金标记羟胺放大化学发光检测赭曲霉毒素A

以羧基磁性微球为分离载体,连接氨基捕获探针和适配体,加入生物素化报告序列和赭曲霉毒素A(Ochratoxin A,OTA)竞争结合适体,继续加入链霉亲和素纳米金和羟胺/Au~(3+)以显著提高化学发光检测OTA的灵敏度,从而建立了一种纳米金标记羟胺放大化学发光检测OTA的高灵敏度方法。优化了羧基磁性微球、氨基捕获探针、适配体、生物素化报告序列、链霉亲和素纳米金的用量。优化条件下,在OTA质量浓度0.01~50 ng/m L范围内,化学发光信号值与OTA浓度的对数呈较好的线性关系(r~2=0.992 5),检出限为1.58×10~(-3)ng/mL。对啤酒样品进行OTA加标回收实验,回收率为97.4%~105.4%,相对标准偏差为4.0%~5.5%。     

小麦粉衍生中孔氮掺杂颗粒炭负载金催化剂用于乙炔氢氯化反应（英文）

聚氯乙烯是五大工程塑料之一,在国民经济中占有重要的地位.基于中国富煤少油缺气的能源格局,我国主要采用基于煤化工的电石法氯乙烯生产工艺,但该工艺必须采用氯化汞催化剂,受到国际限汞公约的影响,无汞催化剂的开发迫在眉睫.其中炭负载金催化剂在该反应中活性最高,近几年来取得了较大进展,有望实现产业化.氮掺杂的炭材料在诸多反应中展现了较好的性能,其负载金属催化剂可以有效提高金属的分散度及稳定性,成为近几年多相催化领域的一个研究热点.最近我们课题组报道了一种氮掺杂中孔成型的制备方法:以小麦粉为原料,通过直接炭化法制备了氮掺杂中孔成型炭,这种氮掺杂中孔成型炭作为无汞催化剂在乙炔氢氯化反应中显示出了优异的催化性能.小麦粉衍生的氮掺杂中孔成型炭具有成型容易.原料价廉易得、易于放大生产等优点,是优选的工业化催化剂的载体.本文以这种氮掺杂的成型炭为载体制备了负载型金催化剂,研究其催化乙炔氢氯化性能.结果表明,氮的掺杂使得中孔炭负载金(Au/N-MC)催化剂上乙炔氢氯化活性明显提高.在氯化氢/乙炔比例1.1、反应温度180℃、乙炔空速600 h~(-1)的条件下,Au/N-MC上的乙炔转化率为50%,是Au/MC催化剂活性的2倍.通过对催化剂的表征发现,氮的掺杂能有效地锚定Au/N-MC催化剂中活性组分Au~(3+),抑制催化剂制备过程中Au~(3+)还原为Au~0,从而提高催化剂活性和稳定性.小麦粉衍生的氮掺杂中孔炭的原料廉价易得,生产工艺简单,易成型,也容易实现工业化生产,是负载型金属催化剂的优良载体,其负载的无汞催化剂性能优越,有望取代电石法氯乙烯产业的汞催化剂,成为新一代无汞催化剂.     

LiInS_2多晶原料的合成与性能(英文)

本文研究了高纯LiInS2多晶原料的合成及性能。LiInS2晶体是一种极具吸引力的晶体,可以应用于红外区域的非线性光学频率变换。一般来说,含锂硫族化合物制备非常困难,因为锂极易被氧化,且腐蚀石英管。而且,硫族元素高的蒸气压会导致石英安瓿爆炸。本文采用两种方法合成了LiInS2多晶原料,对所获LiInS2多晶原料进行了X射线粉末衍射和差示扫描量热分析。     

Construction and application of carbon nanotube/polypyrrole-based bacterial surface imprinted sensorEI北大核心CSCD

A simple and fast "non-hole" bacteria surface imprinted (SPBIP) impedance sensor was constructed for ultrasensitive detection of Salmonella. The SPBIP sensor was prepared by one step electropolymerization of pyrrole (functional monomer), single-walled carbon nanotube (SWNT, nano-modulator), and Salmonella(template) onto a glassy carbon electrode. After removing the bacterial template, "non-hole" imprinted sites were formed on the surface of the polymer matrix, allowing the target bacteria to be specifically recognized. The resulting changes in the electrode surface impedance could be used to detect the target bacteria. The effects of the amount of SWNT, polymerization cycles, eluents, elution time and recognition time on the recognition ability of the sensor were investigated. Under the optimal conditions, the sensor could be used to detect 10~1×107 CFU/mLSalmonella with the limit of detection of 3.5 CFU/mL. The sensor could be used for the detection of salmonella in drinking water and orange juice samples with the recoveries ranging from 95.4% to 109.5%. © 2023, Youke Publishing Co.,Ltd. All rights reserved.     

环氧树脂中磷系阻燃剂协效体系的研究进展

近年来,出于环保等方面的考虑,一些卤系阻燃剂被逐渐淘汰,磷系阻燃剂作为卤系阻燃剂的替代品备受关注。然而,高效的磷系阻燃剂通常会在提高阻燃性能的同时产生更多的烟雾,因此需要与协效剂搭配使用。本文介绍了磷系阻燃剂在环氧树脂中的阻燃机理,综述了环氧树脂中磷系阻燃剂的协效体系的研究进展,包括无机协效剂、有机协效剂及有机-无机杂化协效剂等,并对环氧树脂体系中磷系阻燃剂的协效体系的未来发展趋势进行了展望。     

催化光度法时间程序测定土壤中痕量碘

碘是评价环境的重要元素之一,是地球化学勘察样品常测元素。本实验建立了艾斯卡试剂分解-热水提取样品,催化分光光度法时间程序测定碘的方法。详细讨论了艾斯卡试剂手工制作与行星球磨机制作的利弊;;参比液的选择;17℃-25℃不同环境温度条件对实验结果的影响;全程序空白溶液,与36g/L的碳酸钠溶液两种方法制作标准曲线及标准曲线线性范围;样品烧结时间及温度;乙酸用量对样品测试吸光度的影响。结果表明：利用行星球磨机制作艾斯卡试剂,选择试剂空白为参比液,在19℃的恒温环境下,采用36g/L的碳酸钠溶液制作0-8ug/mL标准曲线,样品采用0-300℃、300-500℃、500-750℃三阶段升温,750℃保持30min的烧结程序,乙酸用量为5mL时可以得到可靠的结果。该方法克服了艾斯卡试剂制作困难、样品烧结结块及实验反应速率过快等困难。通过方法学考察表明：基于所建方法碘元素校准曲线系数＞0.999;方法检出限为0.2 mg/kg;测定GSS36、GSS37、GSS38、GSS40、GSS47、GSS48、GSS49等9种国家一级标准物质,结果均在参考值范围内,相对标准偏差RSD＜5%。该方法测定的结果准确度及精密度高、 检出限低、减少碘记忆效应的存在,适用于地球化学勘察土壤样品中碘的测定。     

神光Ⅲ主机装置首次间接驱动内爆集成实验

基于新建成的神光Ⅲ主机装置开展了首次激光间接驱动内爆集成实验。国内首次采用多环脉冲整形激光注入黑腔产生X光辐射驱动内爆,通过优化激光打靶参数控制驱动不对称性,演示了以惯性压缩为主、收缩比约15倍的DT靶丸内爆实验能力, 实现了准一维的高静产额(YOC)和高中子产额的物理指标;其中,真空黑腔DT靶丸最高中子产额为1.91012,YOC达到60%;充气黑腔DT靶丸最高中子产额为2.41012,YOC大约70%。该实验为未来开展多台阶整形辐射驱动、更高倍数收缩比的高压缩内爆综合实验、验证点火靶物理设计和关键调控措施有效性奠定了基础。     

双平面多圈注入模拟优化程序TPIS的初步开发与验证

为满足短时间内达到高累积流强要求,HIAF/BRing采用了一种新的注入方法--双平面相空间多圈注入。该注入方法与传统单平面多圈注入方法不同,而且在国际上是首次在实际项目中采用,尚无实际运行经验。因此,对注入过程进行程序模拟研究是验证双平面多圈注入方案可行性的必要手段。为详细模拟研究BRing双平面多圈注入过程,并克服已有程序跟踪速度较慢且注入参数修改不便的缺点,本文根据双平面多圈注入的特点,建立了双平面多圈注入模型,编写了双平面多圈注入模拟优化程序TPIS（Two-Planemultiturn Injection Simulation）。通过与ORBIT程序模拟结果对比,验证了TPIS程序模拟双平面多圈注入过程的正确性。在此基础上,在TPIS程序中加入了粒子群优化算法,并对BRing注入参数进行了优化。结果表明,TPIS程序可以对注入参数进行有效优化,经过优化后,束流损失减少了28%,最终剩余累积粒子数满足BRing的流强设计指标要求,进一步验证了双平面多圈注入设计的可行性。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

基于并行的F-LSTM模型及其在电力通信设备故障预测中的应用

电力通信网设备时序故障预测的目标是通过过去设备告警数据,预测设备在下一个时间段是否发生故障,这对设备的管理和维护起着重要作用。为了预测电力设备未来的状态,提出一种Forward-LSTM(F-LSTM)学习模型,对设备故障的时序特征和非时序特征(静态信息)进行并行训练,探索出一种新的对静态-时序数据的训练方法,将其应用在电力通信网故障预测中。F-LSTM结合了两个组件,一个学习时序特征的长短期记忆神经网络(LSTM)与一个处理静态数据的前向全连接神经网络(forward full connection neural networks,FC),数据的静态/时序属性被自动判断并传递给FC或LSTM来并行训练。对于具有同时产生动态数据与静态数据的电力通信网络,Forward-LSTM(F-LSTM)模型能以较高速度与精度预测其故障发生的位置。此外,本文采用一种加权的损失函数,可以更好地捕捉设备故障的时序规律。选取某电力通信网络系统中2016—2017年设备故障数据,对本方法进行测试。实验结果显示,与Xgboost模型相比,F-LSTM模型对故障预测的召回率提高5%,同时F-LSTM模型较LSTM模型缩减了计算量,加快了模型的训练速度。