生物化学产甲烷动力学的教学实践

厌氧消化是自然界有机物质分解代谢的重要途径,对实现环境和经济的可持续发展具有重要意义。消化中产甲烷过程涉及众多生化反应,其规律很难准确描述。教师在生物化学课程中引入厌氧消化产甲烷动力学教学,设计了5个紧密衔接的教学模块,介绍了3种常见产甲烷动力学模型的推导过程、适用范围、参数特点,教授学生利用软件完成数据拟合的方法,并训练其对拟合结果进行分析。本教学改革通过将产甲烷动力学引入课堂,使学生在更好地理解复杂的厌氧消化反应过程基础知识的同时,构建了理论与实践应用间的桥梁,不仅掌握了精准定量描述厌氧消化过程中产甲烷规律的模型,还学到利用比较动力学参数来评价不同原料发酵规律差异的方法,为未来其参与实际生产和工程实践奠定了基础,获得了良好的教学效果。本文介绍了教学改革的具体内容,对完善生物化学的教学框架和改善教学质量具有重要意义,同时为环境工程、化学工程、新能源工程、生物工程等相关专业课程及实验教学的改革和探索提供了有益参考。     

微生物铁氧化还原作用对水中砷锑去除影响的研究进展

砷锑污染在全球领域广泛存在,与常规的铁氧化物相比,微生物铁氧化生成的含Fe(Ⅲ)矿物对水中砷/锑(As/Sb)具有更强的吸附能力,并因其高效、实用和环境友好而具有广阔的应用前景,但微生物铁还原也可能导致被吸附的As/Sb再次释放。本文综述了微生物铁氧化还原作用对As/Sb去除影响的研究进展,归纳了铁矿物“合成-溶解-转化”的微生物循环过程以及该循环伴随的水中As/Sb固定、溶解与转化机理,整合了微生物合成Fe(Ⅲ)矿物的矿物学性质、对As/Sb固定的热动力学规律和络合机制,总结了微生物合成Fe(Ⅲ)矿物对As/Sb去除的影响因素,基于该研究的现存问题展望了利用微生物铁氧化还原作用去除As/Sb的发展方向。     

氧化铟锡薄膜的磁感应热声分析

基于优良导体在磁场下的涡流效应理论和固体的热声效应理论,建立了氧化铟锡(ITO)导电薄膜磁-热-声效应的理论模型,推导了导电薄膜热致发声的温度振荡和输出声压表达式。对有基底的ITO导电膜进行了磁场下的热声理论计算和实验测试,结果表明：薄膜的温度振荡值随频率呈上升趋势,与电-热-声模型相比趋势相反;薄膜声压的理论值与实验值在频域内的变化趋势基本吻合,验证了理论模型的正确性。进而,根据磁-热-声的理论模型,分析了线圈相关参数对薄膜声压级的影响,结果表明：薄膜声压级随着线圈匝数的增加而增大,随着薄膜与线圈中心距离的增加而减小,随着线圈半径的增加而减小。文中的研究结果拓展了导电薄膜在扬声器等领域的应用。     

Improved performance of Au nanocrystal nonvolatile memory by N_2-plasma treatment on HfO_2 blocking layer

The N_2-plasma treatment on a HfO_2 blocking layer of Au nanocrystal nonvolatile memory without any post annealing is investigated. The electrical characteristics of the MOS capacitor with structure of Al–Ta N/HfO_2/Si O2/p-Si are also characterized. After N_2-plasma treatment, the nitrogen atoms are incorporated into HfO_2 film and may passivate the oxygen vacancy states. The surface roughness of HfO_2 film can also be reduced. Those improvements of HfO_2 film lead to a smaller hysteresis and lower leakage current density of the MOS capacitor. The N_2-plasma is introduced into Au nanocrystal(NC) nonvolatile memory to treat the HfO_2 blocking layer. For the N_2-plasma treated device, it shows a better retention characteristic and is twice as large in the memory window than that for the no N_2-plasma treated device. It can be concluded that the N_2-plasma treatment method can be applied to future nonvolatile memory applications.     

UPLC-MS/MS法同时测定土壤中3种磺酰脲类除草剂残留

建立了QuEChERS法–超高效液相色谱–串联质谱法(UPLC-MS/MS)快速测定土壤中噻吩磺隆、苯磺隆、氯嘧磺隆3种磺酰脲类除草剂的方法。采用振荡提取、QuEChERS法净化方法处理土壤样品,利用UPLC-MS/MS分析,在多反应监测(MRM)模式下以0.1%甲酸水和乙腈为流动相梯度洗脱。3种除草剂在0.5~500μg/L的质量浓度范围内线性关系良好,相关系数为:0.996~0.999。在10,50μg/kg水平下进行加标回收实验,平均回收率为81.4%~92.9%,RSD为5.5%~10.6%,方法检出限(S/N=3)为0.12~0.16μg/kg。方法可用于大量实际土壤样品中3种除草剂的检测。     

时差法超声波流量计测量精度的补偿方法*

超声波时差法测量精度的提高,不仅使流量计的测量值更加准确,更能满足工业生产监控的智能化及自动化的需求。文中对时差法流量计的测量原理以及影响因素进行分析,结合超声波接收原理,设计了过零检测电路结构,并在顺逆流的时间差的测量问题上,应用互相关算法,完成对时间测量的自补偿。实验结果显示:在采取以上补偿方法后,能有效改善流量计精度,时差测量误差小于0.8%,并提高了测量实时性。     

具有变号非线性项的奇异二阶三点边值问题的三个非零正解

该文研究一类具有变号非线性项的奇异二阶三点边值问题多个正解的存在性. 运用Leggett-Williams不动点定理在$f$满足一定的增长条件下, 获得了至少三个非零正解存在的结果.     

C(3)-酯基取代的1,5-苯并硫氮杂卓的合成、晶体结构及抑菌和构效关系的研究

设计、合成了三类C(3)酯基取代的1,5-苯并硫氮杂卓衍生物: 2,3/2,5-二氢和2,3,4,5-四氢-1,5-苯并硫氮杂卓-3-甲酸乙酯, 采用元素分析、IR、MS、1H NMR及X射线衍射法确定了标题化合物的分子结构．结构分析表明, 2,5-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓-3-甲酸乙酯属单斜晶系, C2/c空间群, 晶胞参数为: a＝2.0319(4) nm, b＝1.4985(3) nm, c＝1.3659(3) nm, α＝90°, β＝120.49(3)°, γ＝90°, V＝3.5840(12) nm3, Z＝8, Dc＝1.397 g/cm3, μ＝0.351 mm－1, F(000)＝1560, R＝0.0478, Rw＝0.1304; 研究了2,3/2,5-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓的合成反应条件, 发现该两种互变异构体分别是速度控制产物和平衡控制产物; 抑菌活性及抑真菌构效关系研究表明, 亚胺型的2,3-二氢-1,5-苯并硫氮杂卓具有明显的抑菌活性, 亚胺官能团是其抑真菌的药效团．     

啁啾超短激光脉冲对二能级体系特性的调控

 研究了啁啾超短激光脉冲与二能级体系近共振作用下的特性.采用光与物质相互作用的半经典理论,建立了含啁啾相位项的修正光学Bloch方程,并用高准确度、快速和可靠的四阶龙格-库塔法数值求解了该方程.通过数值计算,得到啁啾符号和啁啾量与Bloch矢量的关系,以及共振失谐量符号和啁啾符号对Bloch矢量性质影响的规律.结果表明,啁啾的符号和大小对Bloch矢量的瞬态相干过程和稳态特性都会产生明显的调制作用,由此可以通过调节激光脉冲的啁啾特性来实现对二能级体系性质的调控.     

深度神经网络和高光谱显微图像的二维材料纳米片识别

近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS₂纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS₂和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。