基于有序介孔碳的氯离子选择性电极的制备及其在手持传感系统中的应用

以有序介孔碳(OMC)球为离子-电子转换层,制备了固态氯离子选择性电极,构建了基于离子敏感的场效应晶体管(ISFET)的手持式传感系统,用于检测人体血清中的氯离子。优化了OMC前驱体的碳化温度,探究了OMC形貌结构对电极传感性能的影响;电极柔性化制备后考察了其在手持系统中对氯离子的检测效果。结果表明,最优条件下,电极在5.12×10^-4~1.02 mol/L的浓度范围呈现线性响应,响应斜率为60 mV/decade。该柔性电极在手持传感系统中展现出高灵敏度和重现性,可用于人体血清样品中氯离子的检测,其回收率为96.3%~104.9%。     

基于扩展度的复杂网络传播影响力评估算法

对网络中节点的传播影响力进行评估具有十分重要的意义, 有助于促进有益或抑制有害信息的传播. 目前, 多种中心性指标可用于对节点的传播影响力进行评估, 然而它们一般只有当传播率处于特定范围时才能取得理想的结果. 例如, 度值中心性指标在传播率较小时较为合适, 而半局部中心性和接近中心性指标则适用于稍大一些的传播率. 为了解决各种评估指标对传播率敏感的问题, 提出了一种基于扩展度的传播影响力评估算法. 算法利用邻居节点度值叠加的方式对节点度的覆盖范围进行了扩展, 使不同的扩展层次对应于不同的传播率, 并通过抽样测试确定了适合于特定传播率的层次数. 真实和模拟数据集上的实验结果表明, 通过扩展度算法得到的扩展度指标能在不同传播率下对节点的传播影响力进行有效评估, 其准确性能够达到或优于利用其他中心性指标进行评估的结果.     

色谱法分析环境中铝形态的进展

综述了色谱法在环境体系铝形态研究中的应用进展,比较了离子交换色谱、体积排阻色谱、反相高效液相色谱、快速蛋白质液相色谱、毛细管电泳以及流路中嵌入色谱小柱的流动注射分析法的优缺点。引用文献55篇。     

基于表面活性剂增敏有序介孔SiO2修饰碳糊电极测定L-色氨酸

利用水热法合成得到有序介孔二氧化硅( OMS),采用X射线衍射、N2吸附-脱附、透射电镜等技术对其进行了表征。制备OMS修饰碳糊电极( OMS/CPE),采用循环伏安和交流阻抗技术考察了修饰电极的电化学性能,发现与裸碳糊电极(CPE)相比,OMS/CPE具有更大的电活性面积和更快的电子传导速率。研究了L-色氨酸(L-Trp)在表面活性剂十二烷基磺酸钠(SDS)存在下,在OMS/CPE上的电化学行为和动力学性质,结果表明,OMS和SDS具有良好的协同作用,能明显增加L-Trp的响应信号; SDS存在下,L-Trp在修饰电极上的电化学氧化是2电子和2质子参加的不可逆过程,电极过程受吸附控制。优化了表面活性剂浓度、富集时间、富集电位、介质 pH 值等测定参数,在最优条件下, L-Trp 氧化峰电流与其浓度在8.0×10-8~4.0×10-6 mol/L范围内呈良好线性关系,检出限为7.0×10-8 mol/L(S/N=3)。本方法用于氨基酸口服液样品的加标回收检测,回收率为99.6％~102.6％。     

Windows9X API的拦截技术

介绍了在Windows9X环境下拦截Windows9X API函数的几种方法。     

体液中铝形态的HPLC分析

体液中铝浓度的升高能够导致严重的神经性疾病如阿尔茨海默症和帕金森氏症等。铝的毒性及生物效应与其存在形式有关,因此迫切需要建立可靠的分析体液中实际铝形态的方法。近十年来各种分离模式的HPLC在这方面使用最多。实验证明,血清中的铝主要与转铁蛋白(Tf)以AlN-Tf和AlN-Tf-Fec的方式结合,而余下的部分则与柠檬酸(Citrate)、磷酸(Phosphate)形成Al-citrate,Al-phosphate和Al-citrate-phosphate。     

高架污染绕建筑对流扩散风洞实验与数值仿真

采用激光衍射瞬时浓度场测量系统和图像处理系统,对不同高架与周围建筑高度比下污染点源绕建筑对流扩散进行了风洞实验.Fluent双相耦合模型与实验进行了相互校核,得到了建筑的各个高度层面污染分布、不同高度比下的污染扩散及污染分布随时间变化的规律.不同高度比对污染对流扩散具有明显的影响,建筑各高度层面污染浓度分布也存在明显差别.当高度比较小时,污染将堆积在建筑物底层.污染分布随时间变化有助于了解污染对流扩散的时间效应.结果可以为高架与周围建筑规划提供参考与依据.     

气相色谱-质谱法测定甘蔗中除草剂残留量

提出了采用QuEChERS法提取净化,气相色谱-质谱法同时测定甘蔗中除草剂莠去津、乙草胺和莠灭净的残留量。采用DB-5MS毛细管柱分离,电子轰击离子源选择离子检测模式进行质谱测定。莠去津、乙草胺和莠灭净的检出限(3S/N)分别为0.001,0.002,0.001mg.kg-1。在3个浓度水平上对方法的回收率作了测定,测得回收率在88.0%～108.0%,相对标准偏差(n=6)在1.1%～6.9%之间。     

模糊神经网络的一种快速学习算法

本文对文献[1]《一种改进的模糊参数神经网络学习算法》中提出的F-BP算法进行分析研究，提出了一种效率更好的快速F—BP学习算法．在此算法中对模糊数的计算方法进行改进，减少了模糊神经网络训练及推理中的运算量，从而提高学习效率．     

基于有机-无机介孔二氧化硅杂化材料对Cu^2和Co2+的选择性测定

合成了一种有机-无机介孔二氧化硅杂化材料(SBA-15-Tpy),通过透射电镜显微镜、X射线衍射、热重分析和N_2吸附-解吸曲线对其进行表征,并基于该材料建立了在水中对Cu²⁺和Co²⁺的选择性识别。研究表明,SBA-15-Tpy与Cu²⁺和Co²⁺结合后会分别在800 nm和510 nm处产生新的吸收峰,加入其它金属离子后不发生明显的吸收峰值变化。在最优条件下,检测Cu²⁺和Co²⁺的线性范围分别为2.0~200.0μmol/L和10.0~200.0μmol/L,检出限分别为0.48μmol/L和4.28μmol/L。将上述方法用于江水中Cu²⁺和Co²⁺的测定,回收率在96.0%~108.5%之间。