西南地区林业产业结构分析

通过马尔科夫预测法建立了林业产业最小偏离模型,基于1998-2013年西南地区林业三次产业产值数据,求得西南地区林业产业结构的马尔科夫状态转移概率矩阵并验证其准确性,预测出2014-2023年西南地区林业三次产业产值比重.以2020年的预测值为参照标准,计算出1998-2013年西南地区林业产业结构的有序度为0.68-0.97,表明近十几年来西南地区林业产业结构调整的方向是正确的,但仍需进一步进行调整,最后提出西南地区林业产业结构优化升级对策.     

基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计

极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.     

锌粉-硼砂-硼酸熔融-碘酸钾滴定法测定高硅锡精矿中的锡

针对高硅锡精矿中锡的测定时通常用锌粉-氢氧化钠熔融,精密度差,不能满足分析要求的问题,建立了锌粉-硼砂-硼酸熔融,盐酸浸取,铝粒将锡还原,碘酸钾滴定法测定高硅锡精矿中锡的分析方法。方法结果稳定,精密度好,相对标准偏差在0.19%~0.55%,加标回收率在96.9%~105%。分析结果能够满足高硅锡精矿中锡的测定要求。     

电子束敏感材料的原子尺度结构研究

分子筛和金属有机骨架(MOF)材料以其独特的孔道和骨架结构在催化、 储能、 干燥及净化和吸附分离等领域有着广泛应用, 对其结构的原子尺度表征对于深入理解其构效关系具有重要意义. 但其大孔道结构和有机骨架使得它们对电子束辐照极为敏感, 在常规透射电镜成像模式下结构会很快被破坏变为非晶, 从而无法获得孔道和骨架的原子排列信息. 最近发展起来的基于积分差分相位衬度扫描透射电子显微(iDPC-STEM)技术在电子敏感材料和轻元素组分成像方面展现出明显优势, 使得对多孔骨架材料及烃池物种的表征成为了可能. 本文综述了本课题组近期利用该技术对分子筛和MOF材料原子尺度结构方面的研究. 将iDPC-STEM技术应用到ZSM-5分子筛催化剂中, 实现了对该分子筛的原子级骨架结构的成像分析. 在MOF体系中, 利用该技术观察到MIL-101骨架内部有机连接体与金属节点的配位方式, 在此基础上解析了MIL-101结构中有机配体的连接和金属节点的苯环结构, 并观察了MOF的原子级表面、 界面和缺陷等局域结构特征. 最后对iDPC-STEM技术在原子尺度成像方面的应用潜力进行了总结与展望.     

生物硫醇荧光探针的研究进展

生物硫醇(包含半胱氨酸、高半胱氨酸和谷胱甘肽)在生命活动中扮演了重要的角色,其浓度的异常变化与某些疾病息息相关,因此对硫醇的检测具有重要意义.荧光探针因具有灵敏度高、时空分辨率好、无损伤、可视化等优势,在生物硫醇的检测方面得到了高度重视.利用硫醇在分子结构上的共同点(含巯基的氨基酸)和差异(分子大小、亲核性、空间位阻、细胞内含量),可通过迈克尔加成、亲核芳基取代、加成环化等反应实现对硫醇的选择性检测.综述了近3年来硫醇荧光探针领域的研究进展.首先介绍了对硫醇有选择性识别的荧光探针,随后分类讨论了对半胱氨酸、高半胱氨酸和谷胱甘肽各具有特异性检测的荧光探针,并重点介绍了分子设计、识别机理、荧光性质和成像应用,初步探讨了部分探针在监测细胞生命活动中的作用,同时还对本领域的发展提出了展望.     

三维分等级花状Cd0.8Zn0.2S的结构调控及其光催化CO2还原

近年来,光催化CO2还原被视为一种既能解决能源短缺又能减少温室气体,改善人类生存环境的绿色新型技术.然而,由于CO2气体的相对稳定性,构建高催化活性和高选择性的催化体系仍然面临着巨大挑战.锌硫镉固溶体作为一种廉价的固溶类材料,具有吸光范围适宜、化学性质稳定以及能带结构可调控等特点,在光催化还原CO2的方面表现出巨大的潜力.本文发展了一种简单的原位自组装法合成三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S,主要包括Cd^2+和Zn^2+离子在含硫氛围下自组装成核状前体,然后以柠檬酸钠作为形貌诱导剂进一步组装生长,同时控制Cd2+/Zn2+摩尔比和反应时间以实现三维分等级花状Cd0.8Zn0.2S的合成.结果表明,三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S在光催化还原CO2的过程中表现出优异的催化活性和稳定性.其中,在光照3 h后,CO产量达到41.4μmol g^?1,大约是相同光照条件下Cd0.8Zn0.2S纳米颗粒的三倍(14.7μmol g^?1).此外,三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S在光催化过程中展现出对光催化产物CO的较高选择性(89.9%),其中在没有任何牺牲剂或共催化剂作用下的TON为39.6.太赫兹时域光谱(THz-TDS)表明,这种三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S相较于Cd0.8Zn0.2S纳米颗粒更有利于对光的吸收,从而提高对光的有效利用率.原位漫反射傅立叶变化红外光谱表征分析揭示了三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S在光催化过程中表面吸附物质以及光催化还原中间体的存在及转化.通过实验数据和理论机理预测表明,该种三维分等级花状结构的Cd0.8Zn0.2S具有较高的电流密度和较好的载流子传输能力.基于这种三维的花状结构,使得Cd0.8Zn0.2S具有较大的比表面积和吸附位点,进一步提升体系的CO2吸附性能和光生电子的转移效率,从而有效提高光催化CO2还原的活性.     

四川省空气质量与经济发展的关联模型构建研究

综合空气污染指数(AQI)可以有效衡量区域空气质量转好以及碳中和等空气污染防治目标的达成度.选取四川省2015年与2019年空气质量监测数据、规模以上工业增加值增长率和综合能源消费总量等数据.首先,分析AQI指数的时空分布特征;其次,确定AQI指数与人均GDP、三大产业结构偏离度的相关关系;最后,结合库兹涅茨曲线理论,采用回归分析建立产业结构偏离度与AQI指数的函数关系.分析结果表明:第一、二产业结构偏离度与AQI指数呈正相关关系;第三产业结构偏离度与AQI指数呈负相关关系,但并不显著.未来四川省需要进一步优化产业结构,促进第二产业的内部结构优化升级和经济效益的提升.     

基于多维动态隶属度的模糊时间序列的天然气月负荷预测

准确的天然气负荷预测对于完善城市燃气供需系统与提高能源利用效率都大有裨益。由于燃气负荷序列受到多种不确定因素的影响,为了捕捉月度负荷的模糊性和非线性等复杂特征,本文结合模糊理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的特性,提出了一种基于多维动态隶属度的模糊时间序列的预测新方法。首先,利用模糊C均值聚类(FCM)从原始数据中构建多维隶属度序列;其次,利用LSTM对多维隶属度序列同时进行预测,得到其动态隶属度;最后,去模糊化得到燃气负荷的预测值。应用该模型对四川成都某地区的天然气月度负荷进行了未来三个月的预测,并与经典模糊时间序列(FTS)、ARIMA模型、BP神经网络(BPNN)、LSTM等模型进行对比。实验结果表明,新模型的MAE、RMSE以及MAPE均优于其他模型。因此,本文提出的模型可对城市燃气供给和调度提供有价值的参考。     

覆盖粗糙集的不确定性度量研究进展

覆盖粗糙集作为经典粗糙集一种较为流行的扩充模型,其现有不确定性度量方法主要包括覆盖粒度、粗糙度、粗糙熵、模糊度和模糊熵等。本文从纯粗糙集、信息论和模糊性三个视角对覆盖粗糙集的不确定性度量方法进行了分类梳理,通过结合覆盖粒度对覆盖粗糙度、覆盖精确度和覆盖粗糙熵进行了修正定义;设计了基于最小描述交的隶属函数,结合隶属函数对覆盖模糊度和覆盖模糊熵重新定义,给出了相关推论,分析了相关性质,为后续研究覆盖粗糙集不确定性的相关问题提供了新思路。