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92.
以刺参种子为供试材料,通过多因子交叉重复实验对影响刺参种子后熟的主要因素进行了筛选,并确定了其影响水平.采用2.50mg·L-1 GA3和2.60~2.80mg·L-12,4-D混合溶液浸泡48h,将种子与河砂(1∶3)混合,变温处理140~147d,白天温度为(22±2)℃,处理14h,夜间温度为(8±2)℃,处理10h.结果表明,心形胚发生率为98.6%,子叶胚发生率为95.7%,播种后发芽率达96.0%.获得了刺参种子的后熟条件,可应用于刺参的育苗. 相似文献
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利用筛选的B3PW91密度泛函方法在CC-PVQZ基组下优化出氨分子的基态稳定构型,并考察了不同外电场对NH3分子的特性及红外光谱(IR)的影响,在此基础上利用TD-DFT考察了不同外电场对NH3分子前9个激发态的影响.结果表明:电场由0 a.u.增加至0.04 a.u.时,NH3的构型参数与电场强度有明显的依赖关系;总能量(ET)呈下降的趋势;偶极矩(μ)呈增加的趋势;最高占据分子轨道(HOMO)的能级呈降低的趋势,最低空分子轨道(LUMO)的能级呈增加的趋势;能隙(EG)呈增加的趋势,即外电场会影响NH3参与化学反应的能力;IR在电场考察范围内的特征峰位置及强度均会受到电场的影响,即可利用电场对分子的IR进行调控,从而便于对相关谱图信息的捕捉;外电场对NH3分子的激发能及振子强度均有影响,因此,可以利用外电场来调控NH3的激发特性. 相似文献
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采用溶剂热法制备Zr基金属有机骨架UiO-66-NH2,将UiO-66-NH2掺杂稀土金属铈(Ce)制备了一种复合金属有机骨架材料UiO-66-NH2(Ce),对两种材料进行表征,并研究了UiO-66-NH2(Ce)对阴离子染料酸性橙7(AO7)的吸附性能。结果表明,两种材料的形貌和官能团几乎一致,但UiO-66-NH2(Ce)的比表面积(618.50 m2/g)和孔容(0.303 3 cm3/g)均明显大于UiO-66-NH2;在pH 5.0、反应温度25℃、AO7初始质量浓度50 mg/L、反应时间60 min时,UiO-66-NH2(Ce)对于AO7的吸附量为303.0 mg/g、吸附率为85.8%;UiO-66-NH2(Ce)对AO7的吸附动力学符合准二级动力学模型,吸附过程符合Langmuir单分子层化学吸附模型,且吸附过程是吸热的、自发的;但因UiO-66-... 相似文献
97.
将碱热法和溶剂热法相结合,制备了不同配比的BiOBr/TiO_2异质结催化剂,采用场发射扫描电子显微镜(FESEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱分析(XPS)、紫外可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)和光致发光光谱(PL)等技术对其结构、形貌和光学性能进行表征,并探讨BiOBr和TiO_2的配比对罗丹明B(RhB)脱色率的影响。结果显示,该异质结催化剂由锐钛矿相TiO_2纳米颗粒附着生长在BiOBr花状球表面构成;BiOBr和TiO_2摩尔比为1∶2的BiOBr/TiO_2催化剂在可见光照射下催化反应15min,RhB脱色率达96.5%;催化剂循环使用4次后,RhB脱色率仅降低7.94%,稳定性较好。Mott-Schottky曲线表明,该催化剂光催化活性的提升主要是由于在BiOBr和TiO_2界面上形成了p-n结,使电子-空穴对得到有效分离。光催化机理研究结果表明,O·-2是光催化反应过程中的主要活性物种,RhB的脱色主要是由于脱乙基和苯环开环氧化导致。 相似文献
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发展非抗生素抗菌策略在减少医疗器械相关的细菌感染并降低对抗生素的过度依赖方面具有重大意义。对医疗器械表面进行功能化,赋予其抗菌性能是非抗生素抗菌所采用的常用方式。聚电解质-表面活性剂复合物的醇溶、水不溶的特点使其在构建抗菌涂层方面具有操作简单、不受器械结构限制的优点,有望应用于各种医疗器械的表面功能化。本文通过构建不同烷基链长季鏻盐表面活性剂与聚苯乙烯磺酸钠聚阴离子复合物,系统研究了复合物在水溶液中的组装行为以及所制备复合物涂层的抗菌性能与表面活性剂组分疏水碳链长度之间的内在关联。通过浊度、等温滴定量热法等测试手段对聚苯乙烯磺酸钠与3种三丁基烷基季鏻盐表面活性剂在水中的组装过程进行了分析,结果表明增加表面活性剂烷基链长将促进聚电解质-表面活性剂复合物形成。通过在常用医疗器械材料表面构建复合物涂层,对比了3种复合物对两种模型菌种的抗菌性能。对于以金黄色葡萄球菌为代表的革兰氏阳性菌,所制备的3种复合物涂层的杀菌率分别为42.9%、99.97%和99.99%,随着表面活性剂烷基链越长而提高;对于大肠杆菌为代表的革兰氏阴性菌,随着表面活性剂烷基链长度增加,单独季鏻盐表面活性剂的抗菌性能增强,而... 相似文献
99.
利用全波分析方法计算了不同电路板加载、不同孔缝和尺寸的开孔金属腔在0!5GHz范围内的屏蔽效能(SE), 获得共计5250个样本。进而利用机器学习中的随机森林回归算法, 对其中4200个样本数据进行训练, 获得了可以根据开孔腔物理尺寸、加载物材料及电磁特性和位置、频率等共计16个输入参数快速评估开孔加载金属腔屏蔽效能的机器学习模型。利用其余的1050个样本进行模型验证, 结果表明该模型可以快速准确地计算加载腔的电磁屏蔽效能。该模型具有随时根据样本量增加不断训练提高其普适性的特点, 可为实际工程中加载开孔腔的屏蔽设计及SE评估提供高效途径。 相似文献
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