基于金属有机框架水凝胶的一步式快速富集检测养殖水体中孔雀石绿北大核心CSCD

孔雀石绿是一种三苯甲烷类化合物,在水产品饲养中对疾病的防治有着不错的疗效,但因对人体健康有危害而被列为禁用药。由于实际样品中成分复杂,对于此类染料的检测方法难以同时兼具富集性好、灵敏度高且方便快速的优点。该工作制备了金属有机框架材料(MOF),采用MOF纳米材料掺杂的水凝胶(PAAM-SA/MOF)对养殖水体中的孔雀石绿进行吸附研究。采用一系列表征手段对MOF、PAAM-SA和PAAM-SA/MOF的微观形貌进行分析,结果表明吸附材料已成功合成。通过优化水凝胶吸附剂用量、吸附时间、孔雀石绿溶液pH、吸附温度、孔雀石绿溶液初始浓度等吸附萃取条件,使溶液中的孔雀石绿基本完全吸附在水凝胶中,在最优条件下,吸附效率最高可达97%。此外,采用不同极性的有机溶剂对吸附的孔雀石绿进行洗脱,通过优化洗脱液体积,脱附率最高达99%。在最佳条件下,该方法在高、中、低3个水平下的样品加标回收试验中回收率达到84.8%~118.1%,相对标准偏差小于5.1%,方法的检出限为0.083μg/L(S/N=3),定量限为0.25μg/L(S/N=10)。该方法简化了前处理过程,结合了MOF和水凝胶这二者各自的优点,添加的MOF材料可以在水凝胶体系中发挥其良好的吸附性,既解决了传统的MOF材料因粒径太小而回收率低的难题,便于吸附后直接提取,同时也解决了纯水凝胶吸附效率较低的问题,整体上提高了吸附效率和可回收性。实际样品测试表明该新型水凝胶吸附材料可用于养殖水体中孔雀石绿的快速萃取和检测,在食品检测领域具有很大潜力。     

激光诱导铝基碳纳米管薄膜及场发射性能

结合电泳沉积和激光纳米焊接技术在常温下成功制备了铝基单壁碳纳米管(SWCNTs-Al)薄膜。首先,将单壁碳纳米管电泳沉积到铝片基底上,再使用皮秒脉冲激光构建二者的可靠连接。对SWCNTsAl薄膜进行场发射性能测试,开启电压从焊接前的5.1V/μm降低到2.1V/μm,发射电流密度显著提高且更加稳定。这主要是激光纳米焊接后界面接触阻抗减小,场致电子发射更容易实现的结果。基于SWCNTs-Al薄膜的表面形貌图和场发射性能测试结果,确定了最优的激光纳米焊接参数。     

表面增强拉曼光谱在食源性致病微生物检测中的应用研究

食源性致病微生物导致的食源性疾病已成为全球化的公共卫生问题。快速、有效地检测食源性致病微生物是实现食源性疾病预防与控制的关键环节，也是保障食品安全的技术关键。表面增强拉曼光谱(SERS)具有简单、快速、灵敏度高等优点，在食品安全、生物医学、环境监控等领域展现出良好的应用前景。介绍了近年来SERS在食源性致病微生物检测中的应用研究进展。对SERS技术概况、SERS增强理论及SERS增强基底进行了简要介绍，重点回顾了SERS在食源性致病微生物检测中的应用和发展现状。在食品安全分析方面，利用SERS与模式识别方法相结合对食品中常见食源性致病微生物能实现快速、有效鉴别，部分研究已应用于不同食品样品的分析，体现了SERS作为“指纹图谱”的分析优势；在医学诊断方面，SERS可对病理样品(如血液、尿液等)中食源性致病微生物进行快速检测，缩短了样本分析时间，使食源性疾病的快速诊断成为可能；随着微流控技术的发展，微流控平台结合SERS技术被称为“芯片实验室”应用于食源性致病微生物的检测，可提高分析的可控性，稳定性，特异性和灵敏度。通过对比分析，发现不同研究可采用不同分离方法、不同基底、不同目标捕获方式等实现了食源性致病微生物的检测，展示了不同方法间的差异性。已有研究表明了SERS在食源性致病微生物检测中应用可克服传统方法耗时等缺点，实现灵敏快速分析，为食品安全实时监控，食源性疾病即时诊断提供了有效的分析工具。同时，指出了SERS技术应用于食源性致病微生物分析依然面临很大挑战，(1)大多数研究并没有聚焦于实际样品，而标准培养液和实际样品的SERS检测存在较大差异，实际样品组分会对SERS响应产生干扰；(2)不同方法结果有较大差异，主要是由于纳米增强基底差异，吸附方式原理的差异，稳定性的差异等，因此需要更多深入研究进一步优化条件；(3)期望建立标准化的SERS方法替代传统技术，充分展示SERS作为新兴分析工具快速、灵敏、简捷的优势应用于食品安全，医学诊断等领域。将来，随着研究的深入及相关学科的发展，SERS作为极具潜力的快速分析工具，将在食品安全，生物医学等领域具有更广阔的应用前景。     

流动注射微柱预富集-火焰原子吸收光谱法测定海水中铅(Ⅱ)

应用流动注射技术,用D412螯合树脂微柱富集海水中的铅(Ⅱ),并与火焰原子吸收光谱法相结合测定海水中铅(Ⅱ)。20mL海水样品以3mL.min-1流量进柱,被树脂螯合吸附富集,以0.2mol.L-1乙酸铵溶液5mL淋洗柱体去除干扰物,以4mol.L-1硝酸溶液4mL为洗脱剂(流量为7mL.min-1),洗脱液直接引入火焰原子吸收光谱仪雾化器,在线检测。当海水样进样20mL时,铅(Ⅱ)测定灵敏度可提高约35倍;检出限(3s)为1.3μg.L-1。实际应用于海水样品分析,加标回收率为94.5%,测定值的相对标准偏差(n=6)为2.2%。     

含醛基功能化离子液体为载体液相合成氨基醚类化合物

以1-甲基咪唑、对二氯苄、对羟基苯甲醛和四氟硼酸钠为原料, 制备了一种含醛基的新型功能化离子液体1-(4-对甲酰基苯氧基亚甲基苄基)-3-甲基咪唑四氟硼酸盐(简写为[fmmim][BF4]). 为拓展功能化离子液体为载体的液相合成反应体系, 以该含醛基功能化离子液体为可溶性液相载体, 进行了Williamson醚化的合成反应, 较高产率和纯度得到了一系列氨基醚类化合物, 切割后得到的目标化合物不需要进行进一步的柱色谱纯化处理, 产率为81%～85%, 纯度为96%～99%. 回收得到的功能化离子液体可以重复套用多次而不影响其功效, 目标化合物的产率在81%～84%之间波动. 结果表明该方法可高效率地用于基于Williamson醚化反应的液相组合化学合成.     

基于张量的深度学习算法的改进

提出用概率协同表示(probabilistic collaborative representation-based classifier, ProCRC)的方法生成权重系数对所提取的动作特征进行更新.首先,利用深度学习的思想将人体不同动作的视频分为5层;然后分别对各层的节点进行特征提取,同时,运用ProCRC产生梯度下降法所需的权重向量,对所提取的特征进行更新;最后,基于张量的思想进行特征的聚类分析.仿真实验结果表明,该方法优于稀疏表示的方法(sparse representation-based classifier, SRC).     

基于信息增益率的WNB水下机器人故障分类

提高故障诊断能力对于确保水下机器人系统的稳定运行具有重要意义,故障分类是目前水下机器人故障诊断所面临的一个重要问题。针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于信息增益率的加权朴素贝叶斯故障分类算法。首先,计算故障训练样本的先验概率,将各属性的信息增益率作为权值;其次,构建基于增益率加权的朴素贝叶斯分类模型;然后,对检测的故障数据利用分类模型获取具有最大后验概率的故障模式,实现故障分类。与朴素贝叶斯算法和决策树算法相比,仿真实验结果表明基于信息增益率加权的朴素贝叶斯算法的分类成功率更高,能够有效地实现水下机器人的故障分类。     

容错实时任务调度的DSPN建模与分析

复杂系统的形式化描述对新系统的设计以及现有系统的改进与评价都具有十分重要的作用。针对处理机系统容错实时混合任务调度,提出采用确定与随机Petri网(Deterministic and Stochastic Petri Net, DSPN)进行建模与性能分析。首先,根据任务执行的优先级、周期性、容错性和实时性,将任务分为四类;然后,采用DSPN对任务调度执行过程,不同优先级任务抢占式调度,处理机故障及故障恢复过程进行建模,由此构成处理机系统容错实时任务调度过程的DSPN模型;最后,仿真实验结果表明,在负载相同情况下,处理机利用率基本相同,且具有容错的实时任务调度算法可以有效地降低任务错失率。容错实时任务调度DSPN模型可以为复杂任务调度系统的Petri网建模与分析奠定了基础,并为实际工程应用提供了理论指导。     

电子膨胀阀对制冷量特性的实验研究

空调系统的设备按设计负荷配置,但大部分时间都处于低于设计负荷下运行,增加了无效的能耗。电机长期工作在低负荷时的效率和功率因数均较低,降低了空调机组的性能系数COP,增加了空调机组的能耗。因此,用电子膨胀阀来调节制冷系统的制冷量,从而使系统运行的能耗减少是具有意义并且是可行的。     

基于数据驱动方法的控制器设计及其参数整定

以一般离散时间非线性系统为研究对象,提出一类基于数据驱动的控制器设计及其参数整定方法.方法首先依据非参数时变动态线性化定理提出3种控制器结构,再采用迭代反馈整定方法(IFT)优化其控制器参数,从根本上解决了IFT方法给定控制器结构时存在的盲目性.最后将该方法与另外两种数据驱动控制方法---无模型自适应控制(MFAC)和IFT方法进行比较研究,结果表明方法是有效的.