白云石制备似立方体状方解石型碳酸钙晶体及其机理研究

以轻烧白云石粉、氯化铵和二氧化碳为原料,在未使用晶型控制剂的情况下,通过蒸氨-沉钙过程制备出了似立方体状碳酸钙。研究了反应温度、溶液中钙离子浓度、通气速率、搅拌速度以及陈化时间对碳酸钙中方解石相含量以及晶体形貌的影响,并探索了沉钙反应的晶型控制机理。结果表明,在反应温度40 ℃、钙离子浓度0.05 mol/L、通碳速率100 mL/min、搅拌速度400 r/min和陈化时间2 h的条件下,制备出形貌规整、粒径分布均匀的似立方体状碳酸钙,平均粒径为5~10 μm。该研究为提升白云石的使用价值、生产高附加价值的碳酸钙产品,以及提高白云石资源的利用率提供理论基础。     

颗粒毛细效应影响因素的离散元分析

颗粒毛细效应是指将一根细管插入填充有颗粒物质的容器中并对管施加竖直振动时颗粒在管内上升并最终达到一个稳定的高度的现象, 该现象为颗粒物料的逆重力输运提供了一种潜在的技术途径. 为探究颗粒毛细效应的影响因素, 采用离散元方法, 模拟再现了颗粒毛细效应过程,展示了不同管径下颗粒竖直方向速度演变特性, 考察了不同容器宽度和振动条件下颗粒最终毛细上升高度随管径的演变规律. 结果表明, 在容器宽度与粒径比为40、管振幅与粒径比为14.33、管振动频率为12 Hz情况下, 管径与粒径比$D/d = 3.33$时, 管内颗粒堵塞严重, 使得颗粒上升缓慢,并造成颗粒柱中断; $D/d = 8.33$时, 起初毛细上升高度增加迅速, 随后毛细上升高度的增大逐渐减缓, 管内颗粒在管径方向几乎不存在速度梯度; $D/d =15$时, 随着颗粒毛细上升高度的增大, 管内颗粒柱分离为速度截然不同的两层, 上层颗粒在管径方向几乎不存在速度梯度, 而下层颗粒存在明显的速度梯度.研究还发现, 在毛细效应能够发生的管径范围内, 存在一个对应于颗粒最终毛细上升高度最大值的临界管径, 当管径小于临界管径时, 颗粒最终毛细上升高度随管径的增大而增大, 当管径大于临界管径时, 颗粒最终毛细上升高度随管径的增大而趋于减小; 增大容器宽度,临界管径有所增大; 增大振幅、适当提高频率能够有效促进临界管径的增大.      

驻波声场中单分散细颗粒的相互作用特性

利用外加声场促进悬浮在气相中的细颗粒发生相互作用,进而引起颗粒的碰撞和凝并,使得颗粒平均粒径增大、数目浓度降低,是控制细颗粒排放的重要技术途径.为探究驻波声场中单分散细颗粒的相互作用,建立包含曳力、重力、声尾流效应的颗粒相互作用模型,采用四阶经典龙格-库塔算法和二阶隐式亚当斯插值算法对模型进行求解.将数值模拟得到的颗粒声波夹带速度和相互作用过程与相应的解析解和实验结果进行对比,验证模型的准确性.进而研究颗粒初始条件和直径对相互作用特性的影响.结果表明,初始时刻颗粒中心连线越接近声波波动方向、颗粒位置越接近波腹点,颗粒间的声尾流效应就越强,颗粒发生碰撞所需要的时间就越短.研究还发现,颗粒直径对颗粒相互作用的影响取决于初始时刻颗粒中心连线偏离声波波动方向的程度.当偏离较小时,颗粒直径越大,颗粒发生碰撞所需要的时间越短;当偏离很大时,直径较小的颗粒能够发生碰撞,而直径较大的颗粒则无法发生碰撞.     

添加剂和溶剂退火协同优化制备高性能厚膜有机太阳能电池

通过溶剂添加剂1-氯萘(CN)和二硫化碳(CS₂)溶剂退火(SVA)协同优化了基于窄带隙小分子受体的厚膜活性层形貌,揭示了该策略对共混膜形貌的调控机理,研究了其对活性层中的载流子动力学以及器件光伏性能的影响.结果表明,CN添加剂可以有效促进受体材料结晶聚集,CS₂溶剂退火能够进一步提升活性层材料分子堆积的有序性,同时优化给受体材料相分离尺寸,降低共混膜表面的粗糙度,实现了良好的纳米尺寸相分离形貌.基于CN+SVA处理的PM6∶Y6厚膜(300 nm)器件的电荷传输和复合性质得到改善,取得了15.23%的光电转换效率(PCE),显著高于未经处理(PCE=11.75%)和仅用CN处理(PCE=13.48%)的光伏器件.该策略具有良好的适用性,将基于PTQ10∶m-BTP-PhC6器件的光伏性能从13.22%提升至16.92%.     

基于MZI结构的二氧化硅波导模式选择开关

设计并且制备了一种基于马赫-曾德尔干涉仪结构的二氧化硅波导模式选择开关。该器件由不对称定向耦合器及金属电极组成。通过金属电极产生的热场改变单模波导中的模式相位,实现了单模波导中E₀₀模式向多模波导中E₁₀模式的转换。器件采用标准CMOS工艺制备,在调制臂两侧引入空气槽,提高热场调制效率,降低开关功耗。实验结果表明,当输入E₀₀模式时,输出端的串扰小于-17.13 dB,消光比大于16.7 dB;当输入E₁₀模式时,输出端的串扰小于-19.84 dB,消光比大于22.5 dB。模式开关的上升时间和下降时间分别为0.7 ms和1 ms。该模式选择开关在模分复用系统中具有良好的应用前景。     

带正电荷蛋白在纳米/微米草酸钙晶体上的吸附特性及其与带负电荷蛋白吸附的比较

研究尺寸分别为100 nm和3μm的一水草酸钙(COM)和二水草酸钙(COD)晶体对带正电荷的蛋白溶菌酶(LSZ)的吸附差异,并与带负电荷的蛋白牛血清白蛋白(BSA)的吸附进行了比较。LSZ在纳米/微米COM和COD晶体上的吸附都很好的拟合了Langmuir模型,属于单分子层吸附。纳米/微米COM和COD对LSZ的最大吸附量顺序为COD-100 nmCOM-100 nmCOD-3μmCOM-3μm;晶体的比表面积越大,曲率越小,晶体表面所带电荷越负,晶体结晶水越多,均导致LSZ吸附量越大。体系离子强度和p H值亦影响LSZ的吸附。随着Na Cl浓度增加,LSZ的吸附量减小,说明Na+离子能与带正电荷的蛋白LSZ竞争晶体表面的吸附位点,导致晶体表面吸附LSZ的位点减少。晶体对LSZ的最大吸附量都出现在LSZ的等电点附近(p H=10.7);在p H=5~8(生理条件)时,LSZ的吸附量随p H值的增大而增大。本文结果提示,通过减小尿液的p H值或者适当增大尿液的离子强度,可以减小LSZ在尿微晶上的吸附量,有可能达到抑制草酸钙结石的效果。     

超高效液相色谱-串联质谱多目标分析生物样品中的微量内分泌干扰污染物

建立了生物样品中9种微量内分泌干扰物(EDCs)的多目标分析方法.采用旋涡振荡-超声波辅助萃取,结合凝胶渗透色谱(GPC)除去大分子有机物干扰,再经硅胶柱层析进一步净化,最后应用超高效液相色谱-串联质谱(UHPLC-MS/MS)检测.GPC采用乙酸乙酯-环己烷混合溶液(1:1,V/V)为流动相,选择12~28 mL为目标化合物馏分的收集段;质谱采用电喷雾离子源正离子模式和大气压化学电离源负离子模式,数据采集为多重反应监测模式.方法回收率为65.2%~118.0%,定量限为0.1~9.7 ng/g dw(干重).采用本方法初步分析了珠江水系鲤鱼脊肉中的内分泌干扰污染物,结果表明,除均二苯腺和三氯卡班未被检出外,其它内分泌干扰污染物的含量为0.1~22.6 ng/g dw.     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

两相流PIV粒子图像处理方法的研究

本文在单相PIV技术的基础上研究了两相流动PIV图像处理方法，采用摸板匹配法和灰度加权标定法对两相粒子进行了识别、区分和标定，采用灰度互相关法对区分后的单相粒子图像进行了处理，应用基于以上方法编制的Windows应用软件，首先对由美国Minnesota大学复杂流动实验室提供的两相流动粒子图片进行了处理，通过对比分析可见，应用本文所采用的方法能对两相粒子进行有效的识别和区分，然后以搅拌槽内液固两相流场为例对此方法进行了应用。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.