新疆高碱煤分选组分中碱性矿物赋存及差异演化研究

以新疆五彩湾高碱煤为原料,通过有机重液浮选和理化分析及热力学模拟解析活性矿物质热演化特性。结果表明,五彩湾煤以密度在1.40-1.50 g/cm~3的组分为主(质量分数超过70%)。可溶性Na和K等主要存在于较低密度组分(-1.40 g/cm~3)中;在高密度(+1.50 g/cm~3)组分中发现了以硅铝酸盐形式存在的碱及碱土金属(AAEMs)。Ca主要以方解石形式存在,伴随高岭土和石英富集在高密度组分中。在低温(500℃)灰化时少量Na释放,大量可溶钠盐的残留导致各分选组分中Na的扩散量相差不大。在815℃热处理温度下,低密度组分中大部分Na挥发到气相中;高密度组分中的部分碱金属可被黏土(高岭土)和石英等矿物质捕获,抑制其释放。Fact Sage热力学模拟发现,温度低于550℃时Na盐仍稳定存在于灰中;温度高于550℃时Na盐开始挥发,同时部分Na向NaAlSiO_4转化;在约620℃时,Na盐消失,同时NaAlSiO_4的含量逐渐趋于稳定。SiO_2含量的差异显著影响含Na等矿物质的演变行为。在500-815℃,Ca以CaSO_4和硅铝酸钙的形式稳定存在,而M g则在不同形式的硅酸盐之间发生转变。     

微流控芯片分选富集循环肿瘤细胞的研究进展

近年来,循环肿瘤细胞(CTCs)研究得到了越来越多的关注,许多研究报告已经证实其在肿瘤转移的早期诊断、治疗方案选择、个体化治疗及探索肿瘤转移机制等方面具有潜在的价值,然而CTCs在循环系统中的含量极低,这成为限制其临床相关应用的主要难点。微流控芯片技术具有低成本、快速、高通量及操作简单等优势,利用微流控芯片可实现CTCs的高速、高回收率、高纯度的分选富集,近年来得到广泛的关注。本文综述了近年来在微流控芯片内进行CTCs分选富集的研究并探讨了各种方法的优缺点,并在本研究团队的研究基础上进行了展望。     

惯性效应在微流控芯片中的应用

作为一种操控粒子或流体的新技术,基于流体惯性的操控技术已被应用于微流控芯片中粒子的输运、分选、聚焦及试样的混合和反应等操作,而在微尺度惯性效应基础上的惯性微流控芯片由于具有高通量、无需外场介入、低成本、易集成及微型化等众多优点,可用于解决医疗诊断、生化分析、合成化学及环境监测等领域的检测分析和微量操控问题,因此对该技术的机理及应用研究已成为目前微流控技术领域一个重要的研究热点。本文在介绍惯性微流控芯片机理及其研究进展的同时,从惯性聚焦、惯性分选及基于Dean流的微混合器和微流控光学器件等几个方面对惯性微流控芯片的最新应用研究进展进行了较为详细的介绍和分析比较。在此基础上,分析了惯性微流控芯片的局限和未来需要解决的问题。     

利用相差显微镜和流式细胞术分析褶纹冠蚌血细胞类型

利用相差显微镜对褶纹冠蚌的血细胞进行了观察,结果发现颗粒细胞和无颗粒细胞两大类。颗粒细胞还可以根据细胞和颗粒的大小分为大颗粒细胞和小颗粒细胞,无颗粒细胞也可以根据细胞的大小和细胞的核质比分为透明细胞和淋巴样细胞。另外,利用流式细胞仪进一步分析了褶纹冠蚌血细胞的类群。通过测试前向角散射光(FSC)和侧向角散射光(SSC)两个参数,分别代表细胞的大小和细胞的颗粒度,绘制双参数(SSC×FSC)点图和等高图,FSC和SSC单参数直方图,得出褶纹冠蚌血细胞可以分为两大群,即颗粒细胞(A)和无颗粒细胞(B)两种类型,其中颗粒细胞群可以划为两个亚群,即大颗粒细胞(A1)和小颗粒细胞(A2),无颗粒细胞群也可以划为两个亚群,即透明细胞(B2)和淋巴样细胞(B1)。在四种血细胞中,小颗粒细胞和透明细胞是主要的细胞类群,分别占血细胞总数的56.54%和35.90%,而大颗粒细胞和淋巴样细胞数量较少,分别为4.57%和2.99%。     

微流控芯片系统流式细胞术及单细胞荧光检测

微流控芯片系统用于细胞分析是近年来该技术发展的一个热点,因而受到越来越多的关注．其主要原因在于微全分析系统具备高度微型化、集成化和设计灵活等特点,通过巧妙设计和精密加工能够实现细胞的培养、凋亡及检测等功能．流式细胞术(Flow cytometer,FCM)是一种在功能水平上对单细胞或其它生物粒子进行定量分析和分选的检测手段,     

微流控阻抗流式细胞仪在单细胞检测中的应用

单细胞水平的检测能够在细胞群中分辨出稀有的异常细胞,在生物医学领域如疾病的早期诊断和治疗评估等方面有着至关重要的作用。通过整合微流控技术、电阻抗技术与流式细胞术,微流控阻抗细胞仪能够在微流体精确操控条件下,实现流动态单细胞的连续、无损阻抗检测。与传统的单细胞检测方法相比,微流控阻抗细胞仪具有非标记、多参数、低污染和检测速度快等显著优势,为细胞的种类鉴别与状态监测提供了强有力的工具,因此近年来研究学者已成功开发出各式具有不同结构和功能的微流控阻抗细胞仪。本文首先介绍直流阻抗细胞仪、交流阻抗细胞仪以及形变阻抗细胞仪的工作原理和开发进展,随后讨论微流控阻抗细胞仪在血细胞、癌细胞和微生物等生物样品检测中的最新应用情况,并从集成化和微型化两方面阐述微流控阻抗细胞仪在临床即时检测中的应用前景,最后总结了现有微流控阻抗细胞仪存在的不足并探讨了该领域的未来发展趋势。     

基于FLOW-3D的砂性尾矿浆自然冲积分选计算

上游式尾矿库滩面的运行坡度与颗粒分区影响防洪安全与坝体稳定。为了准确量化滩面的尾矿颗粒沉积特征，针对粗颗粒砂性尾矿，提出了基于FLOW-3D泥沙冲积理论的计算方法。经尾矿浆自由沉降算例与试验验证，计算方法具有很好的可靠性，计算精度满足工程要求。设定流槽计算系统模拟滩面运行，计算不同入库浓度下滩面的沉积分选特征。结果表明：尾矿库干滩面的几何形态和颗粒沉积特征，与尾矿的级配、排放浓度密切相关。入库浓度越大，滩面形态越复杂，越易形成陡坎深坑，颗粒物沉积范围越小，分选性越差。     

基于CNN的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究

我国每年产生废旧纺织品超过2 600多万吨，且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势，而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确，而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下，利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1 060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图，利用卷积神经网络方法，依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练，建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型，其二维模型较优，该模型是将901～2 500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像，再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值，取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮，每次取32个样...