MSPD-GC-ECD测定血液中甲氧基多溴联苯醚

以MSPD为萃取方法,GC-ECD为检测手段,建立了血液中痕量Me O-PBDEs的分析方法。通过对萃取材料、洗脱液、洗脱液体积和样品预处理的影响研究,确定了最佳分析条件:液氮研磨血液样品,ENVI-18为萃取材料,2 mL乙酸乙酯为洗脱液。在该条件下,应用于血液痕量MeO-PBDEs的测定,相对标准偏差小于10%,显示出良好的重复性;方法的检出限为0. 28～0. 62 ng/g,加标回收率在80. 2～117. 9%。结果表明,所建立的分析方法适合于血液中痕量MeO-PBDEs的检测。     

地尔硫卓的合成工艺改进

以对甲氧基苯甲醛和氯乙酸甲酯为原料,经Darzens缩合、环氧开环、酒石酸拆分、环合、N-烃基化、O-乙酰化、成盐等7步反应制得地尔硫卓盐酸盐,其结构经~1H NMR,IR,MS(ESI)和元素分析确证。     

双选择体的涂覆量对手性固定相分离特性的影响

研究了涂敷量对双选择体手性固定相分离特性的影响。分别将纤维素-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)与纤维素-三(4-甲基苯甲酸酯),直链淀粉-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)与直链淀粉-三(4-甲基苯甲酸酯)进行共混,得到两种共混合物。以这两种共混合物为手性选择体,制备了涂覆量分别为17%及25%的四种手性固定相。评价了这些固定相的手性分离性能,结果表明:增加手性选择体的涂覆量,直链淀粉衍生物双选择体固定相的手性分离性能得到提高,而纤维素衍生物固定相的手性分离性能则稍有降低。较高涂覆量的纤维素衍生物固定相在含叔丁醇、异丁醇和正丁醇流动相中的保留因子依次减小,而其手性识别能力依次增强。     

顺式六氢-1H-呋喃并[3,4-C]吡咯的合成

以N-（甲氧甲基）-N-（三甲基硅甲基）苄胺和马来酸二甲酯为原料通过环加成、氢化铝锂还原、T_SOH催化脱水、氢氧化钯/碳催化氢化脱苄基四步反应,设计并合成了一种含氮、氧的杂环化合物--顺式六氢-1H-呋喃并[3,4-C]吡咯,其结构经¹H NMR, ¹³ C NMR和MS（ESI）表征。      

水铁矿负载甘蔗渣吸附磷酸根开放性综合化学实验

采用原位沉淀法制备了对磷酸根有较好吸附性能的水铁矿负载甘蔗渣复合吸附剂。通过扫描电镜-X射线能谱仪(SEM-EDS)、X射线衍射光谱(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、Zeta电位等手段对负载甘蔗渣吸附剂进行了表征,同时考查了水铁矿负载甘蔗渣吸附剂对磷酸根吸附的行为和机理。结果表明负载后的甘蔗渣对磷酸根的吸附量提高显著,吸附可在30 min内达到平衡,等温吸附线符合Langmuir模型,动力学曲线符合准二级模型,负载吸附剂对废水中磷的去除率高达99.8%。该研究可作为工业分析、应用化学、环境工程等专业高年级的综合化学实验,有利于提升学生的研究兴趣,培养学生将理论知识运用于实际的能力,激发学生的创新能力。     

含有1,4,7-三苄基-1,4,7-三氮杂环壬烷的两个双核铜配合物的合成、表征及其与DNA的相互作用

合成了2个含有1,4,7-三苄基-1,4,7-三氮杂环壬烷（Bn₃tacn）的双核铜配合物：[Cu₂（Bn₃tacn）₂（m-bdc）（CH₃CN）₃（H₂O）₂]ClO₄（1）和[Cu₂（Bn₃tacn）₂（OH）₂]（ClO₄）₂（2）。配合物1由间苯二甲酸采取单双齿方式桥连Cu（Ⅱ）离子,配合物2由OH桥连。配合物1和2晶体均属于单斜晶系,分别为P2₁/c空间群和C2/c空间群。分别对2个配合物进行了红外光谱、紫外-可见光谱和元素分析表征。研究了配合物1与DNA的相互作用,对配合物2进行了循环伏安测试。     

选择性激光烧结高分子粉末的制备方法

综述了用于选择性激光烧结(SLS)的高分子粉末的制备方法。首先介绍了选择性激光烧结工艺对粉末在粒径、形貌、粒径分布、流动性等方面的性能要求,然后综述了常用的高分子粉末的制备方法包括机械粉碎法、直接聚合法、溶液法,以及一些较为新颖的粉末制备方法,如相分离法、微流体技术、"溶胀"粉碎法、水分散法,并对不同种类的高分子粉末的应用作了介绍。     

三嵌段两亲性聚乳酸共聚物的合成及其PVDF共混膜的制备

利用原子转移自由基聚合法(ATRP)合成三嵌段两亲性聚乳酸共聚物聚乙烯吡咯烷酮-聚乳酸-聚乙烯吡咯烷酮(PVP-b-PLA b-PVP),然后将其与聚偏氟乙烯(PVDF)进行其混,制备PVP-b-PLA-b-PVP/PVDF共混膜.结果表明:PVDF膜表面致密,膜断面中指状大孔和海绵状孔同时存在,而共混膜表面多孔,指状大孔贯穿整个断面;与PVDF膜相比,共混膜的孔隙率和孔径增大,水通量提高了158.87％,接触角下降了16.70％,抗污染指标下降了64.7％.     

基于U-net模型的航拍图像去绳带方法

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的, 由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方, 摄取的图像不可避免地含有绳带信息, 这些绳带信息影响图像质量, 所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法, 引入深度可分离卷积提高计算速度, 采用一种带权重的交叉熵作为损失函数, 解决类别不均衡带来的收敛不稳定问题, 最终的模型能够用较少的样本在较短的时间内, 快速准确地检测绳带, 利用快速行进修复算法(FMM)对绳带图像进行了修复。实验结果表明:该算法的mIOU达到62.8%, 得到了较好的去绳结果。