响应面分析法优化玉竹多糖提取工艺

在提取时间、料液比、提取温度3个单因素实验的基础上,通过响应面法优选玉竹中多糖的提取条件.利用Box-Benhnken设计模型,研究3个变量对玉竹多糖提取率的影响.结果表明：最佳提取工艺为：提取时间72min,料液比1∶7.5g·mL^-1,提取温度81.6℃,在此条件下,玉竹中多糖的提取率可达10.82％,理论预测值为10.89％,相对误差为-0.64％.说明采用响应面分析法优化玉竹多糖的工艺条件准确、可靠.     

光子迁移中的一个逆问题

在[1]里已经讨论了如何根据光子密度n(x,u)(实验测得),得到总截面σ(x)的近似值,本文利用最小二乘法讨论如何通过n次观测求得σ(x)的近似值.     

一类特殊函数的拐点的计数方法

本文利用函数导数的因子和函数因子的关系,结合罗尔中值定理,给出了一类特殊函数的拐点的计数方法.     

高气压空气环状感性耦合等离子体实验研究和参数诊断

等离子体的电子密度分布, 电子碰撞频率分布, 覆盖面积, 厚度是影响其覆盖目标电磁散射特征的关键属性. 对此, 本文开展了在20 cm×20 cm×7 cm石英腔内感性耦合等离子体(ICP)的放电实验, 观察了在高气压条件下, 空气ICP的环形放电形态, E-H模式跳变现象和分层结构, 测量了其电负性核心区和电正性边缘区宽度和厚度随功率、气压的变化趋势, 并通过COMSOL Multiphysics对平板线圈磁场强度分布的分析和电负性气体扩散理论给予上述现象合理的解释, 同时, 利用微波透射干涉法测量了核心区域的电子密度随功率和气压的变化曲线, 利用理论模型计算了边缘区域的电子密度分布, 最后通过辅助气体Ar发射谱线的玻尔兹曼图形法得到了核心区和边缘区的电子激发温度.     

基于动脉自旋标记技术的正常大脑后循环血流分析

目的 利用动脉自旋标记技术对正常大脑后循环进行MRI 灌注成像,测量正常大脑后循环血流量,提供正常大脑后循环供血区血流量参考值。方法 对60 例志愿者进行MRI 常规扫描和3D-ASL 灌注扫描,获得血流量图,分别测得双侧枕叶、颞叶后部、小脑半球及脑干血流量（cerebral blood flow,CBF）,结果进行统计分析。结果 测得血流量,双侧枕叶为（64.45±12.72）ml/（min·100g）,颞叶后部为（63.28±14.97）ml/（min·100g）,小脑半球为（61.75±13.54）ml/（min·100g）,脑干为（53.64±12.71）ml/（min·100g）,男性与女性的血流量未见差异;不同年龄段的血流量存在差异。结论 3D-ASL 能定量测量后循环血流量,对脑梗死的病理生理学的进一步研究有着重要价值。     

非线性动态特性的逆推演方法及其在干涉术中的应用

提出了研究对象非线性动态特性的逆推演新方法,它的特点是从已知对象的非微分方程解析解导出该对象可能的微分方程,从而开拓它的解域或解空间,或者说恢复丢失的解。同时讨论了当对象为法布里－珀罗干涉（F－P）或迈克耳孙干涉时该方法的应用过程,并且对法布里－珀罗定义新的不透过系数（u＝1／τ）,从而给出更简洁和易分析的对象动态特性微分议程,以及由此导出测量法布里－珀罗干涉相位的过程,值得注意的是由新方法导出的微分议程揭示对象更一般的时空演化特征。而且在现有的经验和知识基础上可以进一步唯象地拓展至其他可能的非线性形式,从而使对象的表达方式更接近它的实际情况。     

C-X（X = Cl，Br，I）键解离能作为烧结Au/AC催化剂再分散的描述因子及相关蕴意

负载型 Au基催化剂在工业过程中具有非常广泛的潜在应用,如催化加氢/脱氢过程、精细化学品合成、能源催化转化及环境保护等过程,表现出很高的催化活性和选择性. Au基催化剂活性物种或活性中心基本由纳米粒子或化合物构成,但在应用过程中因 Ostwald熟化效应或粒子迁移作用,尤其是高温高压等苛刻反应条件下,均随应用时间延长从小尺寸粒子逐渐长为大粒子,造成活性降低或完全失活,这也是负载型催化剂失活的最主要原因之一.其中因成本、稀缺等特性,负载型 Au催化剂的烧结问题是影响和制约其应用的主要因素.除可通过载体改性、助剂和官能团配位稳定等方法来延缓其失活过程外,对已烧结催化剂的高效、快捷和绿色的再分散/再生过程也具有基础和应用研究的重要意义.活性炭载 Au催化剂(Au/AC)广泛应用于乙炔氢氯化反应中,以期替代高毒性的汞基催化剂,但在反应过程中因高活性的 Au3+物种易被还原而形成 Au0物种进而烧结导致失活;如新鲜 Au/AC催化剂表面的 Au粒子尺寸为1-2 nm,经乙炔氢氯化反应后变为33 nm左右;随之在453 K、0.1 MPa、乙炔体积空速(GHSV)为600 h-1、氯化氢与乙炔摩尔比为1.1的反应条件下,乙炔转化率从81.8%降至11.2%.如何有效对大粒子 Au再分散/再生可为其应用提供有力支撑.有研究表明,气相 CH3I在甲醇羰基化反应过程中明显改变 Au/AC表面的 Au粒子尺寸;或采用浓盐酸或王水也可将烧结的 Au/AC催化剂进行再分散/再生.但已有的 Au基催化剂再分散/再生过程均伴随着强酸、强氧化或高毒性在分散剂的应用,对环境的影响及后续处理有明显的局限性,且再分散机理尚不明确.在前期工作基础上,本文采用系列卤代烃(碘代烃、溴代烃和氯代烃)对烧结的 Au/AC进行再分散/再生研究.结果表明,在室温常压条件下 CHI3可以快捷高效地对烧结 Au/AC催化剂进行再分散/再生,具有最优的再分散性能;通过对系列碘代烃 C-I键的解离能分析,发现 C-I解离能越低越有利于大粒子 Au的再分散.同时,溴代烃和氯代烃对烧结的 Au/AC催化剂也具有再分散能力,但比碘代烃的再分散效率低. C-X键的解离能与再分散效率有高相关性,即 C-X键的解离能越低越有利于 Au的再分散.总体上,三类卤代烃再分散效率高低顺序为 C-I＞C-Br＞C-Cl.进而,通过不同分散过程中 Au粒子分散状态推测了卤代烃对 Au粒子的再分散机理,即卤代烃先在 Au粒子表面化学吸附,然后 C-X键解离,形成 Au-X物种,小粒子 Au在 AC表面聚集并稳定,最后形成高分散 Au粒子(粒径<1 nm)催化剂.以乙炔氢氯化反应考察了再生 Au/AC催化剂性能,结果表明,该催化剂上乙炔转化率可达79.4%,基本恢复至初始水平,且该方法可对失活催化剂进行多次高效再生.     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm~(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

基于核酸适配体的上转换荧光纸基传感器用于测定茶水中的黄曲霉毒素B1

黄曲霉毒素大量存在于花生、玉米、稻米、大豆、小麦和茶叶中,其毒性、致癌力在霉菌毒素中都居首位,是对人类健康危害极为突出的一类霉菌毒素.本研究使用上转换纳米材料为荧光标记物,在其表面修饰可特异性地结合黄曲霉毒素B1的核酸适配体,构建出一种基于竞争法的荧光侧流试纸检测技术.该技术可实现对黄曲霉毒素B1的快速检测,在0.1～100 ng/mL的浓度范围内具有良好的线性度,最低检出限为0.03 ng/mL,并实现了对实际茶水样品的定量检测.该方法灵敏度高、特异性强、适用于现场的快速检测,具有良好的经济价值和应用前景.     

可见/近红外光谱快速测定土壤中的有机碳含量和阳离子交换量

为实现土壤中有机碳(TOC)含量和阳离子交换量(CEC)的快速检测, 对300个土壤样品的可见/近红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解, 得到独立成分和相应的混合系数矩阵, 再利用误差反向传播算法(back-propagation, BP)构造三层神经网络结构。为了克服传统BP神经网络结构难以确定和易于陷入局部极小点的缺点, 采用遗传算法优化BP神经网络结构和初始权值, 得到ICA-GA-BP模型。利用此模型对土壤中TOC含量和CEC进行预测, 根据预测相关系数(R2)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能, 表明该模型对TOC含量和CEC测定的相关系数R2均达到0.98以上。说明文章提出的ICA-GA-BP建模方法具有很好的预测效果, 为土壤品质的鉴别提供了一种新方法。