二氧化钚分子的多体展式势能函数

从导出基态PuO2分子的电子状态X5Σ g正确地判断其离解极限出发,采用MP2方法,应用相对论有效原子实模型(RECP)优化出PuO2(X5Σ g)分子稳定构型为线性OPuO(D∞h),其平衡核间距Re=0.18004nm.同时也计算出振动频率,并优化出存在亚稳态的Pu-O-O(C∞v)构型.使用多体项展式理论方法,导出了基态PuO2分子的分析势能函数.该势能表面准确地再现了O-Pu-O(D∞h)平衡结构和亚稳态的Pu-O-O(C∞v)构型.然后根据势能函数等值图讨论了O(3Pg) PuO反应的势能面静态特征.     

Fura-2探针对希土Y3+跨PC12细胞膜行为研究

使用AR-MIC-CM阳离子测定系统,发展Fura-2荧光测定技术,将其应用于测定细胞内游离希土离子Y³⁺,并以此研究了Y³⁺跨PC12细胞(大鼠嗜铬细胞瘤细胞)膜的行为。结果表明：在模拟细胞内各离子组分,pH=7.05的溶液中,测得表观解离常数为4.5p mol·L^-1。对于PC12细胞,静息条件下Y³⁺不能跨越细胞膜进入胞内。与钙离子通道相关的KCl和去甲肾上腺素均不能刺激希土Y³⁺过膜。用Ouabain(哇巴因)使胞内Na⁺超载后,Y³⁺可过膜进入细胞内,且过膜量与胞外Y³⁺浓度和胞内Na⁺超载程度有一定的浓度依赖关系,提示Y³⁺可以经由Na⁺/Y³⁺交换机制过膜而进入细胞内。     

H+CN体系中平行络合反应的动力学

利用分子反应动力学的经典轨迹法研究化学反应体系已经开展了很多工作,但是,研究长寿命络合物的几何异构体就显得有些困难,主要表现在该方法对几何异构体不容易判别．由于这些原因和计算机时大增,Davis[1]利用经典轨迹法和统计方法相结合,研究了H＋CN和H＋NC体系在固定方位时的长寿命络合物动力学行为,并且采用Murrel等[2]拟合光谱数据的势能函数,该势能函数在HCN和HNC平衡点的频率与实验值相差较大．本文利用经典轨迹法研究了H＋CN产生HCN和HNC平行络合物异构体的分子反应动力学行为,揭示了平行络合反应产生几何异构体的…     

固定床接触反应器的温度分佈与浓度分佈—直流电模擬法

在穩定狀態下,固定床接觸反應器內的傳熱、傳質和化學反應的過程可用下列微分方程式來表示: div(C_pρT)=div(K grad T)+γΔH div(C)=div(E_ grad C)+γγ=bf(C)e~(-E/(RT))。作者應用直流電模擬法解以下四種情况: (ⅰ)不考慮傳質,並假設γΔH=q_0,即反應速率與溫度和作用物濃度無關; (ⅱ)不考慮傳質,假設γΔH=q_0+α_0T; (ⅲ)不考慮傳質,假設γΔH=Ae~(-E/(RT)); (ⅳ)考慮傳質和溫度及濃度對反應速率的影響;並採用了Wilhelm的傳質數據(Et),作者,Argo和Smith的傳熱數據(Ke),Smith的SO_2氧化成SO_3的動力學數據。由(ⅰ)、(ⅱ)求得的溫度分佈和文獻上發表的理論解進行了比較,由(ⅳ)求得的溫度分佈和濃度分佈與Smith等實驗測定的數據進行了比較,結果基本上是一致的。     

高性能甲苯烷基化合成二甲苯催化剂研究

通过对比不同孔结构分子筛的甲苯甲醇烷基化催化性能,发现分子筛孔道尺寸与目标芳烃分子动力学尺寸的有效匹配以及孔道空间限制效应对反应路径的约束管理,对实现高性能烷基化至关重要。并结合XRD、BET、NH₃-TPD和SEM表征分析,通过先后负载La₂O₃和P₂O₅对硅铝比为60的ZSM-5进行复合改性修饰,提升其骨架水热稳定性的同时,选择性地消除内外表面大部分强酸中心,保留弱+中强酸作为烷基化催化活性位,所得MAT-HZSM-5催化该反应表现出很高的甲醇烷基化效率和良好的反应稳定性,在氮气反应气氛下,连续运行500 h无明显失活迹象,甲苯转化率维持在35%-38%,二甲苯选择性60%-77%,甲醇烷基化效率大于90%。     

治疗非小细胞肺癌脑转新药:Zorifertinib

新药Zorifertinib是阿斯利康公司针对非小细胞肺癌(NSCLC)脑转研发的一种表皮生长因子酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI),对EGFR 19外显子缺失和EGFR 21外显子L858R突变有高选择性和高抑制性,相较于其他EGFR-TKIs的突出优势是具有优秀的血脑屏障渗透性。临床研究表明Zorifertinib可以在脑内达到等同血浆的药物浓度,有效抑制脑内肿瘤生长,减少脑内肿瘤面积,并且预防脑内肿瘤形成。本文将对该新药的作用机制、研发历程、药代动力学、临床研究和安全性进行综述,为广大研究者以及今后的临床应用提供参考。     

锂嵌入型化合物-氢气电池

可充电氢气电池作为一种新兴的电池体系在大规模能源储存领域显示出富有前景的电化学性能. 锂嵌入型化合物作为一大类的锂离子电池正极材料能够很好地用作可充电氢气电池的正极. 本文开发了 2种新型锂嵌入型化合物-氢气电池. 通过使用钴酸锂与磷酸铁锂2种正极材料分别与氢气负极在硫酸锂 水系电解液中进行匹配, 得到了钴酸锂-氢气电池与磷酸铁锂-氢气电池. 钴酸锂-氢气电池展现出约1.27 V 的放电电位, 约97 mA·h·g^-1的比容量及10C的高倍率; 磷酸铁锂-氢气电池展现出约0.66 V的放电电位, 约125 mA·h·g^-1的比容量以及10C的高倍率. 虽然, 钴酸锂-氢气电池和磷酸铁锂-氢气电池因为使用了未经优化的、 不稳定的锂嵌入型化合物正极材料而导致全电池容量衰减, 但这2种电池经过氢气负极的再循环利用均表现出优异的恢复能力. 本文结果证明了氢气电池的化学稳定性及其在未来长寿命电池中具有的大规模能源储存潜力.     

铈基催化剂在挥发性有机物催化燃烧治理中的研究进展

铈基催化剂由于其特殊的氧化还原性能在催化反应中得到了广泛应用,在非均相催化反应中其表面性质尤为重要.二氧化铈晶格中的氧缺陷对表面催化反应起着非常重要的作用,而二氧化铈可以有效调节催化剂表面酸碱性,修饰催化活性中心的结构,提高催化剂的储放氧能力,增强其结构稳定性和提高活性组分的分散度等.我们分别从二氧化铈催化剂的制备方法...     

人工智能助力当代化学研究

以机器学习为代表的人工智能在当代的科学研究中正在发挥越来越重要的作用.不同于传统的计算机程序,机器学习人工智能可以通过对大量数据的反复分析和自身模型的优化,即“学习”过程,从而在大量的数据中寻找客观事物的相互联系,形成具有更好预测和决策能力的新模型,做出合理的判断.化学研究的特点恰恰是机器学习人工智能的强项.化学研究经常要面对十分复杂的物质体系和实验过程,从而很难通过化学物理原理进行精准的分析和判断.人工智能可以挖掘化学实验中产生的海量实验数据的相关性,帮助化学家做出合理分析预测,大大加速化学研发过程.本文介绍了当代人工智能方法及用其解决化学问题基本原理,并通过具体案例展示了人工智能辅助解决不同化学研发问题的方法以及对应的机器学习算法.将人工智能运用在化学科学的尝试正处于蓬勃上升期,人工智能已经初步展示出对化学研究的强大助力,希望本文能帮助更多的国内的化学工作者了解和运用这一有力的工具.     

西南山地煤矿区耕地土壤-农作物重金属富集及健康风险评价

为了解西南某典型山地煤矿区周边农田土壤、农作物重金属的富集情况及对当地人群健康的影响程度,采集矿区周边农田土壤样品和对应的农作物样品,测定重金属Cr、Mn、Zn、As、Pb的含量。运用Nemero指数法、潜在风险指数法对土壤重金属的污染程度进行评价;采用靶标危害系数法(THQ)评价农作物重金属对人体的健康风险。结果显示,Cr、Mn、Zn、As、Pb分别是背景值的1.81、1.90、2.89、1.30、0.86倍,处于轻度污染级别,轻微危害程度。农作物重金属Cr、Pb和As含量的超标情况较严重,Zn的含量超标相对较小。各农作物富集的重金属对人体的健康风险大小为：高粱>玉米>白菜>葱>辣椒。农作物重金属对儿童健康的危害均达到了慢性中毒;对成人健康的影响,高粱处于慢性中毒,其它农作物重金属处于产生较大影响的危害程度。农作物重金属与土壤重金属的相关性分析表明,农作物重金属的含量与土壤重金属全量并无线性关系;各重金属在农作物中的转移能力不同;Pb,As在农作物中的转移能力较大,而Cr相对较小。鉴于矿区重金属的富集情况,应尽快采取修复治理措施,为保证当地人群健康,建议当地居民不再食用和种植富集重金属严重的高粱、玉米农作物。