雌二醇分子印迹技术研究与应用

综述了雌二醇分子印迹聚合物的基础理论、制备方法、结构表征及其在固相萃取、固相微萃取、人工膜、传感器等方面的应用,介绍了雌二醇分子印迹技术在残留检测及污染物去除方面的应用,并对雌二醇分子印迹技术的发展进行了展望(引用文献72篇)。     

低温富集/GC-MS分析南丰蜜桔果肉成分的方法研究

建立了低温富集/气相色谱-质谱测定南丰蜜桔果肉成分的方法。对样品前处理中的溶剂种类、冷冻温度以及冷冻时间进行了优化,最终确定低温富集的前处理条件:正己烷为萃取溶剂;冷冻温度为-40℃;冷冻时间选择1 h。结果表明,采用低温富集/GC-MS结合保留指数定性对南丰蜜桔果肉进行成分分析,共鉴别出64种主要成分,主要包括酯类、萜烯类、醇类以及烷烃类。将低温富集所得结果分别与常温液液萃取结果及文献结果进行比较,所建立的方法可选择性富集一些极性大、热稳定性较差、难挥发性的物质。     

General solution for u-shaped bellows overall-bending problems

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＵ＿ｓｈａｐｅｄｂｅｌｌｏｗｓ,ａｎｅｌａｓｔｉｃｅｌｅｍｅｎｔ,ｓｈｏｗｎｉｎＦｉｇ .1 ,ｉｓｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｗａｙｓａｎｄｉｎｇｅｎｅｒａｌｓｕｂｊｅｃｔｔｏｐｒｅｓｓｕｒｅ ,ａｘｉａｌｆｏｒｃｅ ,ｌａｔｅｒａｌｆｏｒｃｅｓａｎｄｍｏｍｅｎｔｓ.Ｉｎｒｅｓｅａｒｃｈ ,ｉｔｉｓｕｓｕａｌｌｙｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｉｎｔｏｒｉｎｇｓｈｅｌｌｓａｎｄｒｉｎｇｐｌａｔｅｓ.ＴｈｅａｘｉｓｙｍｍｅｔｒｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆＵ＿ｓｈａｐｅｄｂｅｌｌｏｗｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｅ…     

密度泛函理论研究Nb_2Ge_n(n=1～4)团簇

运用密度泛函方法在(U)B3LYP/Lan L2DZ水平上对Nb_2Ge_n(n=1~4)团簇进行了系统的理论研究,得到Nb_2Ge_n(n=1~4)团簇的最低能结构的几何构型和电子性质.优化结果表明:Nb_2Ge_n(n=1~4)团簇最低能结构的自旋多重度均为单重态.团簇最低能结构的电子态与团簇的大小有关.当n为奇数时,团簇的电子态为~1A~1,n为偶数时电子态为1A.通过对计算平均束缚能和分裂能发现:Nb_2Ge_n(n=1~4)团簇中热力学稳定性最强的是Nb_2Ge_2团簇;最弱的是Nb_2Ge_4团簇.自然电荷分布的结果说明Nb_2Ge_n(n=1~4)团簇中当n=1-2时,电子转移正常,而当n=3-4时出现电荷反转现象.同时还研究了HOMOLUMO能隙、磁性和红外光谱.     

GaSi_n(n=1-6)团簇结构和稳定性的第一性原理研究

采用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-311+G(d)水平下研究了GaSi_n(n=1-6)团簇的几何构型、电子性质、稳定性和振动特性.研究结果表明:GaSi_n(n=1-6)团簇基态结构基本保持了纯硅团簇的结构框架,Ga原子往往被吸附在Sin团簇的表面上.布局分析显示电子由Ga原子向Sin框架转移.平均束缚能和分裂能表明GaSi_3和GaSi_5团簇相对其他团簇具有较强的稳定性.振动特性研究表明:GaSi_n(n=1-6)团簇的IR活性最强振动模式主要是Ga原子与Sin结构之间的相对振动.极化率的研究表明,随着Si原子数的增多,GaSi_n团簇的非线形光学效应逐渐增强,更容易被外场极化.     

杭州市2017年冬季一次重灰霾过程中PM2.5水溶性离子特征、来源及成因分析

利用在线监测仪测量了杭州市一次重灰霾过程（2017年12月29日至2018年1月3日）中PM_2.5主要水溶性离子（Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Na⁺、Ga²⁺、Mg²⁺）及主要气态污染物（SO₂、NO₂、O₃、NO、CO、HCl、NH₃、HNO₂、HNO₃）的小时浓度。结合混合受体模型和国控监测分析,研究了2017年12月30-31日重灰霾事件的污染特征、来源和成因。研究结果表明：PM_2.5浓度高达318 μg·m^-3; NO₃^-/SO₄^2-最大值为2.68,说明移动源污染是杭州市PM_2.5形成的重要来源; PM_2.5/CO最高达到0.19,说明二次细颗粒物对PM_2.5贡献很大;NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺的浓度总和占PM_2.5平均浓度的64.3%,说明二次无机细颗粒物是杭州重灰霾形成的重要原因,且NO₃^-的贡献最大,占33.5%。混合受体模型分析显示,杭州市重灰霾污染的潜在源区主要位于安徽、江苏、河南、山东四省交界处,以及安徽省中东部、蚌埠、芜湖等工业污染较为严重的城市。夹杂着大量污染物的北方干冷空气远距离传输叠加部分局地源是杭州此次重雾霾形成的根本原因。因此,为了改善杭州市空气质量,不仅需控制当地的污染物排放,而且还需对整个长三角地区甚至跨区域采取大气联防联控策略。     

CH_4、H_2O在CaCO_3(010)表面吸附的第一性原理研究

基于密度泛函理论第一性原理方法,研究了CH_4和H_2O在CaCO_3(010)面上各高对称位的吸附情况,优化了CH_4与H_2O在T位、 B位和H位的吸附模型结构,计算了其在各高对称位的吸附能,并对其各自最稳定的吸附位吸附前后的物理结构和电子态密度进行了对比分析.结果表明:CH_4、 H_2O分子分别在LBⅢ位、 SBⅢ位最稳定,吸附能分别为-0.405 eV、-0.138 eV,是一种物理吸附,吸附前后键长键角的变化较小,表现为亲气;吸附后CH_4和H_2O的态密度曲线整体向低能量区偏移约7.5 eV、 5eV,吸附后CH_4和H_2O结构都更加稳定,吸附作用对CH_4和H_2O分子的电子结构影响显著.     

基于粒子群优化算法的测光红移回归预测

星系的红移在天文研究中极其重要,星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据进行分析,首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类,由分类结果可知早型星系的占比较大。对比了三种不同的机器学习算法对早型星系进行测光红移回归预测实验,并找出最优的方法。实验中将星系样本中u, g, r, i, z五个波段的测光值以及两两做差得到的10个颜色特征作为输入数据,首先构建BP网络,使用BP算法对星系的测光红移进行回归预测;然后利用遗传算法（GA）优化BP网络各层参数,将优化后的GA-BP算法应用于早型星系的回归预测试验中。考虑到GA算法的复杂操作会影响预测效率,并且粒子群算法（PSO）不仅稳定性高且操作简单,因此将粒子群算法应用到星系样本中早型星系的测光红移回归预测实验中,进而采用粒子群算法优化BP网络（PSO-BP）。实验中将光谱红移作为期望值,采用均方差（MSE）作为误差分析指标来评判三种算法的精度,将PSO-BP回归预测结果与BP网络模型、GA-BP网络模型进行比较。由实验结果可知,BP网络的MSE值为0.001 92,GA-BP网络的MSE值0.001 728,PSO-BP网络的MSE值为0.001 708。实验结果表明,所用到的PSO-BP优化模型在精度上优于BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型,分别提高了11.1%和1.2%;在效率上优于传统的K近邻（KNN）测光红移估计算法, 克服了KNN算法中遍历所有数据样本进行训练的缺点并且其泛化性能优于其它BP网络优化模型。     

高效毛细管电泳法测定牛奶和奶粉中残留的三聚氰胺

建立了牛奶和奶粉中三聚氰胺的高效毛细管电泳-二极管阵列检测器(HPCE-DAD)检测方法。使用长度58.5 cm、内径75 μm的毛细管柱,分离电压25 kV,进样量3.5 kPa (35 mbar)×8 s,分离温度25 ℃,缓冲溶液20 mmol/L 柠檬酸-40 mmol/L 磷酸氢二钠(pH 2.6),检测波长232 nm。分析物在1~100 mg/L 范围内线性良好,r2>0.997;牛奶和奶粉的定量限分别为0.5 mg/kg和1.0 mg/kg。在添加水平为定量限浓度至50 mg/kg时的回收率为72.2%~97.3%,相对标准偏差为2.1%~3.9%。