排序方式: 共有22条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
通过二次回归正交设计,实验研究了化学沉淀法净化未经浓缩的革余酸中镁离子的工艺条件,对氟硅酸用量、萃余酸水去除量、反应温度和反应时间四个因子进行了研究。实验结果表明:当氟硅酸用量为95.71g,除水量为80.41g,反应温度为36.02℃,反应时间为45.03min时,可使镁离子去除率达到最佳值,达到生产优等DAP的磷酸要求;实验得到的镁去除率(y)与氟硅酸用量(z_1)、除水量(z_2)、反应温度(z_3)和反应时间(z_4)的模型预测方程为:y= 59.1785-0.541156z_1+0.425071z_2-0.660951z_3-1.635317z_12+1.768750z_1z_2-6.392974z_22+1.768750z_1z_2-6.392974z_22+1.011250z_1z_3-0.978750z_2z_3-0.611140z_32+1.011250z_1z_3-0.978750z_2z_3-0.611140z_32-1.106885z_42-1.106885z_42. 相似文献
2.
3.
采用红外(IR)、拉曼(Raman)、X-射线衍射(XRD)、程序升温还原(TPR)等方法考察了经硫酸根改性后的金红石(SR)与锐钛矿(SA)的混合比例变化时的负载型催化剂,MoO3 / TiO2(SR+SA),的一些物理化学性质(如活性组分MoO3的分散行为、表面酸碱性、氧化还原性)的变化规律。结果表明:对于MoO3 / TiO2(SR+SA)样品,低含量MoO3表面分散时倾向于优先与混合载体中的改性金红石(SR)发生作用;TiO2载体表面SO42-的存在,使得载体表面产生了新的酸性位,导致样品中表面分散的钼物种主要以聚合八面体状态存在。 相似文献
4.
一种新型手性分子电性矩边矢量(Vmedc)的设计及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据分子中不同类型原子间电相互作用的不同, 文中提出了一种手性分子电矩边矢量(Vmedc), 进一步拓展分子电矩边性矢量(Vmed)使用范围. 为检测该手性描述矢量的结构表达特性和模型预测能力, 分别对32个培哚普利拉类血管紧张素转化酶(ACE)抑制剂的对映结构体和7对苯基哌啶类σ-受体抑制剂进行考察. 32个ACE抑制剂多元逐步回归系数R=0.913 (R2=0.834, SD=0.768, F=33.875), 留一法交互检验为Rcv=0.877 (Rcv2=0.769, SDcv=0.906, Fcv=22.473), 具有较强预测能力; 继而用BP神经网络, 对60组随机样本(23∶9)进行留分法分析取得较好结果, 训练集平均为: RTraining=0.931 (RTraining2=0.967), 预测集为: Rcv=0.918 (Rcv2=0.842); 而对14个σ-受体抑制剂多元回归(R=0.955, Rcv2=0.849)获得与文献一致结果. 再用Fisher线性判别方法和BP神经网络对ACE抑制剂进行判别分析, 其活性分类88.89%正确(仅9号错误), 非活性分类100.0%正确, 总分类正确率为96.87%. 两个数据集测试证明该方法与其它文献方法相当, 这为定量构效关系(QSAR)研究提供一种新选择, 扩充了Vmed描述矢量应用范围. 相似文献
5.
选取25条CPP和16条非CPP作为训练集样本, 以61条CPP和21条非CPP为预测集样本. 利用氨基酸的z-Scale对肽链进行编码, 分别使用原始72个自交叉协方差变量和它们的主成分矢量进行线性判别(LDA)和支持矢量机(SVM)分类研究. 当采用LDA方法时, 对于训练集的预测以及它们的留一法交互检验, 均获得比较优越的结果, 但对预测集的预测总的识别率的最优结果仅为57.3%. 分别利用主成分和原始变量集作为SVM的输入建立的非线性识别模型, 对训练集的总识别率分别为85.4%和100%, 留一法交互检验的总识别率分别为80.5%和75.6%, 对预测集的最优总识别正确率为74.4%. 识别结果表明SVM能够比较好的提取原始变量间的细微模式变化, 对CPP总的识别结果优于LDA. 相似文献
6.
采用D型氨基酸设计自组装短肽D-EAK16, 运用圆二色仪及原子力显微镜等仪器和细胞三维培养, 发现短肽D-EAK16在30 ℃时具有稳定的二级结构β-sheet, 在一定浓度下D-EAK16可形成由纳米纤维构成的透明水凝胶, 含水量高达99%, 可在细胞培养基(如PBS, DMEM)中形成支架. 细胞三维培养显示, 该水凝胶对细胞HO-8910和SPC-A-1的生长未见毒性. 比较D型氨基酸纳米支架和L型氨基酸纳米支架, 细胞的毒性未发现显著性差异. 采用D型氨基酸构建的自组装短肽, 可提供一个三维基质培养系统, 期望能广泛应用于生物医学工程等领域. 相似文献
7.
8.
9.
10.
Influences of stabilizer (KI) on the corrosion performance of the Ni-Fe-P-B deposit alloys,were investigated using electrochemical methods,weightless corrosion and heat treatment.The results show that corrosion current density (0.1585mA·cm~(-2)),porosity(0.5 No.cm~(-2)) and weightless corrosion rate of the deposit (Ni-Fe-P-B) in corrosion media are lowest,when the stabilizer (KI) concentration is 8mg.L~(-1).Corrosion resistance of the deposit drops to a different degree in the range of 200℃~600℃,and slowly falls down when CKI=8mg.L~(-1).The lattice changes and diffusion layer forming of the deposit play important roles in the changes of corrosion performance in the different range of heat treatment.However,the hardness and abradability of testing alloy increase to a different degree in 200~400℃.When CKI=8mg.L~(-1),hardness of alloy is as high as 950HV after heat treatment at 400℃×1h,which is twice that of the as-plated coating. 相似文献