电机驱动微装配在双光子制备微结构中的应用

对微结构的制作、微装配系统进行了研究. 采用飞秒激光双光子聚合微加工技术制作有底座、精细的三维立体“拱形”微结构, 其高250μm、长300μm、厚50μm. 将此微结构与实验室自主搭建的二维微装配平台相结合, 利用自主编程的人机交互界面驱动步进电机, 远程操控微装配设备; 将荧光闪烁陶瓷粉末装配到微结构中, 对装配后的微结构进行荧光光谱表征发现, 纯荧光粉末和微结构中的荧光粉末的发射光谱在测量误差范围内基本一致, 表明荧光粉末的光学性质未发生改变. 利用该装置可以将各类微纳米级材料和微结构进行装配, 形成含有不同材料的微结构系统.     

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.     

柱状装药预制破片缩比战斗部爆炸冲击波和破片的作用时序

针对柱状装药的周向预制破片战斗部,结合无量纲分析方法和爆炸驱动理论,确定了影响破片和冲击波相遇位置的关键参数,给出了由缩比战斗部推广预测原型战斗部爆炸产生的破片冲击波作用时序的方法。采用ANSYS/LS-DYNA有限元软件进行数值模拟,对比验证了理论分析和数值试验结果,分析了战斗部缩比比例对冲击波和破片作用时序的影响。结果表明:缩比模型与原型战斗部爆炸产生的破片和冲击波的相遇位置之比和相遇时间之比主要取决于两模型的质量比,在不考虑破片速度衰减时,两模型中载荷相遇位置之比和相遇时间之比等于其质量比的0.33次方。受破片速度衰减影响,该方法仅适用于质量缩比不小于0.2的模型。     

机器学习方法在高分子玻璃化研究中的应用

高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望.     

水滑石基磁性Co/Al2O3催化剂在乙酰丙酸加氢制备γ-戊内酯反应中的应用

γ-戊内酯广泛应用于食品添加剂、燃料添加剂、溶剂、汽油、柴油以及多种化工中间体的合成,由于其上游原料乙酰丙酸是重要的生物质基平台化合物已实现了工业化生产,因此发展其高效、可循环使用的催化合成新体系是近年来生物质催化转化的研究热点之一.目前使用的多相催化剂体系主要是浸渍法制备的负载型金属纳米颗粒催化剂,活性金属主要有Ru, Pd, Pt, Au, Cu, Ni等.由于乙酰丙酸制备γ-戊内酯反应是一个酸性的含水体系,在高温、高压条件下,使用浸渍法得到的催化剂特别是非贵金属催化剂容易发生活性金属的聚集、流失,从而使得催化剂重复使用的效果不佳.从非贵金属替代贵金属和提高催化剂稳定性这两点入手,本论文以水滑石为合成催化剂的单一前驱体,将非贵金属(Cu, Ni, Fe, Co)掺入到水滑石的结构骨架中,通过直接氢气焙烧还原制得了高负载量的负载型金属纳米颗粒多相催化剂.将制得的催化剂应用于乙酰丙酸加氢反应,其催化活性顺序为： Co>Ni>Cu>Fe.制备出了5种不同Co/Al比的Co基催化剂,其中4Co/Al2O3催化剂在H2(5 MPa)、180 oC条件下,显示出了类似贵金属钌催化剂的活性和选择性,乙酰丙酸在3 h内完全转化,γ-戊内酯的选择性高达99%.为了进一步了解催化剂的结构与其活性和稳定性之间的关系,我们采用X射线粉末衍射仪(XRD),氢气程序升温还原(H2-TPR), X射线光电子能谱(XPS),透射电子显微镜(TEM)等表征手段研究了催化剂的形貌和结构. TEM结果表明,以水滑石为前驱体制备的Co催化剂中负载的Co纳米颗粒的平均粒径在25–30 nm,而用浸渍法制备的相同负载量的Co催化剂的Co纳米颗粒粒径大于150 nm.相应的催化反应结果表明,前者的催化活性要远好于后者.水滑石前驱体的H2-TPR实验结果表明,随着Co/Al比增加,其还原峰向低温方向位移.这是由于Al含量的减少,导致金属Co离子周围键合的Al离子数量减少,从而使得Co与Al之间的作用力减弱, Co更加容易被还原.表现在还原温度上,即为还原温度降低,说明了Co纳米颗粒与载体之间具有一种强相互作用.结合TEM测试结果,正是这种强相互作用限制了Co纳米颗粒的长大,使其要远小于用浸渍法制得的Co纳米颗粒. HRTEM测试结果显示在4Co/Al2O3催化剂结构中, Co金属纳米颗粒与载体Al2O3之间存在一种核壳结构的关系, Co纳米颗粒被包埋于载体Al2O3中形成核壳结构.这种结构同样也保证了活性金属与载体之间较强的相互作用,有效地避免Co纳米颗粒在强水热、酸性条件下的聚集和流失,从而使该催化剂在循环使用四次时仍能保持优异的活性和选择性.我们进一步研究了该核壳结构形成的原因.发现催化剂在制备过程中如果先用空气高温焙烧,再用氢气还原,得到的催化剂中则没有明显的核壳结构,且Co纳米颗粒粒径在55 nm左右.相应的催化反应结果也要差于直接氢气焙烧还原得到的4Co/Al2O3催化剂.这也从侧面说明了以水滑石为前驱体制备负载型金属纳米颗粒催化剂时,其原位的限制效应在控制金属纳米颗粒的大小、稳定性方面的优越性.此外,由于该Co催化剂具有磁性特征,很容易通过磁性回收实现催化剂与反应液的分离,大大简化了催化剂的回收及产物分离过程.     

铜离子配位甲烷氧化菌素功能化纳米金模拟过氧化物酶的研究

合成了纳米金-甲烷氧化菌素(Mb)-铜配合物,该配合物可以作为模拟过氧化物酶用于催化过氧化氢氧化对苯二酚的反应.通过紫外光谱、荧光光谱、红外光谱对纳米金-甲烷氧化菌素(Mb)-铜进行了表征.利用紫外-可见分光光度法研究了配合物催化过氧化氢氧化对苯二酚的动力学.考察了体系p H、体系温度及过氧化氢/催化剂摩尔比对催化反应速率的影响.结果表明纳米金-甲烷氧化菌素(Mb)-铜配合物符合生物催化剂条件影响的一般规律,但比生物酶具有更高的热稳定性.     

基于免疫磁性纳米球快速高效准确检测淋巴结转移癌细胞

发展了一种基于免疫磁性纳米球(IMNs)快速、高效、准确检测淋巴结转移癌细胞(LNMCCs)的策略.首先利用本课题组发展的方法制备了具有磁性和生物靶向双功能的IMNs,然后利用IMNs通过免疫磁分选对淋巴结转移癌病人淋巴结穿刺物中的LNMCCs进行分离和富集,最后采用瑞氏染色法和免疫细胞化学(ICC)对富集的LNMCCs进行鉴定,实现对LNMCCs的快速高效准确检测.免疫磁分选实现了LNMCCs的分离和富集,可以有效降低淋巴结穿刺物中的背景干扰;瑞氏染色法和ICC鉴定为准确诊断提供了更多可靠依据,因此,传统细胞学敏感性、特异性和诊断准确率不高的问题得到明显改善.其次,淋巴结穿刺物与IMNs的孵育只需5 min,简便快速,完整保留了LNMCCs的形态学特征,为淋巴结转移癌(LNMC)的分类和后续病理学分析提供了重要基础.此外,IMNs对淋巴结穿刺物中上皮来源癌细胞的特异性捕获可以确诊捕获的细胞为LNMCCs,实现了LNMC和恶性淋巴瘤的鉴别诊断.最后,采用本方法检测了110例病人淋巴结穿刺物中的LNMCCs,总诊断准确率高达98.2%,特异性为100.0%,敏感性为98.0%,相比于传统细胞学诊断都有明显的提高.因此,IMNs用于LNMC病人淋巴结穿刺物中LNMCCs的检测是一次新的尝试,为LNMC的诊断和研究提供了新思路.     

激光吸收光谱气体检测中的干扰因素分析和温度校正方法研究

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)是一种非侵入式光谱检测技术,具有高选择性、高响应性和高分辨率等特点。根据分子光谱吸收原理,被检测气体所处环境温度的改变会引起分子吸收谱线强度的变化,进而影响气体浓度反演的准确性。为提高气体在高温背景下浓度测量的准确性和真实性,选取工业过程常见的一氧化碳(CO)为目标气体,设计了基于波长调制技术多温度梯度(室温14～1 100℃)的气体吸收光谱检测实验,与HITRAN数据库中光谱参数进行对比,并对结果进行校正和分析。同时,以探测信号有效扫描区域的线性度、标准差和残差平方和等参数为依据,分析了不同材质的窗片对高温实验的影响,通过升降温实验数据的分析,选择了降温梯度测量作为高温实验的最佳控温顺序。经过对标准浓度的CO进行高温实验,发现随着温度的升高,二次谐波(2f)幅值和吸收线强有相一致的下降趋势,符合理论公式的变化规律。经过分析校正后的2f幅值和温度呈现非相关性,实现了热背景下光谱检测的校正,验证了变温时2f幅值校正的准确性。该研究为光谱检测技术在高温背景下实际应用提供了一定的参考,尤其是对高精度工业炉内气体燃烧效率的动态评估具有极其重要的意义。     

基于声发射和GAN-CNN的铝合金管道法兰 连接松动泄漏检测*

面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络（GAN）作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。     

钯-膦-酸体系催化烯烃氢酯基化反应研究进展

烯烃氢酯基化反应是羰基合成领域的重要分支之一,长期以来一直备受关注。目前已发展了钯基、铑基、钴基、钌基等众多催化体系,其中钯-膦-酸催化体系因具有反应条件温和、底物普适性良好、催化性能优异等优点而得到最广泛、最深入的研究。因此,我们对均相、非均相的钯-膦-酸催化体系在烯烃氢酯基化反应中的研究应用进行了简要综述,并对催化机理、催化剂组成和性能进行讨论,最后指出稳定性高、可回收性好的非均相钯-膦-酸催化体系将是该领域的研究重点。