小波神经网络模型预测二氧化碳+水溶液体系界面张力

二氧化碳+水溶液体系界面张力(IFT)是影响地层中气水两相运移特性的重要参数之一,对二氧化碳捕集、埋存至关重要.为了快速准确地确定二氧化碳+水溶液体系IFT,对已有IFT实验结果进行了统计整理,得到了1 677组样本数据,考虑了压力,温度,气体中甲烷、氮气含量,水溶液中一价阳离子(Na+,K+)浓度、二价阳离子(Ca2+,Mg2+)浓度6个因素对IFT的影响,建立了小波神经网络（WNN）预测模型对二氧化碳+水溶液体系IFT进行预测.模拟结果表明,随机选取839组数据作为训练集样本,得到的小波神经网络结构为6-16-1,该模型预测IFT的平均绝对误差(M_MAE)、平均相对误差(M_MARE)、方差(M_MSE)和相关度(R2)分别为1.23 mN/m,3.30%,2.30 mN2/m2,0.988.与最新提出的多元拟合模型和BP神经网络模型对比结果表明,小波神经网络模型预测精度最高.     

苷类化合物研究(Ⅸ)——一个高立体选择性合成硫苷的新方法

本文报道利用1-O-三氟乙酰基-2,3,4,6-四-O-苄基-α-D-吡喃葡萄糖或吡喃型甘露糖在Lewis酸催化下合成α-硫苷的新方法。反应条件温和,产率高,并且具有很高的立体选择性。通过元素分析、IR并根据~1H NMR ~(13)C NMR确定了硫苷化合物的构型。     

C, O, S, N-苷的高效立体选择合成

研究了正氟乙酸糖苷和三甲基硅烷基糖苷醚作为糖苷给予体。在路易士酸存在时应用1-O-三氟乙酰基-2,3,4,6-四-O-苄基-α-D-吡喃葡萄糖和芳香醚合成C-芳基-D-吡喃葡萄糖苷的方法。在十分温和的条件下以81-99%的得率获得β-异构体, 这一方法被扩展到O, S, N-苷的合成。     

锂离子电池正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的制备及其电化学性能

以Ni1/3Co1/3Mn1/3(OH)2(2)和Li2CO3为原料,在空气气氛中,经过高温热处理工艺制备了高结晶度的锂离子电池正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2(1)。正交试验确定最佳工艺条件为:2 0.3 mol,n(Li):n(2)=1.2,于950℃反应13 h。电化学性能研究结果表明,在2.7 V～4.6 V,电流密度16 mA.g-1时,1的首次放电比容量为203.4 mAh.g-1;经16 mA.g-1循环2次,32 mA.g-1循环9次,80 mA.g-1循环20次后放电比容量为164.1 mAh.g-1。