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1.
本文以市售芦丁为原料,在吡啶中经醋酸酐酰化后再水解得外标含量为99.7%的高纯度芦丁;然后以此高纯度芦丁为原料,以3代聚酰胺-胺树枝状聚合物为催化剂,在甲醇中经环氧乙烷羟乙基化反应,精制后得高含量曲克芦丁。本文系统研究了以高纯度芦丁为原料,反应温度、时间和压强对曲克芦丁合成的影响。实验表明,芦丁经酰化后再水解可得到纯度为99.7%的高纯度芦丁,在高压釜内,压强0.2MPa、温度80℃条件下反应5 h,得到的粗品曲克芦丁只需简单纯化便可得到外标纯度大于98.5%的曲克芦丁。 相似文献
2.
利用磺化镍酞菁(NiTSPc)对苯胺(PANI)聚合的催化作用,通过简单的电聚合方法在叉指金电极(IAE)表面合成了PANI/NiTSPc多孔渗透膜.利用扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、能量色散图谱(EDS)和拉曼光谱对PANI/NiTSPc多孔膜进行表征.在室温下,采用基于PANI/NiTSPc多孔膜制备的传感器对不同浓度(3.8~1900 mg/m~3)的NH_3进行了检测.结果表明,对于76 mg/m~3的NH_3,传感器的灵敏度为2.75,响应时间为10 s,且该传感器具有恢复时间短、重复性及稳定性良好等优点.所制备的PANI/NiTSPc薄膜传感器在NH3检测及电子鼻的应用中具有巨大潜力. 相似文献
3.
Silicon is a preferred material in solar cells,and most of silicon allotropes have an indirect band gap.Therefore,it is important to find new direct band gap silicon.In the present work,a new direct band gap silicon allotrope of o-Si32 is discovered.The elastic constants,elastic anisotropy,phonon spectra,and electronic structure of o-Si32 are obtained using first-principles calculations.The results show that o-Si32 is mechanically and dynamically stable and is a direct semiconductor material with a band gap of 1.261 e V. 相似文献
4.
利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别 总被引:1,自引:0,他引:1
小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(support vector machine, SVM)分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least square, SiPLS)筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法,近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下,利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高,光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%,预测集识别率为97.50%;而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率,光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高,该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率,结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。 相似文献
5.
选择具有强给电子能力的1,2,4-三唑为配体,成功合成了银基金属有机骨架材料(Ag-MOF)并用于电催化还原CO2反应(CO2RR)。借助粉末X射线衍射、透射电子显微镜、扫描电子显微镜、计时电流法等表征手段对材料的晶体结构、形貌和电催化CO2RR性能进行了系统的研究。与商品化的纳米Ag颗粒对比,Ag-MOF展现出更优异的电催化CO2RR产物选择性、催化活性和稳定性,在-0.9 V (vs RHE)时,CO的法拉第效率高达96.1%。当电压为-1.1 V (vs RHE)时,电流密度可达17 mA·cm-2,且电极可以稳定运行300 min。这说明通过选择合适的配体结构,可以改变催化位点周围的化学环境,从而高效将CO2转化为目标产物。 相似文献
6.
合成了化合物3-(5-叔丁基-2-甲氧羰基甲氧基苯基)偶氮苯甲酸甲酯(Me2L),并以此为配体与醋酸锌在水热条件下通过自组装获得了1个二维的配位聚合物{[Zn(H2O)L]·H2O}n(1),通过红外、元素分析及X-射线单晶衍射等检测手段对所合成的化合物进行了结构表征,并测试了其荧光发射性质。相对于配位前驱体H2L的荧光发射,聚合物1的荧光发射略有红移。结构研究表明,该化合物中配体采取了常见的反式构型,形成了沿晶体学ab平面延伸的二维网状结构,聚合物中的溶剂水分子通过氢键连接在二维结构的内部。该配位聚合物的合成对于研究偶氮类配合物的光化学反应奠定了基础。 相似文献
7.
对沉淀法合成的p区金属氧化物Ga2O3和Sb2O3紫外光光催化降解盐酸四环素的性能进行了研究,讨论了制备条件对光催化性能的影响。最佳制备条件下得到的Ga2O3-900和Sb2O3-500样品光催化性能存在巨大差异,通过X射线粉末衍射、傅里叶红外光谱、N2吸附-脱附测试、荧光光谱、拉曼光谱、电化学分析及活性物种捕获实验等对样品进行分析,研究二者光催化降解盐酸四环素的机理,揭示影响光催化性能差异的本质因素。结果表明,Ga2O3和Sb2O3光催化性能差异主要归结于二者不同的电子和晶体结构、表面所含羟基数量及光催化降解机理。 相似文献
8.
非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了中值滤波及其改进型算法在处理高密度椒盐噪声时效果不理想的原因,采用变分修复方法来去除高密度椒盐噪声,基于现有的全变差修复模型提出了非局部全变差修复模型。该模型利用椒盐噪声特点(均匀分布、灰度值为0或255),将噪声点看成是图像中遗失或是破损的点,首先在图像中寻找与噪声点邻域相似的区域,将相似区域的中心像素作为噪声点新的邻域然后对其插值,把图像降噪问题转化为图像修复问题,从而达到去除高密度噪声的目的。实验结果表明:该模型对噪声密度为90%的彩色和灰度图像去噪后,其峰值信噪比为22.85和28.77,在客观评价标准方面优于中值滤波及其改进型算法。该模型能有效去除高密度下的椒盐噪声并较好地恢复图像细节,为图像去除高密度噪声提供了一种新的途径。 相似文献
9.
为解决矿井中粉尘浓度测量精度低和在线监测难的问题,利用电荷感应原理设计了高精度矿井粉尘浓度传感器,使输出的感应电流与粉尘浓度之间建立了良好的线性关系;采用三级管理结构设计了分布式矿井粉尘浓度在线监控系统,系统主要由粉尘监测节点、风机控制器、数据汇聚基站、监控中心和传输网络组成;粉尘监测节点与数据汇聚基站通过ZigBee网络组成星型结构,定时采集周围环境中的粉尘浓度信息,并发送给数据汇聚基站;数据汇聚基站与监控中心采用C/S架构设计,将接收到的各监测节点数据打包后,通过局域网实时发送到监控中心的服务器上;监控中心接收、处理、分析和显示从各终端发来的数据,并将存入数据库ACCESS2003中;当某区域出现粉尘浓度过高时,会自动发出报警信号,并控制对应的风机加大排风量,使粉尘浓度保持在安全范围;通过测试实验结果表明,设计的粉尘浓度传感器具有较高的测量精度,平均误差仅为2.95%,且粉尘浓度在线监控系统工作稳定可靠。 相似文献
10.