从合成气脱羰基铁、羰基镍的方法

对从合成气脱羰基铁、镍的几种方法做了综述和对比,认为高温型保护剂是脱除羰基铁、镍较为有效的方法,以此可以延长甲醇催化剂的寿命.     

基于介孔纳米碳球接枝聚胍类化合物协同光热抗菌策略的研究

细菌感染是严重威胁着人们生命健康的主要问题之一. 与传统抗生素疗法相比, 新型抗菌策略光热疗法(PTT)展现出可控、微创及不易使细菌产生耐药性的优良性能. 然而单模形式下PTT疗法并不理想, 且高温下通常伴随着炎性反应等副作用, 联合抗菌策略可有效解决这一问题. 本研究制备了富含羧基的氧化介孔纳米碳球(OMCN), 通过酰胺化反应, 共价接枝聚六亚甲基双胍(PHMB), 得到OMCN-PHMB纳米平台. 实验结果表明, OMCN的光热性能具有良好的浓度与近红外光照功率依赖性. 在808 nm激光照射下, OMCN-PHMB的体内外联合光热治疗效果显著优于单一模式下的其它治疗组, 且组织学分析结果表明, 该纳米平台对小鼠的主要器官没有产生明显的毒性, 具有较高的生物相容性.     

腔体约束LIBS结合机器学习对土壤重金属元素的定量分析

土壤重金属元素含量检测及防治,对我国农业、生态环境修复具有重大意义。利用外加腔体约束结合激光诱导击穿光谱技术（LIBS）获得土壤光谱数据,采用机器学习对土壤中重金属元素Ni和Ba含量进行分析。实验设置延迟时间为0.5～5 μs,选择Ni Ⅱ 221.648 nm和Ba Ⅱ 495.709 nm作为目标研究特征谱线,计算两种LIBS条件下延迟时间对信噪比、光谱强度及增强因子的影响。结果表明,腔体约束LIBS（CC-LIBS）可以增大光谱强度及目标元素信噪比,同时随着采集延迟时间增长,等离子体数目变少,光谱强度及信噪比逐渐减小并趋于稳定;当延迟时间设置为1 μs时,CC-LIBS条件下Ni和Ba元素特征谱线信噪比达到最优,确定此时为LIBS最优实验条件。通过最优条件获取9种含Ni和Ba元素土壤样品的光谱数据,由于采集到的每组光谱信息有12 248个数据点,利用主成分分析（PCA）对CC-LIBS条件下的光谱数据降维,在保留95%以上的土壤原始信息后,选择9个主成分作为定量分析模型的输入变量,以提高模型的运算速度。采用机器学习中的Lasso,AdaBoost和Random Forest模型,对PCA降维后的光谱数据进行建模及预测,实现土壤重金属元素Ni和Ba的定量分析。结果表明,与Lasso和AdaBoost模型相比,Random Forest模型在训练集和测试集中表现出的预测性能最优。Random Forest模型下Ni元素在测试集中的R2为0.937,RMSEP为3.037;Ba元素在测试集中的相关系数R2为0.886,均方根误差RMSEP为90.515。基于腔体约束LIBS技术结合机器学习,为土壤重金属元素的高精度检测提供了技术指导。