蛋氨酸衍生物缓蚀剂的合成与性能研究

以蛋氨酸为基础通过酰胺化反应合成一种新型的蛋氨酸衍生物缓蚀剂,应用极化曲线、电化学阻抗谱图研究蛋氨酸及其衍生物在3(wt)%Na Cl溶液中对N80碳钢的缓蚀作用,利用SEM观察添加缓蚀剂过后钢片表面的腐蚀形貌,并从分子结构上探讨了缓蚀剂在碳钢表面的作用机理。结果表明,蛋氨酸及其衍生物都属于阳极型缓蚀剂,且缓蚀率随着添加浓度增加而增加,添加250mg/L蛋氨酸衍生物在3(wt)%Na Cl溶液中对N80碳钢的缓蚀率达到86.94%。相同浓度条件下蛋氨酸衍生物的缓蚀率要高于蛋氨酸,其原因是蛋氨酸衍生物分子结构中增加了吸附位点和疏水长链。     

不同形貌氧化锌的微波水热法制备及其光催化性能

采用微波水热法在乙二醇的辅助下,制备出一系列不同形貌的氧化锌(Zn O)纳米/微米颗粒。扫描电子显微镜测试结果表明,乙二醇的加入量对样品的形貌有着非常显著的影响,通过控制乙二醇的加入量,可以得到不规则片状、六方棱柱孪晶、梭子形和球形等形貌的Zn O纳米/微米颗粒。从微波反应器检测压力结果可以看出,乙二醇的加入量对反应体系的压力影响非常显著,这起到了调控纳米晶生长速度的效果进而得到不同形貌的样品。在此基础上,系统测试了样品在氙灯照射下光催化降解罗丹明B的能力,结果表明,乙二醇加入量大于12 m L时的球状样品光催化效率要远高于其他样品,在50 min内能完成对罗丹明B的降解。     

两种固体荧光有机-无机杂化物的合成、结构及强红光发射

采用（E）-4-（4-（diphenylamino）styryl）-1-methylpyridinium iodide（DPASPI,DPASP=（E）-4-（4-（diphenylamino）styryl）-1-methylpyridi-nium）,设计合成2种新型有机-无机杂化物（DPASP）₂[Zn（NCS）₄]·2CH₃OH（1）和{（DPASP）₂[Cd（SCN）（NCS）₃]·2CH₃OH}_n（2）。通过单晶X射线衍射进行了表征,结果表明杂化物1和2是由有机吡啶阳离子和异硫氰酸金属配阴离子组成的,具有不同空间结构。通过¹H NMR谱图解释了离子间相互作用。对具有高量子产率的杂化物1和2的红光发光性质进行了研究。     

非光滑半无限多目标优化问题的最优性充分条件

研究了一个非光滑半无限多目标优化问题(简记为SIMOP),并讨论了它的最优性条件.首先, 通过对目标函数和约束函数的某种组合赋予Clarke F-凸性假设, 获得了SIMOP(弱)有效解的最优性充分条件.接下来, 用Chankong-Haimes方法建立了此SIMOP的一个标量问题并得到了这个标量问题的最优性充分条件.     

SnO2/GDE阴极的制备及电催化还原CO2产甲酸性能

采用低温水热合成法制备了碳纸基底的SnO₂气体扩散电极(SnO₂/GDE), 并对其物化特性与催化还原CO₂产甲酸性能进行了研究. 扫描电子显微镜、 X射线衍射及X射线光电子能谱表征结果表明, 在60, 75, 100 ℃下制备的催化剂均为分散性良好的纳米SnO₂粉体, 其粒径分别为7.9, 11.8和12.9 nm. 循环伏安、 线性扫描伏安和电化学交流阻抗测试结果显示电极均具有优异的电催化活性, 其电化学活性表面积分别为150, 470, 240 cm ², 通过等效电路拟合后电阻分别为8.5, 3.9, 6.6 Ω·cm ². 在-1.8 V(vs. SCE)电位下电解, 通入电量500 C时, 电极都具有较高电催化还原CO₂产甲酸性能, 而75 ℃下制备的电极性能最佳, 产甲酸电流密度为22.8 mA/cm ² , 产甲酸法拉第效率高达93.5%; 该电极经过20 h长时间电解后, 产甲酸电流密度可维持在12.8 mA/cm ² , 产甲酸法拉第效率稳定在约65%.     

运动光格中玻色-爱因斯坦凝聚系统的混沌时空动力学

本文研究了运动光格中原子间呈排斥作用的玻色-爱因斯坦凝聚系统的混沌时空动力学。通过理论分析,我们得到了具有简单零点的Melnikov函数,这表明系统存在Smale马蹄混沌。数值模拟显示,在一定的参数条件下,光格势强度的增大或s波散射长度的减小,都将迫使系统由规则状态进入混沌状态。     

亚硝胺化学发光检测系统的研制

针对亚硝胺气相色谱检测方法研制了一套化学发光检测装置,该装置作为气相色谱检测器可检测从色谱出来的NO气体浓度,从而反映出亚硝胺物质浓度。讨论了系统各关键部分的设计以及反应腔压力对系统性能的影响,确定了最佳反应条件。采用本系统实际测量了浓度为4.2m g/kg的NO标准气体,测得系统线性度〉0.98,检出限〈1pg/s。实验表明该系统能快速准确检测微量NO信号,可作为亚硝胺气相色谱检测法的检测器。     

行波管中多级降压收集极效率评估的研究

在行波管中,多级降压收集极(MDC)效率由于其与总效率的关系密切而显得非常重要. 而在设计MDC之前对其效率和行波管的总效率进行准确的评估可以把握管子的整体性能, 并为相关软件的开发提供理论指导,因而对MDC的优化和行波管总效率的提高具有十分重要的意义. 虽然Kosmahl在1980年就给出了MDC的效率评估公式,但其预测值比实测值偏高较多, 因而需要更为准确的评估公式.本文首先引入耗散公差的概念, 然后建立作用完电子注等差三角能量分布模型推导了MDC效率评估的公式,与Kosmahl给出的预测相比, 新公式的估计结果更接近实测值.最后根据MDC效率最高和各个电极上耗散能量最低这两个极值条件, 给出了MDC最佳电极级数的选取公式,其预测结果合理而且准确.     

改进型GMDH网络在便携式X射线荧光分析仪中的应用

在能量色散X荧光分析技术中,常用基本参数法、 经验系数法、 人工神经网络等方法建立计数率和元素含量之间的物理模型,此外,GMDH(group method of data handing)作为一种新型的处理复杂非线性问题的方法,被大量理论和实验证明优于大部分的计算统计方法。GMDH是一种自组织学习的前馈型网络,自动筛选并在训练过程中确定其结构,对GMDH进行改进并对结果进行定量预测,参考值与预测值的相对误差在5%以内,方法简洁、 合理、 可靠。     

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

为实现地质样品中元素含量的准确预测,提出了基于主成分分析(PCA)的改进型BP神经网络模型。采用X荧光光谱法,对新疆西天山地质样品中Fe,Ti,V,Pb和Zn等元素进行测量,将得到的X荧光计数作为输入变量,应用该模型对未知地质样品中Fe和Ti元素进行定量预测。结果表明：主成分分析与改进型BP神经网络模型取得了较好的预测效果,预测结果与化学分析值的相对误差小于3%,为地质样品元素含量预测提供了一种新型有效的方法。