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7-甲氧基香豆素-3-甲酰二乙醇胺的电子结构和光谱性质的理论研究 总被引:3,自引:2,他引:1
采用密度泛函的B3LYP和单激发组态相互作用(CIS)方法分别对基态和第一、第二单重激发态(S1和S2)结构进行优化,均采用6-31G(d)基组.在优化的基态和第一单重激发态的结构基础上,用含时密度泛函理论(TD-DFT),成功模拟了7-甲氧基香豆素-3-甲酰二乙醇胺的吸收光谱和荧光发射光谱,并用极化连续模型考虑了溶剂的影响.利用前线轨道、电荷密度差(CDD)和态密度(DOS)图分析了电子跃迁的特性.计算结果与实验结果吻合得很好.该量子计算方法对此类化合物的定性和定量研究是有效的. 相似文献
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Fe—C层加催化剂治理制药废水中有机污染物新方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文以常温常压下,固定管长比,管内装活性炭——铁屑为滤层、控制废水流速及加入催化剂为实验处理条件,测定了四环素制药厂综合废水(总排放口取)、结晶提炼车间废水和四环素提浓车间母液三种废水在处理前后的pH、色度、浊度、CODcr值及四环素和部分有机杂质浓度的变化,通过与水解-生物氧化-絮凝法治理工艺作经济效益的初步对比,得出此法是一种投资较少、效益较高的切实可行的抗生素制药厂废水治理新方法。 相似文献
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将准分子激光剥蚀取样后的产物经由电感耦合等离子质谱与光谱分析,从而获得被激光剥蚀样品的元素与同位素含量信息,是迄今为止适应于表面原位微区分析最为重要的分析科学技术手段之一。基于准分子激光剥蚀取样技术分别与电感耦合等离子体质谱或发射光谱技术联用的分析手段, 已经被广泛应用于地质学、材料学、环境科学,甚至生命科学领域的原位微区分析研究当中, 并且分别体现了各自技术的优势:固体材料表面的原位微区激光剥蚀取样技术既可以获取被分析材料的原位微区信息(满足了需要空间高分辨的微区元素与同位素信息提取的需求),又避免了样品预处理带来的可能污染问题,同时,脉冲宽度为纳秒或飞秒的深紫外准分子激光具有极高的能量密度,用于剥蚀固体材料表面取样产生的热效应较低,引起的化学元素和同位素分馏效应不明显,其剥蚀取样的产物(气溶胶)可以更为接近代表原被剥蚀固体材料表面的化学元素和同位素组成;电感耦合等离子质谱分析和光谱分析技术已被证明可以高质量地提供被分析样品的元素与同位素信息,激光剥蚀取样技术与电感耦合等离子体质谱分析技术联用已经为固体材料表面的原位微区元素和同位素分析,带来了大量可信的科学分析数据,近年来将质谱分析手段与光谱分析手段联用于等离子体分析,并应用于元素和同位素化学分析,利用质谱分析与光谱分析方法各自的优点,优势互补,旨在提高电感耦合等离子质谱和光谱技术的元素和同位素分析精度,有望成为了一种新的分析科学方案。从应用于原位微区微量元素与同位素化学分析的需求出发,介绍了基于准分子激光剥蚀取样技术和电感耦合等离子体质谱与光谱分析技术同步联用的分析技术方案,并对于研发相关分析仪器的进展进行了概括与展望。 相似文献
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通过地震剖面精细地质解释,对准南缘霍马吐构造带的构造变形特征进行了系统分析.认为霍马吐构造带纵向上分三层,第一层为沿着古近系安集海河纽底部泥岩层滑脱的单斜带,第二、三层在霍尔果斯为一断层转折-复合楔状叠加褶皱,在玛纳斯为一断层转折-断层传播叠加褶皱,在吐谷鲁则为一断层传播-断层传播叠加褶皱,滑脱层分别为下白垩统和中、下侏罗统的煤系或泥岩.构造变形开始于塔西河组(N1t)沉积期,定型于西域组(Q1x)沉积期及之后,并大体具有“西早东晚”、“上早下晚”的构造变形特征. 相似文献
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建立了高效液相色谱-四极杆/线性离子阱质谱法(HPLC-QTRAP-MS/MS)同时测定艾司奥美拉唑钠中氮氧物(GTI E)和氮氧磺酰物(GTI I) 2种潜在基因毒性杂质痕量残留的分析方法。艾司奥美拉唑钠药物以30%(体积分数)乙腈水溶液溶解后,采用Agela VenusiL MP-C_(18)色谱柱(2.1 mm×100 mm,3μm)分离,以乙腈-水为流动相梯度洗脱,在流速0.2 mL/min,柱温35℃,进样量1μL,电喷雾负离子(ESI~-)扫描方式下以多反应离子监测(MRM)模式进行检测。结果表明,艾司奥美拉唑钠潜在基因毒性杂质GTI E和GTI I分别在1.26~44.8、1.34~45.2μg/L范围内线性关系良好,相关系数(r)分别为0.994 7和0.992 8,检出限(S/N=3)分别为0.381、0.384μg/L,定量下限分别为1.26、1.34μg/L,平均加标回收率分别为86.3%~87.6%和85.8%~91.4%,相对标准偏差(RSDs)分别为1.5%~2.2%和0.7%~4.0%。该方法操作简单、灵敏度高、重现性好,可用于艾司奥美拉唑钠药物中GTI E和GTI I 2种潜在基因毒性杂质的同时测定。 相似文献
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基于谱聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的分辨率不断提高,其庞大的数据量在提高其遥感探测能力的同时,也给分析和处理带来了很大的困难。高光谱波段选择可以有效减少数据冗余,提高分类识别精度和处理效率。因此如何从多达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题。针对上述问题,采用基于图论的谱聚类算法,将原始高光谱图像中的波段作为待聚类的数据点,利用互信息描述两两波段间的相似度,生成相似度矩阵。再根据图谱划分理论,将相似度矩阵生成的非规范化图拉普拉斯矩阵进行谱分解,得到类间相似度小且类内相似度大的类簇;然后根据地物类型计算各波段的类间可分性因子,将其作为类簇内进一步选择代表性波段的参考指标,达到降维的目的;最后通过支持向量机与最小距离分类方法对波段选择后的图像分类。该方法区别于传统的无监督聚类方法,采用基于图论的谱聚类算法,并根据先验知识计算类间可分性因子来选择波段。通过与自适应波段选择算法和基于自动子空间划分的波段指数算法的对比实验,结果表明:两组实验当聚类数目达到相对最佳时,该波段选择方法支持向量机图像总分类精度达到94.08%和94.24%以上,最小距离分类图像总分类精度达到87.98%和89.09%以上,有效保留了光谱信息,提高了分类精度。 相似文献