酸性离子液中纤维素的水解

以离子液 1-丁基-3-甲基咪唑氯为纤维素溶剂, 酸性离子液 1-磺酸丁基-3-甲基咪唑氯为催化剂进行了纤维素水解反应. 通过筛选, 找到了合适的离子液共溶剂二甲基甲酰胺可降低纤维素-离子液体系的黏度. 分别考察了催化剂用量和水含量对纤维素水解的影响, 同时研究了高聚合度的滤纸及棉花的水解行为. 应用二硝基水杨酸法测得水解体系中还原糖的浓度, 进而求得反应过程中还原糖的收率. 结果表明, 在酸性离子液中水解纤维素是完全可行的, 最高可达到 95%的还原糖收率.     

利用Ostwald熟化作用合成空心碳纳米材料

以淀粉等易获得的生物质为碳前驱物, 亚铁盐为添加剂, 采用水热法制备了碳材料. 实验发现, 在反应过程中, 首先生成了被无定形碳包裹的铁氧化物纳米棒, 形成碳/铁氧化物的核/壳结构. 在进一步的反应中, 铁氧化物核自发溶解, 最终得到了空心的碳纳米棒. 讨论了铁氧化物自发溶解的原因, 认为空心碳纳米棒的形成是由Ostwald熟化现象造成的. 当以葡萄糖或环糊精为碳前驱物时, 得到的是空心碳球, 这可能与各种碳前驱物不同的表面活性剂作用有关.     

带来生物科学革命的水母绿光

编者的话 2008年10月8日北京时间17点45分,瑞典皇家科学院诺贝尔奖委员会宣布,2008年度诺贝尔化学奖授予日本科学家下村修(Osamu Shimomura)、芙国科学家马丁·沙尔菲(Martin Chalfie)和美藉华裔科学家钱永健(Roger Y.Tsien),以表彰传们在发现和研究绿色荧光蛋白质(GFP)方面作出的杰出贡献.现本刊编辑部把瑞典皇家科学院新闻发布会上发表的新闻公报与他们在诺贝尔基金委员会网站上公布的供公众阅读的题为"带来生物科学革命的水母绿光"的资讯译成中文转载,以飨读者.     

不同方法制备的Mo/HZSM-5催化剂上甲烷的芳构化反应

 采用机械混合、机械混合后焙烧和机械混合后微波处理等方法制备Mo／HZSM－5催化剂,并对催化剂上甲烷芳构化反应性能进行了考察．结果表明,与浸渍法相比,用机械混合法、固相反应法和微波法制备的催化剂,在保持甲烷转化率不变的前提下,能明显提高芳烃选择性并减少积炭的生成;不同方法制备的Mo／HZSM－5催化剂上Mo物种的落位不同,机械混合法、固相反应法和微波法使Mo物种较多地落位于分子筛外表面．结合反应结果可以得出,落位于分子筛外表面的Mo物种对甲烷芳构化反应更为有利,而且明显减少积炭的生成．     

基于图像深度预测的景深视频分类算法

景深视频因高清、美观广受大众喜爱。然而,要从海量视频中检出此类视频十分困难。已有较多研究基于景深图像成像原理,开展景深像素分割算法研究,但难以直接应用于实际视频分类场景。本文针对景深视频类型,设计了可预测视频类型的深度网络。根据景深成像原理,各语义物体之间相对相机的景深深度存在一定的逻辑关系。为此提出以图像深度为指导,利用深度预测模块预测图像的景深深度信息,将其合并后输入至分类网络进行训练检测,以降低景深视频误检率,提升网络模型的性能。此外,针对现实需求中该领域有标数据较少,而不同数据集分布会降低性能的问题,设计了迭代式景深视频数据集收集方法,以较低的劳动成本快速收集所需要的视频数据,具有一定的实际应用价值。本文算法在快手线上的景深视频数据集中识别准确率达85.7%。     

贵金属催化剂上两步法选择性降解有机溶剂型木质素

使用担载型贵金属催化剂和磷酸在不同温度下通过两步法加氢降解二氧六环木质素. 第一步反应使用Rh/C和浓度为1% (w)的磷酸为催化剂, 在270 ℃和4 MPa氢气气氛下反应后通过气相色谱(GC)和气相色谱-质谱(GC-MS)分析木质素单体和二聚体, 总收率最高可达16.9%. 通过傅里叶变换红外(FTIR)光谱、X射线光电子能谱(XPS)、元素分析(EA)和凝胶渗透色谱(GPC)等方法研究第一步反应产物的变化. 结果发现, 二氧六环木质素中的C－O－C键被打断, 木质素分子量降低, 部分羰基和羧基被脱除. 随着反应温度的上升, 产物的含氧量不断下降, 在270 ℃反应10 h 后氧含量从35% (w)降低至21% (w). 结合不同的表征方法, 提出二氧六环木质素的第一步反应路径. 第二步反应中使用Pd/C和磷酸为催化剂在250 ℃可以将木质素单体、二聚体高选择性地加氢脱氧转化为对应的烃类产物.