近紫外光激发下KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的下转换发光及温度传感特性EI北大核心CSCD

近年来,Er^(3+)离子掺杂的无机发光材料被广泛应用于温度传感材料的研究。本文采用溶胶⁃凝胶法制备了Er^(3+)掺杂的KBaGd(MoO_(4))_(3)荧光粉,利用常温激发和发射光谱、荧光衰减曲线以及变温发射光谱对其光谱性能以及温度传感特性进行了分析。荧光光谱表明,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)在380 nm处有着较强的吸收峰,源自于Er^(3+)离子的4I_(15/2)→4G_(11/2)吸收跃迁。在近紫外光激发下,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)荧光粉在520~570 nm之间具有两个明亮的绿色发射。由于电偶极间相互作用,当Er^(3+)离子掺杂浓度超过8%时,样品发光开始出现浓度猝灭。基于荧光强度比(FIR)模型计算得到KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的相对灵敏度优于已报道的大部分同类温度传感材料,因此在光温传感领域有着更好的应用潜力。最后,对利用KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)设计的LED进行了光电参数测试,并对其在照明领域的应用进行了客观评价。     

一种新的可控/活性自由基聚合方法——DPETTX调节苯乙烯自由基聚合研究

可控/活性自由基聚合(CLRP)自20世纪末以来获得了非常迅猛的发展,但由于已有方法的缺陷和局限,限制了其工业化规模应用.因此,开发可控、活性程度更高、更加简单实用且环境友好的CLRP新方法具有重要意义.本文制备了一种芳香环状硫醚化合物9-(1-苯乙基)-9-((1-苯乙基)硫基)-9H-硫杂蒽DPETTX,对其单独引发和与少量偶氮二异庚腈(ABVN)共同引发苯乙烯(St)聚合的行为进行了系统评价.结果表明,DPETTX可在高温(100℃)下单独引发St聚合,但引发效率较低;当其与少量ABVN共用时,可使St在低温下(55℃)聚合,聚苯乙烯(PS)的数均分子量(M_n)随转化率升高而不断增大,如摩尔比ABVN/DPETTX=0.05/1时,M_n从2.7万增长到4.6万.该基于DPETTX和少量ABVN的共引发体系,打开了一条开发新可控/活性自由基聚合体系的路径.     

污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附性能研究

亚甲基蓝和环丙沙星是水体中2种污染物, 对生态环境有潜在危害. 本文以市政剩余活性污泥为原料, 氯化锌为活化剂热解制备污泥基吸附剂, 研究盐酸酸洗浓度、氯化锌浓度、热解温度、热解时间等对污泥基吸附剂吸附水中亚甲基蓝和环丙沙星性能的影响. 结果表明 (1)污泥基吸附剂对亚甲基蓝的吸附性能随盐酸酸洗浓度的增大而增加, 对环丙沙星的吸附性能则随盐酸酸洗浓度的增大呈先降后增趋势, 两者均在1.500mol·L-1盐酸浓度下取得最优值. (2)污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附性能随氯化锌浓度和热解温度的增加呈先升后降趋势, 在氯化锌浓度为4.0mol·L-1、热解温度为500℃时有最优值; 随着热解时间的延长, 污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附性能分别在500℃热解70min和80min时有最优值. (3)污泥基吸附剂的最佳制备条件为 氯化锌4.0mol·L-1活化2h、500℃热解70min和80min、1.500mol·L-1盐酸酸洗; 以此制得的污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的去除率分别为97.7%和96.4%, 平衡吸附量分别为97.9mg·g-1和3.9mg·g-1, 且污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附过程均符合准二级动力学方程.     

组织忘却对组织惰性的影响研究—–环境动态性与创新导向的调节作用

组织惰性是客观存在于组织机体内的消极行为表现, 对组织的可持续发展产生阻碍作用. 如何克服组织惰性、提升组织效率是组织惰性研究的关键问题. 本文主要探讨了组织忘却对组织惰性的影响作用. 以长三角地区的260个调查样本为研究对象, 对组织忘却与组织惰性的关系进行了分析, 并探讨了环境动态性、创新导向以及环境动态性和创新导向交互在两者之间的调节作用. 结果表明 组织忘却对组织惰性具有显著的负向作用, 环境动态性和创新导向均显著正向地调节了两者之间的负向作用, 环境动态性和创新导向的交互对两者之间的关系具有调节作用, 但调节作用最强的情况出现在环境动态性或创新导向单方面较强, 而非环境动态性和创新导向两者均强时.     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

快速溶剂萃取-离子色谱-质谱法测定人体血液、尿液中的氟乙酸

建立了快速溶剂萃取-离子色谱-质谱法测定人体血液、尿液中氟乙酸的方法。以去离子水为萃取溶剂，使用快速溶剂萃取仪处理血液和尿液样品，取上清液依次经超滤管和0.22μm水相针式滤膜净化，稀释50倍后进样检测。采用Ion Pac AS20离子色谱柱以15.0 mmol/L的KOH溶液为淋洗液进行等度淋洗，流出液通过抑制器后进入三重四极杆质谱，在负离子、多反应监测模式下检测，外标法定量。结果表明，氟乙酸在0.5～500.0μg/L范围内线性关系良好(r>0.999),检出限和定量限分别为0.14、0.47μg/L。氟乙酸在血液和尿液中的回收率分别为93.4%～95.8%、96.2%～98.4%,日内精密度分别为0.8%～1.6%、0.2%～1.0%,日间精密度分别为2.3%～3.8%、3.9%～6.9%。进一步考察发现该方法在血液、尿液中的基质效应较弱，分别为-7.4%、-3.0%。该法无需衍生化处理，简便高效，灵敏度高，重复性好，适用于人体血液、尿液中氟乙酸的快速检测。     

免疫磁珠捕获富集结合HPLC-Q-TOF/MS技术分析复杂水样中的蓖麻毒素

以自来水、海水以及国际禁化武组织(OPCW)官方水平考试水样为背景基质,在优化仪器参数的基础上,建立了3种水样基质中蓖麻毒素的高效液相色谱-四极杆/飞行时间质谱(HPLC-Q-TOF/MS)分析方法。蓖麻毒素在3种基质中的检出限分别为0.05,0.20,1.00μg/m L,HPLC-Q-TOF/MS测得蓖麻毒素的分子量为62 884.97 Da。为提高复杂水样的分析灵敏度,采用连接有蓖麻毒素单克隆抗体6A6的免疫磁珠对不同水样中的蓖麻毒素进行富集与纯化,利用酶联免疫吸附(ELISA)法绘制了免疫磁珠捕获方法的工作曲线,在5.00~100μg/m L线性范围内,不同浓度加标样品的回收率为82.1%~88.8%,相对标准偏差为4.2%~5.9%。将免疫捕获技术与HPLC-Q-TOF/MS分析方法相结合,对真实蓖麻毒素加标样品进行分析,3种基质中蓖麻毒素的检出限分别达2.5,10,50 ng/m L。本方法可用于水样中痕量蓖麻毒素的快速、有效检测。     

电喷雾质谱在寡糖序列分析中的应用

选取具有不同结构特征的N-糖链、硫酸软骨素寡糖、人乳寡糖以及海洋来源的壳寡糖、褐藻胶寡糖、卡拉胶寡糖和硫酸岩藻寡糖等,对电喷雾质谱在寡糖的主链序列、分支位点、硫酸基取代位置确定、单糖组成和聚合度分析等方面的应用技术及碎片离子的断裂规律进行了总结.根据相邻同类碎片离子之间的质荷比差值可初步判断寡糖的单糖组成类型;通过与色谱分离技术联用或衍生化方法可提高寡糖的分辨率和离子化效率,并测得寡糖的分子量及聚合度;借助串联质谱及对寡糖还原端的特异性标记,可获得寡糖的还原端残基和部分序列信息;根据寡糖产生的特征碎片离子及其丰度大小可判断残基的特定位置和类型.另外,寡糖的分支通常作为一个整体发生糖苷键断裂或产生D离子,据此可判断分支点的位置;根据硫酸寡糖产生的特异性跨环断裂碎片,可以确定硫酸基的连接位置.这些规律和方法的总结为未知寡糖的结构和序列的分析提供了启发和指导.     

基于分区搜索算法的快速聚焦策略研究北大核心CSCD

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提高自动聚焦搜索速度;陡峭区域使用两步搜索法,避免假峰值干扰所导致的聚焦错误,提高自动聚焦准确率。实验结果表明,分区搜索算法相较于爬山算法聚焦速度提升了11.25%,且具有更好的准确性和抗干扰能力。