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1.
以廉价的椰壳为原料制备了高比表面积的多孔碳材料,然后在密闭的反应釜中以硝酸蒸汽对多孔碳材料进行了后处理,制备了亲水性更好的多孔碳材料。采用扫描透射电子显微镜(TEM)、物理吸附、X射线粉末衍射(XRD)、拉曼光谱(Raman)和接触角测试对材料的微观形貌、孔道结构、组成和亲水性进行了表征,探究了不同温度下硝酸蒸汽对多孔碳材料的形貌、结构的影响,并采用循环伏安法、恒电流充放电法和交流阻抗法考察了多孔碳材料的超级电容性能。结果表明,经过硝酸蒸汽处理后的多孔碳材料的比表面积和孔体积均有所降低,且随着处理温度的升高,降低得更加明显,而亲水性却越来越好。电化学测试结果表明,经过100℃硝酸蒸汽处理的多孔碳材料(CSC-100)具有最佳的超级电容性能。在以6 mol·L-1 KOH为电解液的三电极体系中,当电流密度为0.5 A·g-1时CSC-100的比电容可达452.9 F·g-1,而未经硝酸蒸汽处理的多孔碳材料(CSC)的比电容仅为350.4 F·g-1。电容贡献分析表明CSC-100良好的亲水性和表面官能团不仅提高了双电层电容,也提高了赝电容。 相似文献
3.
自新冠肺炎(COVID-19)疫情爆发以来,国内外多家研究机构和企业都在加快推进新冠病毒(SARS-CoV-2)抗体药物的研发。药物多晶型限制了有效药物的研发进度。药物生产、存储和使用环境影响了药物的稳定性。红外光谱作为一种快速无损检测手段,可从振动光谱反映出药物结构、晶型甚至生产工艺上的差异大大提高了研发效率。首次以三种临床试验被认为治疗新冠肺炎有效药物:磷酸氯喹,利巴韦林和盐酸阿比多尔为例,利用傅里叶红外光谱仪测试得到它们在远红外(1~10 THz)和中红外(400~4 000 cm-1)波段的振动光谱。远红外光谱中,利巴韦林的特征峰位于:2.01,2.68,3.37,4.05,4.83,5.45,5.92,6.42和7.14 THz附近;磷酸氯喹的特征峰位于:1.26,1.87,2.37,3.06,3.78,5.09和6.06 THz附近;盐酸阿比多尔的特征峰位于:2.24,3.14,3.72,4.25和5.38 THz附近。结合密度函理论,选择B3LYP杂化泛函和6-311++G(d,p)基组,利用Crystal14和Gaussian16软件分析了光谱中所有特征峰对应的振动模式,实现了对振动光谱的精确指认。远红外波段,振动模式源自分子的集体振动。中红外波段,2 800 cm-1以下,振动模式主要源自基团的面内外弯曲和摇摆;2 800 cm-1以上,振动模式过渡为C—H,O—H和N—H键的面内伸缩。以考虑了周期性边界条件的晶体结构作为理论计算的初始构型,会让理论光谱与实验光谱更加吻合,尤其是在远红外波段和中红外400~1 000 cm-1的低频段。该研究对深入理解磷酸氯喹,利巴韦林和盐酸阿比多尔等抗病毒药物的药学特性,药物间相互作用,控制药物生产过程,指导药物存储和使用有重大意义。 相似文献
4.
5.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。 相似文献
6.
采用浸渍法制备Fe-VOx/SAPO-34和Fe-VOx/TiO2脱硝催化剂,探究SAPO-34分子筛与TiO2两种载体负载铁钒基氧化物催化活性及抗碱性能的差异。借助X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、氨气程序升温脱附(NH3-TPD)、氢气程序升温还原(H2-TPR)、原位红外漫反射(in-situ DRIFTs)等表征手段对催化剂的骨架结构、表面物化性质、氧化还原能力以及对反应气体的吸脱附情况进行分析。结果表明:SAPO-34分子筛内部特定的孔道结构和稳定的骨架,有利于活性组分在载体上均匀分散,降低碱金属对表面活性中心的物理覆盖作用;同时其表面丰富的酸位点能够作为碱金属捕获位,保护催化剂表面的活性中心,保证催化剂的吸附-反应过程能够正常进行,从而使Fe-VOx/SAPO-34表现出良好的抗碱金属能力。 相似文献
7.
随着信息技术的高速发展,每条数据所包含的信息越来越丰富,使得数据不可避免地含有异常值,且随着维数的增加,异常值出现的可能性更大。传统的主成分聚类分析对异常值特別敏感,基于MCD估计的主成分聚类方法虽然对异常值具有防御作用,但是在高维数据下MCD估计的偏差过大,其稳健性显著降低,而且当维数大于观测值个数时MCD估计失效。为此本文提出了基于MRCD估计的稳健主成分聚类方法,数值模拟和实证分析表明,基于MRCD估计的主成分聚类分析的效果优于传统的主成分聚类分析和基于MCD估计的主成分聚类分析,尤其是在维数大于样本观测值的情况下,MRCD估计更为有效。 相似文献
8.
可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400~1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明:不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400~700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700~1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明:在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。 相似文献
9.
校本课程“化学传奇”主要是引导学生阅读化学史文章。校本课程从“化学传奇”升级到“化学阅读”,化学阅读的内容拓展了,阅读形式升级了:由文章阅读升级为视频观看和整本书阅读,阅读的时间由校本课程的课内阅读延伸到课外阅读,阅读时段由校本课程季扩展为高中全学段。学生的阅读活动,也由教师规定阅读内容升级到学生在推荐书目内自主选择性阅读和个性化阅读。 相似文献
10.
大量研究表明磷脂酰肌醇3-激酶δ(PI3Kδ)与多种恶性肿瘤及免疫疾病的发生、发展密切相关,因此成为一个备受关注的药物靶点.伊德利塞(Idelalisib),PI3Kδ抑制剂,是首个被FDA批准上市的PI3K抑制剂,以此开启了PI3 Kδ选择性抑制剂开发的热潮,但是严重的毒副作用阻碍了该类化合物的使用.随后,度维利塞(Duvelisib,IPI-145)于2018年被批准上市,度维利塞是PI3 Kδ/γ选择性抑制剂,然而目前关于度维利塞的选择性PI3K抑制分子机制报道较少,且目前尚无度维利塞/PI3K复合物晶体结构报道.因此本文采用整合的计算机模拟策略来揭示度维利塞的选择性抑制机制:通过分子对接获得度维利塞与PI3K各亚型的合理结合构象;分子动力学模拟结合自由能计算揭示选择性产生的关键位点及热点氨基酸.目前,因与其他亚型之间高度的同源性与结构保守性,使得PI3 Kδ选择性抑制剂开发受到极大挑战,本文以上市药物度维利塞为研究主体,有望为新型PI3 Kδ选择性抑制剂的开发及合理药物设计提供一定的指导意义. 相似文献