鱼肉类罐头中双酚-二环氧甘油醚的固相萃取/HPLC-MS/MS法检测

建立了鱼肉类罐头中内分泌干扰物质双酚A二缩水甘油醚(BADGE)及其衍生物BADGE·H2O、BADGE·2H2O、BADGE·2HCl、BADGE·HCl·H2O和双酚F二缩水甘油醚(BFDGE)及其衍生物BFDGE·2H2O、BFDGE·2HCl 8种双酚-二环氧甘油醚的固相萃取/液相色谱-电喷雾串联质谱分析方法.以叔丁基甲醚为提取溶剂,采用超声波辅助溶剂萃取法萃取,萃取液用Waters Oasis HLB固相萃取柱进行净化浓缩.以Thermo Hypersil Gold C18色谱柱为分离柱,在正离子模式下以电喷雾电离串联质谱仪进行测定.考察了流动相组分和流动相添加剂对质谱离子化效率的影响,8种双酚-二环氧甘油醚在1.0 ～100.0 μg/L范围内线性关系良好(r≥0.99).在2.0、10.0和50.0 μg/kg的添加水平下,8种目标化合物的回收率为83% ～99%,相对标准偏差小于9.0%,方法的检出限为0.13 ～0.30 μg/kg.方法具有较高的灵敏度和准确度,能够满足鱼肉类罐头食品中双酚-二环氧甘油醚残留量的快速检测.     

自润滑关节轴承用织物衬垫摩擦学研究进展

自润滑关节轴承用织物衬垫因其兼具抗冲击、耐腐蚀和承载能力大等优异特性,使其在高端装备润滑领域发挥着重要作用. 本文中综述了近年来自润滑织物衬垫的摩擦学研究进展,包括外部试验参数影响机制、织物衬垫编织工艺选择、填料增强及界面修饰等. 相关研究表明:织物衬垫的摩擦学性能与衬垫界面黏结性能、热性能、转移膜性能以及织物编织工艺密切相关,但获得它们与摩擦学性能之间的量化经验关系仍具有很大挑战. 此外,总结了自润滑织物衬垫的相关摩擦学机理,并在此基础上提出了自润滑织物衬垫可能的发展趋势.      

一种基于无监督主动学习的苹果品质光谱无损检测模型构建方法

利用光谱技术实现农产品、食品品质无损检测的实质是建立样本光谱信息与样本品质参数之间的机器学习模型。为了获得具有良好泛化性能的机器学习模型,通常需要大量的标记样本,然而,获取样本的光谱信息相对容易,但标注样本品质参数的过程往往涉及到大量的时间和经济成本,并且具有破坏性。主动学习是一种减少训练集有标记样本数量的方法,通过选择最有价值的样本进行标记,而不是随机选择。因此,主动学习能够控制向训练集添加哪些样本,模型不再是被动地接受用于建模的样本。在分类任务中已经提出较多关于主动学习的算法,但回归任务中的研究却相对较少,且现有的用于回归任务的主动学习算法大多是有监督的,即需要少量有标记样本训练初始模型。本文提出了一种基于无监督主动学习方法的训练样本选择策略。该方法首先通过层次凝聚聚类对无标记（标准值）光谱数据集进行多样性划分,获得不同的聚类簇;然后通过局部线性重建算法在每个聚类簇中选择最具代表性的样本构成训练样本集,最后基于训练集构建模型。利用两个年份三个品种苹果的近红外光谱数据,构建了其可溶性固形物含量和硬度的偏最小二乘预测模型,用于验证所提出方法的有效性。实验结果表明：所提出的方法要优于已有的样本选择策略,可以有效地提高模型精度,减少在模型训练中的破坏性理化实验。同时,与随机采样（RS）、Kennard-Stone算法（KS）、光谱-理化值共生距离算法（SPXY）这三种光谱领域常用的样本选择算法相比,该研究所提出的方法表现出了最佳的性能, 基于所提出的无监督主动学习算法选取200个样本作为训练集所建立的可溶性固形物含量预测模型的预测均方根误差相对于其他三种算法降低了2.0%~13.2%,硬度预测模型的预测均方根误差相对降低了1.2%~15.7%。     

Impact of Distribution Fairness Degree and Entanglement Degree on Cooperation

We explore the impact of distributional fairness degree and entanglement degree on the cooperation between different players by investigating a modified prisoner's dilemma game. We not only introduce a new concept of distributional fairness degree, but also obtain the cooperation conditions for overcoming dilemma in terms of fairness and entanglement inequalities. It is demonstrated that distributional fairness can be of fundamental importance to promote cooperation with the help of quantum entanglement.     

石墨烯基二氧化碳电化学还原催化剂的研究进展

利用电催化技术将CO₂转化为小分子燃料或高值化学品是实现原子经济、构建人工碳循环的绿色能源技术之一。电催化还原CO₂ (ECR)的反应条件温和、产物多样(C₁、C₂和C₂₊),有极大的发展潜力。然而,ECR技术面临一些需要解决的挑战性问题,包括电极过电势高、C₂及C₂₊产物选择性低、伴随析氢反应等。解决这些问题的关键在于创制低成本、高性能电催化剂。近年来,石墨烯基电催化剂的研究成为ECR领域的热点之一,原因包括：1)在电化学环境中稳定性好;2)表面原子、电子结构可调,进而实现材料催化活性的调控;3)维度可调,易暴露较大的比表面积和形成层次孔结构;4)耦合石墨烯的高导电性与特定材料的高活性,可协同提升ECR催化性能。本文评述了石墨烯基材料在ECR中的研究进展,详述了石墨烯基电催化剂的构筑方法,探讨并梳理了石墨烯的点/线缺陷、表面官能团、掺杂原子构型、金属单原子种类、材料表界面性质等与ECR性能之间的本征构效关系。最后展望了石墨烯基催化剂在ECR领域中的挑战和未来发展。     

多阶有序多孔炭的软模板法合成与结构控制

多阶有序多孔炭材料综合了多种多孔炭材料的结构优点,在催化、吸附、储能、电化学等方面具有潜在的重要应用。多阶有序多孔炭材料的合成方法很多,到目前为止,模板法是控制孔结构和调节尺寸的最有效方法。在模板法中,软模板法因为其工艺简单、省时、成本低、环境污染小等优势,近些年来广泛被人们采用。用软模板法合成的多阶有序多孔炭包括:大孔-介孔炭,介孔-微孔炭,介孔-介孔炭,大孔-介孔-微孔炭等。本文对多阶有序多孔炭的软模板法合成与结构控制进行了综述。总结了软模板法在实现上述材料孔结构控制中的影响因素。     

两个含[MS4Cu4]簇核的一维配位聚合物{[MS4Cu4(bpe)2(ani)2I2]·3.5ani}n (M=Mo, W; ani=苯胺)的组装及其晶体结构

前驱团簇[Et₄N]₄[MS₄Cu₄I₆](M=Mo (1a); W (1b))与双齿桥连配体1, 2-双(4-吡啶基)乙烷(bpe)在苯胺溶液中反应, 生成2个结构相似的一维[MS₄Cu₄]团簇基配位聚合物{[MS₄Cu₄(bpe)₂(ani)₂I₂]·3.5ani}_n (M=Mo (2), W (3); ani=苯胺)。通过元素分析、红外光谱和X-射线单晶衍射对2和3进行了表征。晶体结构分析表明前驱团簇1a和1b中五核马鞍形[MS₄Cu₄]簇核分别在2和3中得以保留, 2个桥连配体bpe连接相邻的簇核, 在[111]方向延伸形成一维“Z”字形链结构。     

5 kVA高温超导变压器双饼线圈不同有限元模型对比分析

本文基于5 kVA 高温超导变压器的高压绕组双饼线圈, 运用有限元软件, 完成了均质化建模. 相比于全模型, 采用均质化模型不仅不影响计算精度, 而且大大减少了计算时间, 同时能够快速有效地计算出双饼线圈的磁场分布、 电流密度分布以及线圈交流损耗. 为了验证双饼线圈有限元计算模型的正确性, 本文进行了 H 方程全模型、H 方程均质化模型、T-A 方程全模型及T-A 方程均质化模型下的对比仿真分析. 仿真结果的一致性表明了双饼线圈有限元计算模型的正确性. 本文为后续基于T-A 方程下高温超导变压器均质化模型的研究提供了参考.     

咔唑或二苯胺封端的芴衍生物的合成及其光物理性能

通过Ullmann偶联、Suzuki偶联等反应合成了三种咔唑或二苯胺封端的芴类有机小分子CPhF、CPh_2F和DAF,并通过核磁共振谱~1H NMR和~(13)C NMR对其进行了表征。化合物CPhF和CPh_2F的CH_2Cl_2稀溶液的最大吸收峰位于345nm,发射峰分别位于393和405nm,属于蓝紫色荧光;化合物DAF的CH_2Cl_2稀溶液的最大吸收峰位于364nm,发射峰位于428nm,属于蓝色荧光;化合物CPhF和CPh_2F的玻璃化温度分别为97和111℃,分解温度分别为368和416℃,均具有良好的热稳定性。     

玄武岩鳞片和氟化石墨增强织物复合材料在高速摩擦磨损工况中的应用

将改性玄武岩颗粒和氟化石墨构成的二元复合填料引入PTFE/Nomex混纺织物,制备了适用于高速工况的织物复合材料. 机械性能方面,二元填料的引入同时增加了复合材料的拉伸强度和断裂伸长率. 热学性能研究则证实,二元填料提高了复合材料的热稳定性能. 对摩擦对偶的扫描电镜(SEM)观察说明,改性玄武岩颗粒既能单独应用快速在摩擦对偶表面形成转移膜,又能与氟化石墨复配起到研磨作用,协助氟化石墨的部分原位剥离,极大增强复合材料的抗磨性能. 在高速摩擦磨损试验中,当载荷为10 MPa,线速度为0.98 m/s时,仅添加改性玄武岩颗粒的复合材料磨损率较未改性复合材料降低了32%. 当载荷为50 MPa,线速度为1.18 m/s时,二元填料改性的复合材料磨损率较未改性复合材料降低了53%.