三芳胺类荧光探针合成及对化妆品中Hg2+的检测

基于汞离子促进硫代缩醛脱保护作用,设计合成了一种三芳胺类荧光探针N-(1,1′-联苯-4-基)-N-(4-(双(乙基硫代)-甲基)苯基)-9,9-二甲基-9H-芴-2-胺(简称L),并采用核磁共振、红外光谱及高分辨质谱对其结构表征。荧光发射光谱表明,在乙腈(ACN)/4-羟乙基哌嗪乙磺酸(HEPES)(V∶V=9∶1,HEPES 10mmol·L^-1,pH=7.4)缓冲溶液中,探针可实现对Hg²⁺的“turn-off”检测,检测过程具有响应时间短、离子选择性好、抗共存金属离子干扰性强等优点。在0～20μmol·L^-1范围内,Hg²⁺浓度与荧光强度呈现良好线性关系,探针对Hg²⁺检测极限低至1.57×10^-8 mol·L^-1,可实现Hg²⁺的痕量检测。将探针L应用于化妆品中Hg²⁺检测,加标回收率96.3%～101.7%,相对标准偏差0.52%～2.76%,准确度较高,具有良好的应用前景。     

基于FDI收益分成视角的FTA网络演化

本文假定双边自由贸易协定(bilateral free trade agreement,简称FTA)包含着无限制对外直接投资(foreign direct investment,简称FDI),并且通过FDI销售到非FTA伙伴国的收益按照一定比例在母国和东道国之间进行分配。基于Goyal和Joshi^[1],本文构建了FTA网络形成博弈模型。本文发现,FTA网络演化过程分为两个阶段:第一阶段,从空FTA网络到星状FTA网络,存在一条路径使得个体国家福利、世界总福利均改善,在此过程中,国家福利存在不对称性;第二阶段,从星状FTA网络到全连接FTA网络,存在一条路径使得个体国家福利改善,在此过程中,世界总福利不变,国家福利不对称性逐步消除。     

双辉等离子体表面冶金金属化CVD金刚石自支撑膜研究

采用双辉等离子表面冶金技术,在金刚石自支撑膜表面制备了W金属层.借助扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)和X-射线衍射仪(XRD)等分别对金属化后的金刚石膜的微观形貌、元素分布及物相组成进行了表征与分析;并通过测试Ag-Cu钎焊的金刚石膜-硬质合金刀片样品的剪切强度,评价金属层与金刚石膜的结合强度.实验结果表明:所制备的W金属层连续、致密,由大量纳米尺度的颗粒状团聚物构成;在金属层与金刚石界面一定深度区域内,存在W和C元素的相互扩散,并且反应生成了WC、W2C等金属碳化物颗粒,表明金属层与金刚石膜之间已形成了牢固的化学键合.     

蒸发器出口状态热式测量的实验研究

根据热式感应原理,专门设计热式感应传感器,用于测量蒸汽压缩制冷循环中干式蒸发器出口的气液两相流动状态;热式感应传感器的测量数据与蒸发器出口流型、过热度等参数的综合比较分析表明:热式感应传感器可以辨识出蒸发器出口过热蒸汽、雾状流和二者交替三种流动状态.同时,实验数据表明蒸发器出口处于过热蒸汽、雾状流二者交替的过渡区时其换热效率最佳,因此热式感应传感器可以用于作为膨胀阀-干式蒸发器调节回路的反馈信号.应用热式感应传感器对蒸发器出口状态的随机性和周期性波动的测量证明:热式感应传感器动态性能良好,可以实时反映蒸发器出口状态变化.     

MCM-56分子筛催化苯与丙烯液相烷基化反应性能

在晶化釜内动态水热合成了MCM-56分子筛, 采用过氧化氢回流处理方法脱除模板剂, 获得了高比表面积分子筛MCM-56[MCM-56(H2O2)]. 采用XRD, N2气吸附-脱附, NH3-TPD和FTIR等对其结构和酸性进行表征, 考察了HMCM-56(H2O2)分子筛在苯与丙烯液相烷基化合成异丙苯中的催化性能. 研究结果表明, 过氧化氢回流处理能够有效去除模板剂. 与焙烧去除模板剂的HMCM-56(C)相比, HMCM-56(H2O2)分子筛的BET比表面积达到563 m2/g, 外表面积提高近2倍. 酸性表征说明, 与HMCM-56(C)相比, HMCM-56(H2O2)的总酸量较高而酸强度分布不变. 在苯与丙烯液相烷基化反应中, HMCM-56(H2O2)分子筛表现出更好的低温活性和更高的异丙苯选择性.     

[Ni（qina）2（H2O）2]·2DMSO配合物的合成、结构及其催化性能

在常温下,通过溶剂置换法制备了[Ni（qina）2（H2O）2]·2DMSO单晶,其中qina^-为喹哪啶酸根,DMSO为二甲亚砜．配合物属于单斜晶系,C2／m空间群．2个qina^-配体以氮原子和氧原子与Ni（Ⅱ）离子反式螯合配位,2个H2O分子则以氧原子与Ni（Ⅱ）离子轴向配位,形成八面体配合物．配合物分子之间通过氢键和π-π堆积等弱相互作用构筑成三维超分子结构．该配合物能显著提高乙酸-1-萘酯的水解反应速率,当配合物浓度为1．0×10^-4mol／L时,在pH=8．44的乙酸-1-奈酯体系中,酯的水解速率提高了365倍．     

一种蓝光单体的合成及其荧光性能研究

吡唑啉衍生物在生物医药[1,2]应用的领域非常广泛.吡唑啉还是一种优质的发光材料[3],其发射波长位于450nm左右,具有很高的荧光量子效率,且发光波长窄,色纯度好,是一种纯正的蓝光.当吡唑啉环3位引入给电子基时,化合物则具有很高的荧光量子产率,可制得具有高热稳定性的空穴传输蓝光发光材料[4-6]和荧光探针[7].它还可以将吸收的不可见的紫外光转变为蓝色的可见光反射出来,从而增加了光线的反射率,使被其处理过的物体白度和光泽提高,所以吡唑啉又被做为荧光增白剂和荧光染料[8,9]进行广泛地应用.     

FTIR光谱仪中基于定镜调整的动镜运动控制研究

动镜是FTIR光谱仪中唯一不断运动的部件,动镜的匀速运动性能以及动镜与定镜的准直性好坏影响干涉效果和光谱图质量,直接制约着仪器的精度和分辨率,对仪器整体指标起着重要作用。文章围绕FTIR光谱仪中干涉仪动镜运动的匀速性以及其与定镜的准直性展开研究,使用相位检测技术对定镜的姿态作出动态调整以补偿动镜与定镜间的倾斜夹角,并且设计了具有磁悬浮特点的动镜支撑系统。文章采用改进的模糊PID控制算法实现动镜运动速度的精确调节,对该控制方案从硬件设计和算法上实现。结果表明所研发的动镜运动控制系统具有足够的精度和实时性,能够保证FTIR光谱仪中干涉仪所需的准直性及动镜匀速性的要求。     

深度神经网络和高光谱显微图像的二维材料纳米片识别

近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS₂纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS₂和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。     

血清中17α-羟孕酮的测定方法及其研究进展

阐述了17α-羟孕酮的检测在临床诊断研究方面的重要意义,综述了血清中17α-羟孕酮的检测方法及其研究进展。