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152.
采用悬浮聚合、炭化、活化制得碳纳米管/活性炭复合微球; 而后利用重氮盐偶合法将对氨基苯磺酸接枝到此复合微球上, 得到磺化碳纳米管/活性炭复合微球; 将其用于吸附血清中的低密度脂蛋白(LDL). 结果表明: 所制备的磺化碳纳米管/活性炭复合微球球形度好, 表面光洁, 中孔发达, 并且接枝有对氨基苯磺酸. 此复合微球对LDL的吸附量随着碳纳米管加入量的增加而逐渐增大; 当碳纳米管加入量为45% (w)时, LDL吸附量达6.564 mg·g-1, 是未添加碳纳米管的3.3倍. 此复合微球在作为血液灌流LDL吸附剂方面有较好的应用前景. 相似文献
153.
氨基喹啉类生物碱抗疟原虫活性的理论研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用密度泛函理论(DFT),Becke三参数混合泛函方法(B3LYP),在6-311+G(d)基组水平,对21种氨基喹啉类化合物分子结构进行几何优化和量化计算.进而将量子化学参数作为基础参数,并结合物理化学参数作为独立变量,以抗疟原虫活性数据pIC50为应变量,运用多元线性回归,建立模型,并通过留一(LOO)交叉验证法对模型进行验证.结果表明C(8)与取代基R1之间的键长R(8,11)、最低空轨道与最高占据轨道之间的能量差εL-H、辛醇-水分配系数LogP、化合物的总能量ET、以及N(1)所带电荷Q(1)是影响氨基喹啉类化合物抗疟原虫活性的重要因素.本文所构建的模型具有良好的稳定性和预测能力,能用于对其抗疟原活性进行理论分析和预测,获得较好的结果. 相似文献
154.
氧化铝负载Co基F-T合成催化剂还原性能 总被引:1,自引:0,他引:1
采用XRD、TPR、XPS和H2-TPD等技术对Co/Al2O3催化剂的还原性能进行了研究.还原温度低时,催化剂中Co物种还原不充分,活化不够,催化剂的F-T合成反应活性偏低;高温还原时,由于催化剂中金属钴颗粒聚集和增大使活性组分的有效活性面积减小,催化剂的F-T合成反应活性下降.还原温度在400~500℃之间存在最佳... 相似文献
155.
在水热条件下,合成了1个新的双核锌配合物[(ZnCl2)(PyBIm)]2(PyBIm=2-(4-pyridyl)benzimidazole)。该配合物为单斜晶系,P21/n空间群,晶胞参数a=0.774 51(4) nm,b=1.252 49(5) nm,c=1.315 96(7) nm,β=100.294(3)°,V=1.256 0(1) nm3,Z=2。结构分析表明,Zn被2个Cl原子和来自PyBIm配体的2个N原子配位,形成了1个变形四面体结构。在该配合物中,Zn…Zn距离为 0.709 4(5) nm,结构中存在π…π堆积和氢键作用。 相似文献
156.
固体氧化物燃料电池LSCF-SDC 纳米复合阴极制备及性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用硝酸盐溶液一次浸渗工艺在La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ(LSCF)表面涂覆Sm0.2Ce0.8O2(SDC)纳米颗粒,制备了LSCF-SDC纳米结构复合阴极。微观结构分析显示SDC纳米颗粒在LSCF表面均匀分布并且颗粒大小均一。界面阻抗图谱表明SDC浸渗极大的降低了LSCF阴极的界面极化阻抗,在750和650℃仅为0.074,0.44Ω.cm2。LSCF-SDC复合阴极的表观活化能为1.42 eV,略小于纯LSCF阴极。与混合法制备的LSCF-GDC复合电极相比,采用浸渗工艺制备的LSCF-SDC纳米结构复合阴极也显示出良好的电化学催化活性。 相似文献
157.
158.
国内某公司在各省会城市都设有分支机构,公司每年都有频繁的会议和培训工作需要各地分支机构派人参加,如何在大陆地区31个省会城市里选择一个城市作为会议地址,使得举办会议的成本最低且中转次数最少.建立了该会议选址问题的双目标优化模型,收集处理了有关实际数据,利用网络最短路算法和约束法等得到了该会议选址问题的解.在不考虑中转费用的情况下,得出成本最低且中转次数最少的会议地址是西安;在考虑中转费用的情况下,根据中转费用的不同给出了可供实际决策的最优会议选址方案. 相似文献
159.
160.
LI Wen-xin CHEN Guang-hui ZENG Qing-dong YUAN Meng-tian HE Wu-guang JIANG Ze-fang LIU Yang NIE Chang-jiang YU Hua-qing GUO Lian-bo 《光谱学与光谱分析》2021,41(8):2638-2643
为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别,采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱(LIBS)样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析,采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。分别将原始光谱数据、归一化处理后的光谱数据、归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量,并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。结果表明:在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上,归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时,识别准确度达到95.71%,明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。进一步地,使用MATLAB程序遍历谱线组合,通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合,当优选6条特定的谱线时,对特钢种类识别的准确度达到100%,且建模速度也有相应提升。可以看出,当预选出大量常见特征数据时,机器自动选取特征与人工挑选谱线相比,具有明显优势,基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。 相似文献