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1.
多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种,大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性,对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低,因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此,本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体,多孔氮化硼为掺杂物,采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层,通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征,结果表明:该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构,该结构有利于增加涂层的比表面积,从而实现对PAHs的大量富集;在320℃解吸温度下,涂层材料的色谱基线基本稳定,表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层,结合气相色谱-氢火焰离子化检测器,对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化,建立了用于以上3种PAHs... 相似文献
2.
3.
单匝线圈在辐向磁场中的受力情况,很多教师都用纯数学方法(微元法)推导出其有效长度为线圈周长.文章用音频电流通过方形线圈,依次增加磁铁的个数让学生感觉音量的变化,并进一步合理外推出同样的结论.不仅能让学生体会基于实验合理外推这一科学的研究方法,还能让学生对扬声器的工作原理有清晰的认识. 相似文献
4.
将增强型绿色荧光蛋白(Enhanced Green Fluorescent Protein, eGFP)免疫羊驼后构建纳米抗体免疫库,固相淘选eGFP纳米抗体;构建E.coli Rosetta表达载体,诱导表达纳米抗体,并鉴定其结合活性及特异性;辣根过氧化物酶(Horseradish peroxidase, HRP)标纳米抗体,确定其工作浓度及稳定性;将纳米抗体与纳米磁珠偶联应用于免疫沉淀B13-EGFP融合蛋白。四免后抗血清滴度超过1.28×106,获得库容量为1.85×108 cfu的抗eGFP纳米抗体噬菌体展示文库;原核表达10种独特基因序列的纳米抗体,均为可溶性表达;采用ForteBio Octet确定出纳米抗体4-28与eGFP的亲和常数(KD)最高,达到9.67×10-11M;纳米抗体4-28与eGFP、绿色荧光蛋白(Green Fluorescent Protein, GFP)特异性结合;HRP标记纳米抗体4-28检测范围是1:10 000~1:25 000(浓度100~40 ng·mL-1),比市场上现有的检测二抗(稀释范围1:5 000~1:20 000)灵敏度更高;纳米抗体4-28偶联羧基化纳米磁珠,免疫沉淀B13-eGFP融合蛋白,实现了简单快速分离目的蛋白B13-eGFP。 相似文献
5.
水热合成法制备了不同磁性纳米洋葱碳(MCNOs)负载量(0%、1%、3%、5%)的MCNOs/CdS光催化剂。并通过X射线衍射分析(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外可见光光谱(UV-Vis)、磁滞回线测定仪(VSM)对其进行表征,探究了MCNOs负载比例对催化剂在可见光下降解RhB性能及机理的影响。结果表明,MCNOs能有效提高CdS的光催化效果,复合3%MCNOs后降解率为96%,与纯CdS相比降解率提高了30%,磁性分析表明,其具有良好的顺磁性并能实现催化剂的有效回收。MCNOs/CdS在可见光下催化降解RhB的一级反应动力学直线有较好的拟合度,表明制备的催化剂有较好的催化活性。 相似文献
6.
8.
中空介孔SiO2由于中空多孔的结构而常用作功能材料的基底.将中空介孔SiO2进行官能团修饰,并应用为荧光传感材料是中空介孔SiO2一个重要的研究领域.本论文采用聚丙烯酸(PAA)为中空模板,聚醚F127为造孔剂,正硅酸乙酯(TEOS)为硅源,氨水为催化剂在乙醇体系中制备了中空介孔SiO2纳米球.系统研究了搅拌速度和聚醚F127引入量对中空介孔SiO2纳米球形貌及比表面积的影响.通过透射电镜、N2-等温吸附脱附曲线等表征说明该合成方法具有很好的普适性,通过调节F127的引入可以实现对比表面积的有效控制.通过氨基化、席夫碱反应进行荧光修饰,进一步研究表明荧光修饰后的中空介孔SiO2纳米球在水溶液中能够实现对Al3+的有效检测,检测限为1.19×10 -7M. 相似文献
9.
数据驱动计算力学研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命,数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时,航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战,经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此,发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状,探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势. 相似文献
10.