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1.
N-乙基吡咯是吡咯分子的一个乙基取代衍生物,它的激发态衰变动力学目前为止很少被研究. 本文利用飞秒时间分辨光电子成像的实验方法研究N-乙基吡咯分子S1态的衰变动力学. 实验采用241.9和237.7 nm的泵浦激发波长. 在241.9 nm激发下,得到5.0±0.7 ps,66.4±15.6 ps和1.3±0.1 ns三个寿命常数. 在237.7 nm激发下,得到2.1±0.1 ps和13.1±1.2 ps两个寿命常数. 所有寿命常数都归属为S1态的振动态. 本文并对不同S1振动态的弛豫机理进行了讨论. 相似文献
2.
近些年发展起来的近场动力学方法对于模拟复杂的断裂破坏问题具有显著优势.然而,计算精度不高一直是影响该方法进一步发展的瓶颈问题之一.区域积分不精确和键缺失导致的边界效应是降低该方法计算精度的两个主要原因.针对一维键型近场动力学模型,本文通过修正微模量提高区域积分的精度,通过理性构建固定边界和力边界虚拟键改善边界效应,建立了高精度近场动力学方法.数值结果表明,与经典的近场动力学方法相比,本文方法显著提高了计算精度,准静态常应变问题甚至能够达到机器精度. 相似文献
3.
新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该方法能够为社会化商务中消费者信任的分析提供新视角,为平台制定精准化营销策略提供支持。 相似文献
4.
5.
原创药物的研制得益于蛋白质新靶标的发现,而新靶标的发现依赖于高可信度、高通量的药物-蛋白质相互作用分析方法。蛋白质作为生命功能的执行者,其表达量、空间定位与结构差异直接影响药效的发挥。目前,超过85%的蛋白质尚被认为是无法成药的,主要原因是缺少药物分子靶向的空腔以及相应的反应活性位点。因此,基于蛋白质组学层次实现对氨基酸反应活性位点的表征成为原创共价靶向药物设计的关键,也是克服难以成药靶标蛋白问题的关键。近年来,质谱技术的飞速发展极大地推动了基于蛋白质组学技术的药物-靶蛋白相互作用研究。其中基于活性的蛋白质组分析(ABPP)策略是利用活性位点导向的化学探针分子在复杂样品中实现功能状态酶和药物靶标等蛋白质的检测。基于化学探针的开发和质谱定量技术的发展,ABPP技术在氨基酸反应活性表征研究中展现出重要的应用潜力,将助力于药物新靶标的发现和药物先导化合物的开发。ABPP策略主要基于蛋白质的活性特征进行富集,活性探针作为ABPP策略的核心,近年来取得了飞速进展。该文回顾了ABPP策略的发展历程,重点介绍基于广谱活性探针的ABPP技术在多种氨基酸反应活性筛选领域的研究进展,并对其在药物靶点发现中... 相似文献
6.
聚氯乙烯是世界上产量最大的通用塑料,在日常生活的诸多领域具有广泛应用.按照原料来源划分,聚氯乙烯的工业生产方法主要有基于煤炭的电石法和基于石油的“平衡法”.我国有丰富的煤炭资源,因此,电石乙炔法是合成聚氯乙烯的主要途径.该方法采用乙炔与氯化氢在活性炭担载氯化汞催化剂上进行氢氯化反应得到聚氯乙烯的单体氯乙烯.然而,由于汞催化剂的挥发性以及毒性,开发汞替代催化剂迫在眉睫.乙炔与二氯乙烷耦合反应是将煤炭与石油资源共同利用来制备聚氯乙烯的一条极具吸引力的途径.相对于研究相对成熟的氢氯化反应,目前耦合反应的研究较少,所开发的催化剂活性与氢氯化体系相比仍有数量级的差距,反应机制仍存在较大争议.争议的焦点在于:二氯乙烷是通过先裂解产生氯化氢,后者再与乙炔发生氢氯化反应,还是二氯乙烷活化后直接与乙炔进行耦合反应.本文报道了一种通过结合预氧化-热裂解的新方法用于制备高活性、高稳定性氮化碳基催化剂,并且将其应用到二氯乙烷裂解反应中,获得较好的活性.表征结果表明,通过改变预氧化温度能够调控不同氮物种缺陷的分布,并发现较高的吡啶氮含量更有利于提高催化剂催化催化裂解反应的活性.进一步添加金属组分(金、铂和钌)修饰上述氮化碳催化剂构建了一系列M/C3N4/AC(M=Au,Pt,Ru)双金属催化剂.结合多种表征技术、稳态反应性能测试以及动力学研究发现,金属组分主要以氯化物的形式单原子分散在载体上,且金属的存在造成两种反应物分子在金属位点上的竞争吸附,因此催化剂在强化氢氯化反应的同时,也减弱了脱氯化氢反应性能,其催化耦合反应总体性能呈现如下趋势:Au/C3N4/AC>Pt/C3N4/AC>Ru/C3N4/AC.基于上述结论,通过装填C3N4/AC和单原子催化剂Au/C3N4/AC的串联反应器,实现了耦合反应的过程强化.综上可见,二氯乙烷脱氯化氢反应是乙炔与二氯乙烷耦合反应的必要步骤,未来催化剂的设计需要考虑到乙炔与二氯乙烷的活化需要不同的活性位点. 相似文献
7.
建立科学、有效、准确的空气质量预测系统,对于保护人们的身体健康和促进社会的和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义。研究聚焦化工园区,基于物联网背景下企业排放实时数据,融合气象信息,采用多种有监督式机器学习(决策树、多元线性回归、Lasso回归、支持向量机、Xgboost、梯度提升机、Light GBM、MLP(多层感知觉神经网络))及改进的集成学习Stacking策略实现化工园区空气质量的预测,并识别影响大气污染的关键因素。结果表明:(1)Stacking策略下的预测框架与单模型预测结果相比有统计学意义上的显著提升。(2)在Stacking策略中,初级、次级学习器的选择策略影响预测的精度和泛化性,最佳模式为初级采用强学习器,次级使用线性模型。(3)在同一园区、不同企业污染物不同排放口对空气质量影响不同,研究结论可为政府监管部门对化工园区的治理和管控提供决策支持。 相似文献
8.
分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势. 相似文献
9.
10.
采用共沉淀法成功地合成了不同Mg掺杂量的Ce1-xMgxO2(x=0.05、0.10、0.15、0.20)固溶体催化材料,并运用透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、氮气吸附-脱附测试、拉曼光谱、X射线光电子能谱(XPS)、CO2程序升温脱附(CO2-TPD)等技术对这些材料进行了表征。结果发现,通过调控CeO2晶格中Mg的含量,可以调控所制备的Ce1-xMgxO2催化材料的粒径、比表面积、表面缺陷等。其中Ce0.90Mg0.10O2展现了最佳的表面性质,具有最小的平均粒径(约5.8 nm),最大的比表面积(约136 m2·g-1)以及最高的表面氧含量(31.98%)。将Ce1-xMgxO2催化材料涂覆在堇青石蜂窝陶瓷上制成整体催化剂,考察其对CO2和CH3OH直接合成碳酸二甲酯的催化性能。在140℃、2.4 MPa、反应2 h的条件下,Ce0.90Mg0.10O2整体催化剂上碳酸二甲酯的收率高达20.21%,催化效果明显优于CeO2和其余的Ce1-xMgxO2(x=0.05、0.15、0.20)催化材料。 相似文献