纳,获得10
9秒前
慕青应助塔克采纳,获得10
10秒前
110o发布了新的文献求助10
11秒前
无花果发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
古古完成签到 ,获得积分10
12秒前
木鱼完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
cdercder应助kk采纳,获得10
14秒前
14秒前
xuan发布了新的文献求助10
15秒前
非泥完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
搜集达人应助ww采纳,获得10
17秒前
小青完成签到,获得积分10
18秒前
Twilight发布了新的文献求助10
18秒前
英姑应助肚子采纳,获得10
18秒前
19秒前
19秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583507
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162219
关于积分的说明 19606485
捐赠科研通 7165541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764