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1.
多孔液体(Porous Liquids, PLs)是一类结合了多孔固体永久性孔隙与液态流动性优势的新材料. 自2007年, PLs的概念被首次提出以来, 其在合成策略与应用领域方面均取得了较大的突破. 然而, 传统的PLs因高黏度、高密度、高熔点与高原材料成本等缺陷极大程度制约了其在流动工业系统中的大规模应用. 因此, 迫切需要寻求理想的位阻溶剂用于制备先进的多孔液体. 离子液体(Ionic Liquids, ILs)因独特的可调节物理特性、非挥发性、高稳定性、易获得、经济性高、低再生能耗等特性, 使其成为构筑PLs中最具有应用前景的理想溶剂之一. 在过去的5年间, 基于多种ILs与先进多孔固体(如有机笼、金属有机框架、中空碳、沸石、多孔聚合物等)制备的多孔离子液体(Porous Ionic Liquids, PILs)被陆续报道. PILs独特的永久性孔隙、无溶剂挥发、再生能力强、黏度可调、低熔点、高稳定性等特性加快了其在气体吸附、分离、催化、萃取、分子分离等领域的快速发展. 本综述围绕PILs的构筑策略、特性、应用领域等阐述了其研究进展. 最后, 对PILs在制备中存在的挑战与未来的研究方向进行了归纳与展望.  相似文献   
2.
采用一种新型的金刚石颗粒制备方法,利用微波辅助化学气相沉积技术,向反应室内通入氢气,以固态石墨片同时作为碳源和衬底沉积金刚石颗粒.利用该方法合成的金刚石颗粒具有微米级尺寸,可用作研磨剂、抛光剂、形核剂等.但是合成的金刚石颗粒中仍含有少量的非晶碳,且合成颗粒的尺寸均匀性有待提高.为解决以上问题,本文中在反应不同阶段(初期、中期及末期)通入氧气,形成氧等离子体;研究氧等离子体对合成的金刚石颗粒形貌、尺寸、质量、纯度的影响,以及随氧等离子体添加阶段不同而产生的不同变化情况.结果 表明,经氧等离子体处理的金刚石颗粒形貌略有改变,表面光滑度更好,且金刚石颗粒尺寸的一致性有所提高;经过激光粒度测试发现,金刚石颗粒的尺寸主要集中在25~ 29 μm.添加氧等离子体有助于消除金刚石中的非晶碳,提高金刚石纯度;且在反应初期添加氧等离子体可最大程度提高金刚石颗粒质量.  相似文献   
3.
以宫颈癌HeLa细胞为载体,细胞内源性谷胱甘肽为保护剂和稳定剂,在细胞生命代谢活动驱动下合成性质优良的CdS量子点。光学性能表征显示,该CdS量子点在波长为450nm左右有发射峰,其荧光产率为5.2%。透射电镜表征显示CdS量子点粒径约为3.0nm,X射线衍射光谱表明该CdS量子点为立方晶型结构。  相似文献   
4.
近年来, 超声导波因其衰减小, 传播距离远和信号覆盖范围广, 成为无损检测领域快速发展的方向之一. 然而, 基于超声导波的高温在线检测和激光超声技术却发展缓慢, 其关键在于热弹耦合波动方程求解难度大、传播与衰减特性研究困难. 作为一种有效的求解方法, 勒让德正交多项式方法已广泛应用于导波传播问题, 但该方法在求解热弹导波传播时存在两个不足, 限制其进一步的发展和应用. 这两个缺陷是: (1)求解过程中大量积分的存在, 致使计算效率低下; (2)仅能处理等热边界条件的热弹导波传播. 针对两项不足之处, 提出一种改进的勒让德正交多项式方法, 以求解分数阶热弹板中的导波传播. 推导求解方法中积分的解析表达式, 以提高计算效率; 引入温度梯度展开式, 发展适合勒让德多项式级数的绝热边界条件处理方法. 与已有文献结果对比表明改进方法的正确性; 与已有方法的计算时间对比说明改进方法的高效性. 最后将改进的方法用于求解分数阶热弹板中的导波传播, 研究分数阶次对频散、衰减曲线和应力、位移、温度分布等的影响.   相似文献   
5.
6.
本文利用代数动力学方法研究了一类Rosen-Zener模型及其多能级推广系统的精确解.不同于以往将二能级系统薛定谔方程转化为超几何方程的方法,本文证明这类特殊的Rosen-Zener模型可以通过引入正则变换或规范变换予以解析求解,并进一步揭示该方法可以推广求解其多能级系统.在此基础上详细刻画了随时间演化系统各能级间的跃迁几率,讨论了这类体系所具备的动力学不变量,以及这类模型存在的对偶系统及其可解性.  相似文献   
7.
2016年9月15日发射的TG-2空间实验室上搭载的MAI是我国首个在轨运行的多角度偏振成像仪,主要用于获取云和气溶胶等大气环境信息。星载遥感仪器的定标是观测资料定量应用的关键前提且贯穿仪器的整个寿命期。MAI发射前已经进行了实验室定标,且精度较高。为了监测MAI发射后的在轨运行情况,针对其未配置在轨定标装置的问题,利用Metop-B/GOME-2可见光波段的高光谱分辨率和较高探测精度的优势,提出了基于GOME-2对MAI 565,670以及763 nm通道进行在轨监测及交叉定标的方法。该方法首先通过时空匹配、视线几何匹配等获取MAI与GOME-2相近时刻、相近视线几何条件下的同目标观测数据,再将GOME-2反射率按照MAI可见光通道光谱响应函数进行卷积,得到各通道的参考反射率,与MAI反射率进行对比分析,从而实现对MAI的定标。利用不同反照率特性目标的匹配观测数据,该方法能够实现仪器的高、中、低端观测的全覆盖定标。定标过程主要包括: (1)对2016年12月到2017年2月期间TG-2和Metop-B的运行轨道进行预报,获取二者交叉观测的整轨数据;设置观测时间差为900 s,初步匹配得到8组MAI与GOME-2交叉观测样例,包含2 455组匹配像元;(2)对匹配像元空间位置进行检验,保留单个GOME-2像元覆盖的MAI像元数超过338的交叉样本,以确保单个GOME-2像元尽可能被MAI观测充满;(3)给定GOME-2观测天顶角小于30°的限制条件,同时设置视线几何检验条件为两仪器观测天顶角余弦的比值接近于1,且相差不超过0.05,并充分利用MAI的多角度观测优势,对每一个MAI像元采用最多14个方向的视线几何进行匹配,从而选择最优的视线匹配方向;(4)设置观测目标均匀性检验条件为一个GOME-2像元覆盖的全部MAI像元反射率的标准差和均值之比小于0.5,对匹配像元进行检验,得到469个匹配的GOME-2像元。(5)将以上GOME-2像元对应的各个波长的反射率按照MAI可见光通道的光谱响应函数进行积分,即可得到MAI各通道对应的GOME-2参考反射率。(6)利用GOME-2像元空间分辨率显著大于MAI分辨率的特征,对每个GOME-2像元覆盖的全部MAI像元反射率进行平均作为MAI反射率,显著降低了定标结果对观测目标均匀性的依赖程度。(7)将GOME-2参考反射率与MAI反射率进行回归分析,得到定标系数,实现对MAI的在轨交叉定标。为了分析各匹配条件对定标结果的影响,利用单一变量法对像元匹配过程中各检验条件阈值进行调整并开展了分析试验。结果表明,当进一步严格匹配筛选条件时,定标结果不会产生显著变化。基于该方法对MAI三个通道反射率和GOME-2参考反射率进行对比分析,结果表明二者之间存在显著地线性关系,且相关系数均优于0.97,对比差异的均值分别为1.6%,4.2%和2.3%,标准差分别为3.1%,4.1%和2.4%。总体来看,利用在轨交叉定标方法能够实现MAI可见光波段的在轨监测及定标,为MAI数据的定量应用奠定了基础。  相似文献   
8.
人工神经网络由于具有较强的非线性拟合能力,可用来建立终端位置与接收信号之间的映射关系,从而获得不同位置的信道特性.神经网络建模的精度一般由所使用的训练样本数量决定,训练样本数目越多,模型往往越精确.但大量的训练数据的获取,耗时较多.本文将经验知识融入遗传算法,对人工神经网络模型进行优化,实现了时间反演电磁信道的快速建模.通过提取时间反演信号的传播参数,并将其作为经验知识用于遗传算法的适应度函数,来优化神经网络模型的权值和阈值.在保证训练样本数量不变的情况下,相比直接利用神经网络建模,提高了建模的精度.以一种简单的室内时间反演场景为例,验证了方法的有效性.  相似文献   
9.
本文考虑具有CTL免疫应答和细胞内部潜伏阶段的HIV感染数学模型,得到其基本再生数,通过构造适用的Lyapunov函数,研究该模型的健康平衡点和感染平衡点的稳定性.当基本再生数不大于1时,健康平衡点在可行域上是全局稳定的,即HIV在个体体内最终灭绝;当基本再生数大于1时,模型存在惟一的感染平衡点在可行域上是全局稳定的,即HIV在个体体内呈现持续存在状态,且其浓度最终趋于一个常数.  相似文献   
10.
朱卫红  王超  张霖琳  袁懋 《色谱》2023,(4):339-347
建立了超高效液相色谱-串联质谱法测定水中乙基黄原酸、异丙基黄原酸、正丁基黄原酸、异丁基黄原酸和戊基黄原酸等5种黄原酸的分析方法。水样经0.22μm亲水聚四氟乙烯(PTFE)滤膜过滤后直接进样分析,采用Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱(100 mm×2.1 mm, 1.7μm)进行分离,以氨水溶液(pH 11)-乙腈(9∶1, v/v)作为流动相进行等度洗脱,多反应监测负离子模式测定,内标法定量。通过将流动相氨水溶液的pH值增加到11,可有效抑制黄原酸色谱峰的拖尾现象,从而改善分离效果,并使丁基黄原酸同分异构体得到分离。水样保存条件确定为pH 11、4℃避光保存,在该条件下保存期限可延长至8 d。5种黄原酸在0.25~100μg/L范围内线性关系良好,方法检出限为0.03~0.04μg/L,日内精密度和日间精密度分别为1.3%~2.1%和3.3%~4.1%。低、中、高加标水平(1.00、20.0、80.0μg/L)下的回收率分别为96.9%~133%、100%~107%和104%~112%,对应的相对标准偏差分别为2.1%~3.0%、0....  相似文献   
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