共聚改性g-C3N4-N可见光催化降解RhB的研究

染料废水的排放对人类健康和生态系统构成严重威胁,光催化技术因其操作简单、绿色环保等优点在解决环境污染问题上已显示出巨大的潜力。类石墨相氮化碳（g-C₃N₄）由于成本低且具有良好的化学稳定性,被认为是光催化领域最有前景的新型光催化剂之一,但由于单一g-C₃N₄的比表面积小、可见光吸收能力低、光生电子-空穴复合率高影响了其光催化性能。以邻氨基苯甲腈和尿素为原料,通过高温共聚改性制备高催化活性的g-C₃N₄-N光催化剂,研究g-C₃N₄-N在不同pH值、g-C₃N₄-N投加量和RhB溶液浓度条件下对RhB光催化降解的影响,并结合红外光谱、XRD、BET、UV-Vis对g-C₃N₄-N光催化降解RhB的机理和染料降解路径进行解析。结果表明,经共聚改性制备的碳化氮为类石墨型纯相g-C₃N₄-N,具有稳定的光催化活性、大的比表面积和多孔结构,在初始pH值为3时,加入50 mg的g-C₃N₄-N在可见光条件下光催化降解10 mg·L-1 的RhB可达到最好的光催化降解效果,RhB在暗反应30 min内的吸附去除率可达30%左右,120 min的去除率达到97.7%。在光催化作用下,g-C₃N₄-N将吸附在光催化剂表面的罗丹明B分子通过快速N-脱乙基过程形成DER、EER和AR等大分子中间体,它们在空穴与·OH和·O-₂作用下,共轭结构裂解、开环,生成丁二酸、间苯二酚、丙酸等小分子,脱除的乙基被逐步氧化为乙二醇,这些小分子可以被转化为CO₂和H₂O。     

液相色谱法测定中药材中的富马酸单甲酯与富马酸二甲酯

建立了同时测定中药材中富马酸单甲酯(MMF)和富马酸二甲酯(DMF)的高效液相色谱方法。样品经乙酸乙酯提取、氨基复合石墨碳固相萃取柱净化后,C18柱分离,二极管阵列检测器检测。在0.025~5.0 μg/mL浓度范围内,色谱峰面积与分析物浓度呈良好线性关系,MMF和DMF的检出限(S/N=3)分别为0.015、0.020 mg/kg,定量下限(S/N=10)分别为0.05、0.06 mg/kg。当加标浓度水平为0.1、0.2、0.5 mg/kg时,MMF和DMF的回收率为78.9%~97.3%,相对标准偏差(RSD,n=6)为1.7%~6.0%。方法灵敏、可靠,能够满足中药材中MMF和DMF残留检测的要求。     

镱掺杂钼酸铅的光谱和EPR谱的理论研究

该文表达了一个研究Yb³⁺掺杂PbMoO₄晶体的光谱和电子顺磁共振谱(EPR)的理论方法. 采用晶体场理论,推导了有关光谱和电子顺磁共振谱的公式. 基于这些理论公式,构建了4f¹³电子组态在D_2d晶体对称下包括Zeeman磁相互作用的14阶能量矩阵. 通过对角化这一能量矩阵,研究了Yb³⁺掺杂PbMoO₄晶体的光谱和电子顺磁共振谱. 所得的理论结果与实验值很好符合. 而且,相关的晶体场参量也在研究中确定.     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

高光谱成像技术的柚类品种鉴别研究

柚类种质和品种资源繁多,现有的柚类品种鉴别方法检测时间长,费用高。旨在利用高光谱成像技术探索主要柚类品种快速识别的可行性。试验选用4个具有代表性的柚类品种,利用高光谱成像技术,采集240个叶片样本(60个/品种)上表面和下表面的高光谱图像。高光谱图像标定后,提取样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析。利用Kennard-Stone法将样本划分为校正集(192个)和验证集(48个)。采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)对原始光谱曲线进行预处理后,分别采用主成分分析 (PCA)和连续投影算法 (SPA )提取最佳主成分和有效波长,并将其作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,建立基于叶片上表面和下表面光谱信息的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型。结果显示,基于叶片上表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型对建模集样本的识别正确率分别为99.46%和98.44%,对预测集样本的识别正确率均为95.83%。基于叶片下表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型对建模集样本和预测集样本的识别正确率皆为100%。表明,利用高光谱成像技术结合PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM可实现柚类品种的快速鉴别,叶片下表面光谱信息鉴别效果优于叶片上表面。该研究为柚类的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

双混沌光注入VCSEL获取宽带宽偏振混沌信号

基于自旋反转模型(SFM),理论研究了双混沌光注入时偏振混沌信号的带宽特性。研究结果表明,与单混沌光注入方式相比,双混沌光注入方式可减弱注入锁定效应,垂直腔面发射激光器(VCSEL)可在注入强度和频率失谐参数空间的更大范围内获得偏振宽带宽混沌信号。对于给定的注入强度,当双混沌光的两个频率失谐绝对值同为较大值时,系统更易产生宽带宽的偏振混沌;对于给定的频率失谐,系统可在两个注入强度参数空间的特定区域内实现宽带宽混沌输出,且正的频率失谐条件更有利于该区域的扩展。     

方钢管混凝土框架抗震性能及P-Δ效应研究

为了对方钢管混凝土框架的抗震性能及P-Δ效应进行研究,设计制作了1榀方钢管混凝土框架进行低周反复加载试验。研究表明:方钢管混凝土框架试件的滞回曲线呈饱满的梭形,破坏时的等效黏滞阻尼系数为0.2241,表明该框架结构具有良好的抗震耗能性能;试件在正负向的平均位移延性系数为2.94,表现出了较好的延性性能;破坏时的平均位移转角为1/36,表现出了较强的抗倒塌能力;随着加载位移的增加,试件的残余变形及等效黏滞阻尼系数均会逐渐增大,而强度衰减幅度总体上呈现出先增大后减小的变化趋势,刚度退化速率呈现出先快后慢的变化趋势。最后基于试验数据,对P-Δ效应的影响进行了分析,提出了相关建议。上述结果可为相关的工程应用及理论分析提供参考。     

多体系统指标2运动方程HHT方法违约校正1）

采用Cartesian绝对坐标建模方法,完整约束多体系统运动方程是指标3的微分--代数方程（differentialalgebraic equations,DAEs）,数值求解指标3的DAEs属于高指标问题,通过对位置约束方程求导,可使运动方程的指标降为2.位置约束方程求导得到的是速度约束方程.直接求解指标3的运动方程,速度约束方程得不到满足,而且高指标DAEs的数值求解存在一些问题.论文首先采用HHT（Hilber--Hughes--Taylor）直接积分方法求解降指标得到的指标2运动方程,此时速度约束方程参与离散计算,从机器精度上讲速度约束自然得到满足,而位置约束方程没有参与计算,存在“违约”.针对违约问题,采用基于Moore--Penrose广义逆理论的违约校正方法,消除位置约束方程的违约.指标2运动方程HHT方法违约校正,将HHT方法和违约校正方法很好地结合,在数值求解指标2运动方程的过程中,位置约束方程和速度约束方程都不存在违约问题,而且新方法没有引入新的未知数向量,离散得到的非线性方程组的方程数量与原指标2运动方程的方程数量相同,求解规模没有扩大.新方法的实用和有效性通过算例的数值实验得到验证,数值实验也说明新方法保持了HHT方法本身具有的数值阻尼可以控制和二阶精度的特性.最后从非线性方程组的求解规模和计算速度上与其他方法进行了比较分析,说明新方法的优势所在.     

基于高光谱技术的有机鸡蛋与普通鸡蛋鉴别

当今全球范围内有机食品行业发展迅速,体现出消费者对食品质量安全的重视。相比于普通鸡蛋,有机鸡蛋因严格的生产条件以及更高的营养价值生产成本更高、售价更贵。市面上所销售的有机鸡蛋虽取得了严格有机食品认证标识,但依旧不能阻止不法份子将普通鸡蛋冒充有机鸡蛋销售,从而谋取利润。这一行为不仅会损害有机鸡蛋生产商的利益,也降低了人们对有机食品的信任度,为此需要一种有效的对有机鸡蛋和普通鸡蛋无损鉴别方法。使用高光谱技术透射成像的方式,可以获取物质内部的信息,以有机鸡蛋和普通鸡蛋为试验对象,采集鸡蛋样本364～1 025 nm波长范围的高光谱图像数据,从采集到的数据中提取出鸡蛋蛋清和蛋黄感兴趣区域(ROI)的平均透射光谱数据。根据透射光谱曲线图筛选出有机鸡蛋与普通鸡蛋光谱响应差异明显的波段区间,分别通过偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)建立鸡蛋类别的鉴别模型,结果表明模型分别根据蛋黄区域与蛋清区域数据进行建模的鉴别准确率相近,进一步对蛋黄区域数据进行分析。由于高光谱数据量大且存在大量冗余信息,给数据采集、存储、传输和建模处理都带来不便,因此分别通过连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对蛋黄ROI数据进行降维处理,剔除了大量冗余信息后再建模。最终,使用对蛋黄ROI区域运用SPA降维后得到的23个特征波长建立的SPA-SVM鉴别模型在测试集的准确率最高达到94.2%。结果表明,通过高光谱技术对有机鸡蛋和普通鸡蛋进行无损鉴别有一定效果。