3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的研究

本研究探讨3.0T磁共振成像(MRI)结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的价值。采用回顾性研究方法,选取乳腺肿块患者110例162个病灶,给予3.0T MRI及X线钼靶检查。经病理确诊为恶性病变101个;恶性病灶形态不规则、边缘毛刺、时间-信号强度曲线(TIC)类型Ⅲ型和早期增强率≥60%比例明显高于良性病灶(P<0.05),而分叶状比例和表观扩散系数(ADC)值明显低于良性病变(P<0.05);恶性病变X线钼靶表现:形态不规则、钙化、结构不对称和大导管征比例明显高于良性病变(P<0.05);MRI联合X线钼靶诊断乳腺恶性病变的灵敏性、准确性和阴性预测值明显高于MRI诊断(P<0.05)。3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤有较好的价值。     

胆碱氧化酶功能化室温磷光量子点的制备及其对氯化胆碱的定量检测

环境友好型纳米生物传感器能够提高传统生物分子传感器的检测性能，在实际应用中具有重要的应用价值。本研究以胆碱氧化酶（ChOx）为模板，在室温（25 ℃）下通过矿化作用制备了一种ChOx功能化的室温磷光（RTP）量子点（QDs）（ChOx RTP QDs）纳米生物传感器，并利用ChOx与氯化胆碱的特异性酶-底物反应和光诱导的电子转移（PIET）实现了对氯化胆碱（Cho）的RTP定量检测。该纳米生物传感器对氯化胆碱检测的线性范围为0.05~20 mmol/L，检出限为0.02 mmol/L。该方法基于QDs的RTP性质，可以有效地避免生物样品背景荧光的干扰，且无需复杂的样品前处理过程，因此该方法较适合于生物样品中氯化胆碱的定量检测。     

高性能、可弯曲碳纳米管纤维负载镍磷合金电催化析氢电极的研究

利用电化学沉积法在碳纳米管纤维(CNTFs)上沉积了镍磷合金,对比了不同循环圈数、不同镍磷比例下制备的碳纳米管纤维负载镍磷合金(Ni-P/CNTFs)电极在中性电解质溶液中的电催化析氢性能,发现当电沉积液中镍磷比为2:1时,沉积50圈时制备出的样品具有最佳的电催化析氢性能,产生10 mA·cm-2电流密度仅需138 mV过电势,塔菲尔(Tafel)斜率为83 mV·dec-1,同时具有良好的稳定性.并且在保持催化性能不变的前提下,样品可以进行弯曲,扩展了应用领域.     

添加CaSO4·2H2O为晶种制备磷石膏半水硫酸钙晶须

以固体废弃物磷石膏为原料,在传统常压醇水热法的基础上添加CaSO₄·2H₂O为晶种制备半水硫酸钙晶须。采用单因素试验法探究了晶种含量、丙三醇含量和磷石膏质量分数对晶须结构和形貌的影响,确定晶须的最佳制备工艺条件。采用SEM和XRD对样品进行表征分析,实验结果表明:添加CaSO₄·2H₂O晶种制备晶须的长径比(49.29)比只添加丙三醇的样品的长径比(30.99)提高了近60%;当丙三醇与水的体积比(V)为1、晶种含量为1%、磷石膏质量分数为5%时制备的晶须的平均直径为0.65 μm,长径比达到了62.15,晶须的尺寸均匀。这说明添加1%CaSO₄·2H₂O晶种、V为1的丙三醇和质量分数为5%的磷石膏在常压下能制备出高长径比和尺寸均匀的半水硫酸钙晶须。     

P修饰提高Fe-N-C的氧反应活性用于高稳定的锌-空气电池（英文）

生物质碳基材料具有可调的微观结构、丰富的表面活性中心、优良的导电和导热性能以及较大的比表面积,已经成为新能源领域的重要基础材料.然而,应用于锌-空气电池中时,碳基材料高电位下的碳腐蚀问题严重影响了电池的稳定性,因此,开发具有低过电位的析氧反应(OER)催化剂来降低充电电压是解决该问题的关键.本课题组采用一种低温磷化策略制备了具有低OER过电位的P修饰的Fe₃O₄/Fe₂N和生物质碳复合催化剂(P-Fe₃O₄/Fe₂N@NPC),其具有较好的双功能氧反应活性,氧还原反应(ORR)的半波电位为0.86 V,仅需要280 m V的OER过电位就可以达到10 m Acm^-2的电流密度.以P-Fe₃O₄/Fe₂N@NPC作为正极组装的锌-空气电池表现出低的充放电电压差和长期稳定性,在目前报道的碳基催化剂应用于锌-空气电池中具有很大优势.此外,采用X射线光电子能谱(XPS)、拉曼光...     

环氧树脂中磷系阻燃剂协效体系的研究进展

近年来,出于环保等方面的考虑,一些卤系阻燃剂被逐渐淘汰,磷系阻燃剂作为卤系阻燃剂的替代品备受关注。然而,高效的磷系阻燃剂通常会在提高阻燃性能的同时产生更多的烟雾,因此需要与协效剂搭配使用。本文介绍了磷系阻燃剂在环氧树脂中的阻燃机理,综述了环氧树脂中磷系阻燃剂的协效体系的研究进展,包括无机协效剂、有机协效剂及有机-无机杂化协效剂等,并对环氧树脂体系中磷系阻燃剂的协效体系的未来发展趋势进行了展望。     

高压密闭消解-电感耦合等离子体质谱法测定青藏高原气溶胶样品中磷及其他18种元素

气溶胶中磷（P）的准确测定是评估磷沉降对青藏高原生态效应及磷的生物地球化学循环的重要前提。针对青藏高原气溶胶中磷含量低及滤膜单个样品量有限的特征,本文建立了高压密闭消解-电感耦合等离子体质谱法测定气溶胶中磷及其他元素含量的方法。电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测得P元素的检出限为3.5 μg/L,优于电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）的检测限（89 μg/L）,其他元素检出限均达到μg/L（ppb）级（0.013-36 μg/L）,部分元素如Co、Cd、Pb等达到ng/L（ppt）级（2-7 ng/L）。各元素线性关系良好,测定结果的相对标准偏差(RSD) < 5%,磷的加标回收在90-103%, 方法准确度和精密度满足分析要求。该方法成功地测定了青藏高原实际气溶胶样品中磷及其他元素,具有良好的可靠性和实用性。     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。     

大颗粒磷钼酸铵:制备与结晶动力学(英文)

通过缓慢滴加焦磷酸钾的硝酸溶液到钼酸铵溶液中制得了大颗粒磷钼酸铵(AMP)。研究了AMP的成核速率(G)与晶体生长速率。与晶体生长速率相比成核速率的反应级数更高。最初,大颗粒磷钼酸铵的结晶过程处于相变反应控制的动力学区域,此时溶液的过饱和生成速率比过饱和消除速率高。晶体线生长速率与溶液的过饱和度先增加后降低。在滴加中期,过饱和消除速率增长到与其生成速率相当。在滴加后期,晶体成核速率快速增高,而晶体的线生长速率下降。晶体的成核速率成为过饱和消除的唯一控制步骤。因此,AMP成核大部分是在首先接触到滴加液的局部溶液中完成的。