酰胺型手性固定相直接拆分克仑特罗对映体

 将酰胺型手性固定相用于正相高效液相直接拆分 β2 受体兴奋剂克仑特罗。讨论了三元流动相中正己烷、1,2 二氯乙烷和甲醇含量的变化以及柱温和流速对分离的影响 ;优化了实验条件 :流动相为V(正己烷 )∶V(二氯乙烷 )∶V(甲醇 ) =5 4∶38∶8,柱温为 17℃ ,流速为 1 0mL/min ;并对拆分的机理加以探讨。方法简单、快速。     

梯度淋洗离子色谱法测定烟草中的苹果酸、柠檬酸和阴离子

研究了用10mmol／L的NaOH溶液超声波提取，离子色谱法同时检测烟草中有机酸和阴离子的分析方法。采用美国Dionex公司DX-500型离子色谱仪，用H2O、5mmol／L NaOH和100mmol／L NaOH梯度淋洗，流速为1．5mL／min，成功地测定了烟草中的苹果酸、柠檬酸、NO3^-1、NO2^-、Cl^-、SO4^2-等成份。这些成分在检测条件下有良好的线性关系，相关系数r^2〉0．99，检出限为0．005～0．2mg／L，相对标准偏差为0．52％。9．14％，回收率为93．5％～107．7％；实验表明该方法具有分析时间短、线性范围宽、灵敏和准确、简单快速、试剂用量少等优点。     

催化光度法测定痕量对苯二酚

在硫酸介质中，以草酸为活化剂，痕量对苯二酚对碘酸钾氧化天青Ⅱ的褪色反应具有明显的催化作用，据此建立了催化光度法测定痕量对苯二酚的新方法。方法的线性范围是0．04～1．20mg／L，检出限为0．008mg／L。方法操作简便，灵敏度高，选择性好，用于自来水、实验室废水和显影液中对苯二酚的测定，结果满意。     

煤气化过程中生成氮化物的研究

对煤中N在气化条件下的转化进行了研究，详细考察了在CO2和水蒸气气氛中转化生成HCN和NH3的过程，并对热解和气化条件下煤中N转化规律的差别进行了讨论。实验结果表明：在气化条件下煤中N转化为HCN和NH3的量随温度的升高而增大，在水蒸气气氛下HCN和NH3的生成量明显大于热解条件的实验结果。在本实验条件下半焦中N含量的15％－20％可以转化为NH3，水蒸汽气氛条件下NH3生成量的提高主要来源于半焦的气化反应过程。     

外标原位扫描定量双向薄层色谱测定氨基酸

本文在利用微晶纤维素—硅胶G薄层板对氨基酸获得了良好的分离基础上,进一步探索了用亚双向分离外标原位扫描定量测定双向薄层色谱上的氨基酸含量的可行性。结果表明此方法较方便可靠,重复性好。(亚双向分离外标校正,就是外标混合液点,一向充分展开分离,而另一向只展开短距离,约1厘米左右)。     

稠合四环噻嗪烷-4-酮衍生物的合成及其抗肿瘤活性

以叔丁氧羰基(Boc)保护的脯氨醛1、氨基酸酯盐酸盐2a～2d和巯基水杨酸3a～3b为原料,三组分一锅法得到苯并噻嗪烷-4-酮中间体.酸性条件下脱除Boc,分子内酰胺缩合制备稠合四环噻嗪烷-4-酮衍生物6～11.新生成手性碳(1-C)的构型通过H-1和H-2的偶合常数及X-ray单晶衍射确定.测试了化合物抗Hela和A549的肿瘤细胞增殖活性.结果表明,部分化合物具有中等的抗Hela细胞活性,其中(13a R,13b R)-1,2,3,13b-四氢苯并[e]吡咯并[2',1':3,4]吡嗪并[2,1-b][1,3]噻嗪-5,8(6H,13a H)-二酮(6b)的IC_(50)值为9.50μmol/L.所有化合物对A549的细胞没有抑制活性.     

头发铅含量测定的应用价值评价

调查了125例2－5岁儿童铅中毒状况，测定其全血铅含量和头发铅含量，以全血铅含量为标准，应用诊断试验评价方法评价头发铅测定的应用价值。结果表明，该试验的灵敏度可达88．3％，应用串联试验，即同时测定头发中锌、铁、钙含量，可将该试验的特异度提高至81．8％，阳性预测值达69．6％，阴性预测值达78．8％。     

烟煤焦在H_2O和CO_2气氛下的结构演变与气化反应性关联（英文）

本研究以烟煤在1000℃热解所制得的焦样为研究对象,考察了其在H_2O、CO_2及两者混合气氛下的结构演变,以及气化反应性的影响。为了探究焦样在气化过程中的结构演变,利用氮吸附、SEM和拉曼光谱等表征手段分析不同碳转化率下的焦样结构。结果表明,H_2O气氛对焦样结构的演变明显不同于CO_2气氛,揭示了焦样在两种气氛下的反应路径不同。因结构演变的不同,随碳转化率的增加,焦样在两种气氛下表现出不同的气化反应性能。在CO_2气氛下,焦样的气化反应速率随碳转化率的增加而逐渐降低,与H_2O气氛存在下变化趋势相反。在H_2O和CO_2共气化条件下,煤焦在H_2O和CO_2混合气氛下的反应速率高于单气氛下的反应速率的计算值,表现出一定的协同作用。这是因为焦样与H_2O反应能够产生较大的比表面积,为焦样与CO_2反应提供更多的反应场所,促进了焦样与CO_2的反应。     

基于机器学习的开孔加载金属腔电磁屏蔽效能评估

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。     

基于CP-FDTD的复杂细缝屏蔽效能分析方法

围绕强电磁脉冲的细缝“后门”耦合问题,介绍了基于CP-FDTD的细缝屏蔽效能分析高效数值模拟方法。在证明CP-FDTD准确性的基础上,从入射电磁场极化方向、入射角度和计算效率三个方面进行了详细分析,验证了CP-FDTD在处理工程复杂细缝电磁脉冲耦合时的适用性。通过将CP-FDTD算法集成于自主研发软件JEMS-FDTD,形成可以高效分析工程复杂细缝屏蔽效能的数值模拟方法,并应用于工程部件细缝结构的屏蔽效能分析。