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1.
本文以咪唑衍生物为配体,通过水热合成法与钴离子制备出两个配位聚合物:{[Co(DTA)(1,4-DIB)(H2O)]·H2O}n(1)和[Co(DTA)(1,3-BMIB)]n(2)(1,4-DIB=1,4-二(1H-咪唑-1-基)苯; 1,3-BMIB=1,3-二(4-甲基-1H-咪唑-1-基)苯;H2DTA=2,5-二甲氧基对苯二甲酸)。利用X射线单晶衍射、粉末衍射、热失重、元素分析、红外光谱以及固体紫外-可见光谱等对两个配合物进行了表征。结构分析证实配合物1和2是通过二维结构堆积成的三维超分子化合物。粉末衍射测试则显示两个配合物在水中有很好的稳定性。固体紫外-可见光谱显示两个配合物属半导体材料,对紫外-可见光有很强的吸收作用。在光催化实验中,配合物1和2可加快亚甲基蓝的降解速度。 相似文献
2.
多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种,大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性,对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低,因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此,本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体,多孔氮化硼为掺杂物,采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层,通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征,结果表明:该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构,该结构有利于增加涂层的比表面积,从而实现对PAHs的大量富集;在320℃解吸温度下,涂层材料的色谱基线基本稳定,表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层,结合气相色谱-氢火焰离子化检测器,对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化,建立了用于以上3种PAHs... 相似文献
3.
4.
周若楠张彦军钟俊桢周磊刘伟刘成梅 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(3):257
采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白(Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI)起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%(P<0.05),高于600 W(45.25%)和60℃(29.64%)。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高(P>0.05)。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性(H0)提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV(P<0.05)。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。 相似文献
5.
单匝线圈在辐向磁场中的受力情况,很多教师都用纯数学方法(微元法)推导出其有效长度为线圈周长.文章用音频电流通过方形线圈,依次增加磁铁的个数让学生感觉音量的变化,并进一步合理外推出同样的结论.不仅能让学生体会基于实验合理外推这一科学的研究方法,还能让学生对扬声器的工作原理有清晰的认识. 相似文献
6.
初中数学概念教学的最终目标在于帮助学生理解概念,并且掌握概念应用方法.具体而言,概念教学目标体现在引导学生对概念来源进行把握;帮助学生梳理各种概念之间的关系,把握相应的数学思想方法;引导学应用概念.因此,在组织开展初中概念教学活动的过程中,教师需要引导学生对概念来源展开分析,让学生形成对概念的初步认知,然后,组织学生概括抽象的数学概念,把握数学概念的基本特征,了解各要素之间的关系,掌握数学表达方法,强化对概念的认知;最后,指导学生应用数学概念,帮助学生建立完善的概念结构. 相似文献
7.
8.
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10.
数据驱动计算力学研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命,数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时,航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战,经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此,发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状,探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势. 相似文献