Inclusion of ferrous phenanthroline in molybdenum disulfide

Ｉｎｔｅｒｃａｌａｔｉｏｎｃｈｅｍｉｓｔｒｙｏｆｌａｙｅｒｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｅｔａｌｄｉｓｕｌｆｉｄｅｓｈａｓｂｅｅｎｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｅｐａｓｔｙｅａｒｓ[1].Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈａｔｔｈｅｉｎｔｅｒｃａｌａｔｉｏｎｒｅａｃｔｉｏｎｄｅｐｅｎｄｓｓｔｒｏｎｇｌｙｏｎｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｅｔａｌｄｉｓｕｌｆｉｄｅｓ.Ｆｏｒｉｎｓｔａｎｃｅ,ｖａｒｉｏｕｓｇｕｅｓｔｍｏｌｅｃｕｌｅｓｈａｖｅｂｅ…     

二茂铁化学修饰电极测定丙二醛的研究

报道了在玻碳电极上共价键合二茂铁的新型化学修饰电极。研究了该电极对丙二醛的电催化作用。以微分脉冲伏安法测定丙二醛，方法具有较好的灵敏度和选择性。丙二醛的峰电流与其浓度在２０×１０－６～２０×１０－３ｍｏｌ／Ｌ呈良好的线性关系。     

顶空-气相色谱法同时测定饮用水中八种挥发性苯系物

利用顶空-毛细管柱气相色谱技术对饮用水中的苯、甲苯、乙苯、邻二甲笨、对二甲笨、间二甲笨、异丙苯、苯乙烯的测定方法进行了研究,并对平衡时间、气／液体积比、水中含盐量等影响测定因素进行了探讨,对色谱条件和顶空进样条件进行了优化。该方法选用HP-INNOWAX色谱柱,使一直较难分离的间、对二甲苯得到了很好的分离。对八种苯系物进行了最低检出限、线性、回收率、精密度试验,其平均回收率为97．4％～1063％（n=7）,相对标准偏差为2．55％～3．83％（n=7）,最低检出限为0．06～0．10μg／L。测定结果表明,该法操作简单,重现性好,灵敏度高,完全可以满足饮用水中挥发性苯系物的测定。     

固相萃取-超高效液相色谱-三重四极杆质谱法测定水中15种抗生素残留

建立了固相萃取-超高效液相色谱-三重四极杆串联质谱(SPE-UPLC-MS/MS)测定水中磺胺类、喹诺酮类及四环素类抗生素的分析方法.考察了滤膜、固相萃取柱、洗脱液种类和体积、pH、上样流速对萃取效果的影响.水样过滤后调节至pH 3,经HLB小柱富集净化后,依次用0.1％(V∶V)甲酸甲醇和3％(V∶V)氨水甲醇洗脱,...     

关于Young-Laplace公式的吉布斯自由能证明

对于为论证球形液滴附加压强的Young-Laplace公式而设计的一个理想实验,有文献试图借助吉布斯自由能函数进行证明,本文给出符合这一条件的证明方法.     

Tb3Al5O12∶Ce3+发光粉的微波辅助合成和性能表征

采用微波辅助合成-高温热处理制备了铈掺杂铽铝石榴石(Tb3Al5O12∶Ce3 ,简称TAG∶Ce)发光粉。用XRD、SEM、激发和发射光谱等对粉末的晶型、形貌以及发光性能进行了表征。结果表明,发光粉晶粒清晰、表面光滑,粒径在2μm以下。TAG∶Ce的激发光谱主激发峰在467nm,330nm左右存在次激发峰,375nm附近存在两个强度较弱的峰;发射光谱峰值波长为550nm,与传统固相法制备的TAG∶Ce基本一致。与传统高温固相反应法相比,此方法具有高效、节能、环保等优点。通过分析反应历程,证明了Tb2O3-Al2O3系统中Al离子的分扩散系数大于Tb离子的。     

代谢组学分析技术及数据处理技术

用于代谢组学数据获取的分析技术主要包括NMR、FT-IR、MS及其与色谱等联用技术.这些分析手段正在使代谢组学产生海量数据.处理、分析和管理这些数据需要专门的数学、统计和信息学知识和工具.主要综述了代谢组学中所采用的分析手段、由其所获取的多维代谢组学原始数据的处理方法,代谢组学所采用的数据标准及数据库技术、统计分析方法,以及相关方面的发展需求.     

一阶导数溶出伏安法测定抗坏血酸

利用抗坏血酸可定量还原Fe(Ⅲ)-邻二氮菲(phen)为Fe(Ⅱ)-phen,建立了在玻碳电极上进行抗坏血酸的一阶导数阴极溶出伏安测定方法。在pH为4.5的HOAc-NaOAc缓冲体系中,抗坏血酸的浓度在5.0×10-6~2.0×10-4mol.L-1范围内与一阶导数溶出伏安峰电流值的增加呈线性关系,相关系数为0.998。该方法应用于测定水果和蔬菜中的抗坏血酸,回收率在98%~104%之间,测得结果与光度法的测定结果一致。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

高斯骨架差分进化算法与回声状态网络的结合应用

针对回声状态网络(ESN)对于不同时间序列的学习上无法有效地确定储备池参数的问题,提出一种新型预测模型。利用改进的高斯骨架差分进化算法(DE)来优化回声状态网络。在DE算法中引入了变异策略选择因子,并将选择因子随个体共同参与进化,使每个个体执行当前最适合的变异策略。改善了原始DE算法进化过程中的盲目性,同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点,最后为避免算法早熟加入停滞扰动策略改善算法的寻优性能。为验证模型的有效性,对Mackey-Glass时间序列、赣州月平均气温数据集进行仿真实验。由实验结果可知,该模型可以提高时间序列的预测精度,且具有良好的泛化能力及实际应用价值。