酶催化光度法测定异丙肾上腺素

试验表明:在pH 9.5氨水-氯化铵缓冲介质中,牛血红蛋白对过氧化氢与酸性络蓝K的氧化还原反应的催化作用因异丙肾上腺素的存在而被抑制,而且其抑制率与异丙肾上腺素的浓度在8.1×10~(-8)～1.2×10~(-5)mol·L~(-1)范围内呈线性关系,其检出限(3S/N)为2.2×10~(-9)mol·L~(-1)。据此,提出了一种简单而灵敏的测定异丙肾上腺素的酶催化光度法。此方法已用于盐酸异丙肾上腺素注射液中异丙肾上腺素含量的测定,并以此样品为基体用标准加入法作回收试验,测得回收率在92.8%～105.4%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)在2.6%～5.8%之间。     

PO43-掺杂和AlF3包覆协同增强Li1.2Ni0.13Co0.13Mn0.54O2正极材料电化学性能

本研究采用PO₄^3-掺杂和AlF₃包覆的协同改性策略制备了P-LNCM@AlF₃正极材料(P=PO₄^3- ,LNCM=Li_1.2Ni_0.13Co_0.13Mn_0.54O₂),提高了LNCM的结构稳定性以及抑制了界面副反应。其中,大四面体的PO₄^3-聚阴离子掺杂在晶格中抑制了过渡金属离子的迁移,降低体积变化,从而稳定了晶体结构,而且PO₄^3-掺杂能够扩大锂层间距,促进Li⁺的扩散,从而提升材料的倍率性能。此外,AlF₃包覆层能抑制材料与电解液的副反应从而提升界面稳定性。基于以上优势,P-LNCM@AlF₃正极表现出了优异的电化学性能。在1C电流密度下表现出了179.2 mAh·g^-1的放电比容量,循环200圈后仍有161.5 mAh·g^-1的放电比容量,容量保持率可达90.12%。即使在5C的高电流密度下仍可提供128.8 mAh·g^-1的放电比容量。     

中空纳米二氧化硅复合微球的制备及其对蛋白的亲和分离

利用水热法合成了中空巯基纳米二氧化硅微球(SiO₂-SH), 然后在其表面修饰亚氨基二乙酸基团(-IDA), 形成了中空SiO₂-SH/IDA双功能化纳米微球。利用该纳米微球表面的-SH和-IDA双功能团, 可以更多的吸附溶液中的Ni²⁺, 形成SiO₂-SH/IDA-Ni²⁺复合微球从而可以更好的分离以六聚组氨酸为标签的(His-tagged)蛋白。结果显示制备的样品对分离His-tagged蛋白具有广谱性, 并且具有较好的再生能力。     

由四核Fe(Ⅱ)金属簇和三缺位Keggin型磷钨酸盐构筑的夹心型多金属氧酸盐(英文)

利用水热法合成了由四核FeⅡ簇和三缺位Keggin型磷钨酸盐共同构筑而成的夹心型多金属氧酸盐(H2dien)4H2[Fe4(H2O)2(α-B-PW9O34)2]·8H2O(1)(dien=二乙烯三胺);采用红外光谱、X-射线单晶衍射定性表征了产物的结构,利用元素分析测定了其组成.结果表明,化合物1属于三斜晶系,P-1空间群.其多阴离子[Fe4(H2O)2(α-B-PW9O34)2]10-由两个[α-B-PW9O34]9-单元通过Fe4O14(H2O)2簇连接而成;Fe2+离子采用六配位的八面体几何构型.同时,质子化的H2dien2+充当抗衡阳离子,经氢键与杂多阴离子[Fe4(H2O)2(α-BPW9O34)2]10-相互作用形成三维结构.     

BiFeO3空间选择性光化学还原Ag及光催化活性

采用溶胶-凝胶法和光还原沉积法制备出Ag改性的纳米BiFeO₃粒子,对复合材料进行了FESEM、XRD、XPS、FTIR、UV-Vis/DRS等分析和表征。考察了波长365nm以上的光照下,铁磁性材料的空间选择性光化学反应对复合材料的结构、形貌以及光谱性质的影响。以罗丹明B为模拟污染物,考察了纳米Ag-BiFeO₃粒子的可见光光催化活性以及稳定性。结果表明：通过光化学沉积,不仅增强了BiFeO₃在200~800nm光照下的响应,而且抑制了光腐蚀现象,提高了BiFeO₃的稳定性。在波长大于400nm的光照射12h后单纯纳米BiFeO₃粒子对罗丹明B脱色率约为74%,而Ag-BiFeO₃复合材料6h后约为90%,并且重复使用3次后光催化效果基本不变。     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。     

基于Li-N2电池体系的“连续式”氮气还原合成氨

电化学合成氨近年来受到较多关注, 直接的电化学固氮法(NRR)存在产氨来源不明的问题, 而间接的锂式合成氨(LiNR)被认为是一种可行的固氮方案. LiNR的研究多为电沉积锂, 本工作以Li-N₂电池体系为基础, 利用电池的放电反应固定N₂, 质子源H₂O同时参与反应, 理论上提高了Li-N₂电池的放电电压. 结合充电反应锂盐分解, 构成了清晰的锂循环方案. 研究发现, 当N₂和H₂O共同通入电池, 可以实现连续式的NH₃生产, 且放电电位与理论值接近. 充放电循环显示, 每个循环均可以产生NH₃, 产氨量随循环次数而增加. 该方案可循环利用锂, 对于开发新型的固氮方式有较大的研究与利用价值.     

利用高吸水树脂优化3个中学化学实验*

尝试利用高吸水树脂对“酸碱中和反应、碳酸钠和碳酸氢钠分别与稀盐酸反应、探究分子运动现象”这3个实验进行创新改进,充分利用了高吸水树脂特殊的结构作用,使3个实验的现象更加显著。改进实验操作简便,高效简洁,值得推广到一线化学课堂的演示实验或学生分组实验。     

基于电源电流和输出电压的模拟电路故障模型研究

基于模拟电路电源电流和输出电压的协同分析,研究了复数域的故障建模方法,提出了一种2D故障模型的数学表达式,该模型为复平面上的一簇圆轨迹。为了扩大故障轨迹之间的距离,在相同测量精度和元件容差条件下提高故障检测率和隔离率,进一步提出了3D复数空间的优化故障模型。两种故障模型都极大简化了测点选择算法和模拟故障状态仿真的复杂度,理论上对模拟电路单故障的覆盖率为100%。基于滤波器电路的实验仿真结果验证了两种故障模型的有效性。