电分析化学中的化学计量学方法及其应用进展

本文综述了电分析化学领域中化学计量学方法的应用进展，引用文献65篇。     

生物分子计算进展*

由于生物分子在化学反应中具有高度的并行性和识别能力,使生物分子计算在解决组合优化问题中显示出巨大的优势。生物分子计算已成功地应用于计算哈密顿路径、最大集合以及逻辑运算中的SAT类问题等NP完全问题。本文总结了生物分子计算的基本思想与计算方法、生物分子计算的应用与进展,并对生物分子计算的发展趋势作了评述。     

环糊精的理论计算

环糊精对超分子化学的发展具有重要意义,其特殊的物理和化学性质已经在实验和理论研究中受到广泛关注。本文对近10年来环糊精的理论计算发展情况进行了综述。重点概述了分子动力学模拟结合自由能计算方法在环糊精识别和自组装行为中的应用,最后展望了环糊精未来的理论计算发展方向。     

EDLC用分级孔炭电极材料的制备与超电容性能研究

采用有机-有机自组装法和化学活化法相结合,制备了分级孔炭电极材料(HPC)。氮气静态吸附测试表明,化学活化使介孔炭的孔壁上产生了大量的微孔,从而使其比表面积大大增加。与以硬模板法制备的有序介孔炭(OMC)相比,HPC比OMC具有更为优异的电化学性能,这是因为微孔和介孔直接相连的分级孔结构,不仅增大了比表面积,而且能够显著减小电解质离子在电极材料孔道内的扩散阻力。     

反相高效液相色谱法分离测定烟草中的多酚类化合物

对植物中9种多酚类化合物的色谱分离条件进行了优化,分别探讨了流动相组成、流动相中醋酸浓度、醋酸溶液与甲醇的比例对保留时间的影响,确定了梯度分离条件,并对9种天然多酚类化合物进行了定量分析。该方法的检测限为13.26~59.29 mg/kg (S/N=3)。在3.0～100.0 mg/L 范围内呈良好的线性关系,相关系数r2为 0.9979~0.9999。9种待测化合物的加标回收率为96.8%~108%,相对标准偏差(RSD)小于3.8% (n=3)。用80%甲醇超声提取烟草样品,并通过优化的色谱条件对其进行分析,测定了实际烟草样品中芸香苷和绿原酸的含量。结果表明,该方法具有一定的实用价值。     

鳞状BiOBr/Bi2WO6的合成及其吸附性能

采用一步水热法成功制备鳞状形貌的BiOBr/Bi₂WO₆复合物,通过X射线衍射（XRD）仪、扫描电子显微镜（SEM）、N2吸附/解吸附比表面测定仪（BET）、傅里叶变换红外（FT-IR）光谱等对复合物进行了表征。对比Bi₂WO₆与BiOBr的SEM照片,结合KBr的浓度实验,提出了BiOBr/Bi₂WO₆的鳞状形貌的形成机理。选取有机染料为吸附质,BiOBr/Bi₂WO₆为吸附剂进行了复合物吸附性能测试。结果表明,BiOBr/Bi₂WO₆对阳离子染料表现出优越的吸附性能,10 min对次甲基蓝（MB）的吸附率高达99%,优于常规的活性炭吸附剂。此外,BiOBr/Bi₂WO₆对有机染料的吸附行为符合准二级反应速率方程和Freundlich等温吸附模型。     

离散小波变换-遗传算法-交互检验法用于近红外光谱数据的高倍压缩与变量筛选

用遗传算法(GA)与交互检验(CV)相结合建立了一种用于对近红外光谱(NIR)数据及其离散小波变换(DWT)系数进行变量筛选的方法，并应用于烟草样品中总挥发碱和总氮的同时测定。结果表明：NIR数据经DWT压缩为原始大小的3．3％时基本没有光谱信息的丢失；有效的变量筛选可以极大地减少模型中的变量个数，降低模型的复杂程度，改善预测的准确度。     

自适应小波算法用于近红外光谱的多元校正

实现了一种构建自适应小波滤波器的方法,并将其用于近红外光谱数据的多元校正。该方法根据一定的目标函数,针对信号的特性自适应地构造小波滤波器。用该法构建的滤波器对烟草样品的近红外光谱进行压缩,并将压缩后的数据采用偏最小二乘法建模,实现了烟草样品常规组分的定量分析。     

小波包分析用于重叠分析化学信号的处理

对小波包分析的算法进行了改进,并将此算法成功地应用于多组分重叠色谱信号的解析.结果表明,本文提出的算法解决了MRSD算法的不足,更适合处理分析化学信号,用于重叠信号的解析时不需重构(逆变换),简化了数据处理步骤,加快了数据解析速度,具有较强的解析能力.对于重叠色谱信号的解析,小波包分析比小波分析具有更强的解析能力.     

计时电流的因子分析-法拉第电流与充电电流的分离

基于电化学理论电流公式,用迭代目标变换因子分析法对计时电路曲线进行处理,得到分离的法拉第电流和充电电流成分,对于简单的电极过程,分离效果很好,信噪比得到提高,法拉第电流分量可用于定量分析。