碱酸改性ZSM-5分子筛催化剂的噻吩烷基化反应性能研究

以SiO_2/Al_2O_3物质的量比为50的HZSM-5分子筛为原粉,经过一定浓度的NaOH溶液处理后再使用柠檬酸溶液进行酸洗以制备微孔-介孔多级孔HZSM-5催化剂,并研究其在模拟油中的噻吩烷基化反应性能。结果表明,使用柠檬酸溶液进行酸洗可以清除碱处理后孔道内残余的杂质。当柠檬酸溶液浓度为0.5 mol/L时,此时得到的HZ(AC-0.5)催化剂具有适宜的孔径和酸性,因而噻吩烷基化转化率最高,达到95.6%。在HZ(AC-0.5)催化剂上以苯并噻吩作为噻吩衍生物模型化合物,异戊二烯作为烯烃模型化合物,苯作为芳烃模型化合物,分别考察噻吩烷基化反应性能,并分析不同组分的模拟油对噻吩烷基化反应转化率和选择性的影响。结果表明,噻吩烷基化的最佳反应温度是120℃,在该温度下苯并噻吩烷基化的转化率高于噻吩烷基化的转化率,当异戊二烯作为烯烃模型化合物后噻吩的转化率会升高,当苯作为芳烃模型化合物后噻吩的转化率会降低。     

静电喷雾结合热压处理制备荷负电PVA-SA/PAN纳米纤维基复合滤膜及其纳滤性能研究

以静电纺丝聚丙烯腈(PAN)纳米纤维作为多孔支撑层,以亲水材料聚乙烯醇(PVA)和海藻酸钠(SA)为亲水表层材料,通过静电喷雾技术将亲水表层材料沉积在纳米纤维多孔基膜表面,然后将表层PVA-SA纳米串珠层通过水蒸气加湿辅助热压成膜处理在PAN基膜上软化压延形成完整的致密薄膜,最后经过戊二醛交联制备PVA-SA/PAN纳米纤维基复合滤膜.通过对加湿时间、热压温度、热压时间以及PVA-SA静电喷雾时间等成膜工艺条件和交联条件进行优化制备出结构完整的PVA-SA/PAN纳米纤维基复合滤膜.所制备的复合滤膜荷负电,它对阴离子染料具有较好的过滤效果:在0.6 MPa的操作压力下对100 mg/kg的固绿染料的渗透通量为57.1 L/(m~2h),截留率为96.8%.     

基于表面起皱法的梯度图案的可控制备

报道了基于非刻蚀法的表面起皱机制来实现高分子薄膜表面的周期性梯度图案的简单可控制备.即对于处于机械拉伸状态的聚二甲基硅氧烷(PDMS)弹性基底,在其底部垫入"积木",而后对其进行紫外-臭氧(UVO)和氧等离子体(OP)的联合表面处理."积木"的加入引起了表面处理后表面硅氧层(SiOx)梯度厚度的形成,进而当释放拉伸应变后,诱导产生了梯度皱纹图案.结果表明:当UVO与OP联用处理时,不仅实现了较小拉伸应变下梯度皱纹形貌的制备,而且扩大了UVO单独使用时梯度皱纹周期的变化范围.通过OP与UVO的处理顺序和处理时间等因素的简单调节,进一步实现了不同梯度皱纹微结构的精细构筑.     

基于高通量解析算法的复杂样品重叠气相色谱-质谱信号的快速分析

化学计量学算法为重叠气相色谱-质谱(GC-MS)信号的解析提供了有效手段,但其在计算过程中一般需要将数据进行分段处理,然后只对信号的某些区间进行解析,难以实现真正意义上的高通量分析。该文结合移动窗口目标转换因子分析(MWTTFA)和非负免疫算法(NNIA),建立了一种高通量解析方法。首先,根据所有可能存在的目标组分的标准质谱信息,利用MWTTFA检验复杂信号中存在的组分,并确定目标组分的质谱信息和洗脱时间区域。以得到的质谱信息作为后续计算的输入值,利用NNIA解析得到相应的色谱信息。采用快速升温程序对17种和42种农药混合标准样品的GC-MS信号进行分析,利用所建立的方法可在10 min内得到全部组分的色谱和质谱信息。     

脂质组学及其分析方法

脂质组学的研究属于生命科学的范畴,与人类的健康密切相关。目前,脂质组学已成为代谢组学最重要的分支之一,且是一个非常活跃的研究领域,尤其在研究疾病方面的重要性已经引起了科学界的广泛关注。该文简要介绍了脂质组学的研究内容,重点评述了脂质组学分析方法,包括样品处理、轮廓分析、目标分析、成像分析以及数据处理。最后提出了脂质组学分析技术和方法的展望。     

一种新的求非线性方程组的数值延拓法

针对迭代过程中的Jacobi奇异问题,本文提出了一种新的数值延拓法.通过构造双参数同伦算子,采用可控条件和适当选取参数的方式克服Jacobi奇异性,并分析了方法的收敛性.最后,通过数值实验对比,验证了方法的可行性和优越性.特别是具有可调控越过Jacobi奇异(点、线、面)的优势,从而也在某种程度上解决了数值延拓法严重依赖于初值的问题.     

两类五阶解非线性方程组的迭代算法

本文首先根据Runge-Kutta方法的思想,结合Newton迭代法,提出了一类带参数的解非线性方程组F(x)=0的迭代算法,然后基于解非线性方程f(x)=0的King算法,给出第二类解非线性方程组的迭代算法,收敛性分析表明这两类算法都是五阶收敛的.其次给出了本文两类算法的效率指数,以及一些已知算法的效率指数,并且将本文算法的效率指数与其它方法进行详细的比较,通过效率比率R_(i,j)可知本文算法具有较高的计算效率.最后给出了四个数值实例,将本文两类算法与现有的几种算法进行比较,实验结果说明本文算法收敛速度快,迭代次数少,有明显的优势.     

稀土安全评价:集成算法改进与实证

稀土作为我国战略性矿产资源,其安全问题一直是政府和学术界关注与研究的重要课题.建立了稀土安全的概念框架与评价体系,针对传统AHP中九标度法的不足,基于熵值法、加速遗传算法及扩充标度值的层次分析法,提出了一种改进的层次分析法(EV-AGA-EAHP),通过集成模糊C-均值聚类算法和模糊综合评价法,研究提出了一种模糊综合集成评价方法(EV-AGA-EAHP-FCM-FIJ),给出了集成算法及步骤,对2001-2013年我国稀土安全水平进行了评价,提出了保障我国稀土安全的建议.     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.