Fe-Mn超细粒子催化剂对FT合成反应的研究Ⅰ.反应条件的影响

在内循环无梯度反应器（Ｂｅｒｔｙ反应器）中研究了Ｆｅ－Ｍｎ超细粒子催化剂费托合成反应的规律。详细考察了温度、压力、空速对ＦＴ反应性能的影响。结果表明,反应条件对催化剂低碳烃及ＣＯ２的选择性等都有一定的影响,在考察的时间范围（１２００ｈ）内,即使在较宽的操作条件下,催化剂仍具有良好的活性和稳定性。还发现随着低碳烯烃选择性的提高,低碳烃的烯烷比下降不明显。     

分子筛催化合成MTBE的反应性能研究

在开发出催化性能良好的合成MTBE沸石分子筛催化剂的基础上 ,详细考察了反应条件 :包括温度、压力、空速、醇烯比等操作条件对改性 β沸石分子筛催化剂合成MTBE反应性能的影响。结果表明 :反应条件对催化剂活性、MTBE选择性及活性稳定性都有一定影响。在一定范围内反应温度升高 ,烯烃的转化率增加、MTBE的选择性不变 ,但反应温度过高 ,MTBE的选择性和催化剂的稳定性变差 ;反应压力必须大于系统完全液化压力 ;醇烯比大于 1时 ,对选择性和稳定性的影响程度小 ,醇烯比小于 1时 ,随反应深度增加 ,MTBE选择性和催化剂的稳定性变差。为了充分利用催化剂的性能 ,有一个比较合适的操作范围 ,在最佳反应条件T =70℃、P =2 1MPa ,MeOH IB =1 1 ,WHSV =4h- 1下 ,对改性 β分子筛的催化性能进行长期考察 ,结果表明 :催化剂的各项性能的稳定性很好。     

固定床F -T合成Fe -Cu -K催化剂3000小时模试（英文）

进行了两段法F -T合成 (MFT)Fe -Cu -K催化剂 3 0 0 0小时模试 ,考察了工艺改进后的适应性 ,催化剂稳定性及其影响因素。结果表明 ,CO转化率达到了 75～ 85 %,烃选择性达 78～ 94 %,C 5产率达 85～ 1 1 0g/NM3(CO H2 )。     

非重正交的李雅普诺夫指数谱的计算方法

推导了一种快速、有效的计算动力系统李雅普诺夫(Lyapunov)指数谱的方法.该方法避免了 一般算法的频繁的重正交过程;且在维数不高(n<5)的情况下,所需求解的方程数也较一般 方法更少.该算法即适用于连续又适用于离散系统,当指数出现简并时同样有效.对以Lorenz 动力系统为主的数值计算,验证了该算法的快速性及其稳定性. 关键词： 混沌 李雅普诺夫指数 复合矩阵 特征值     

基于深度张量神经网络预测有机分子的相互作用能

分子的相互作用在分子动力学模拟过程中起着关键的作用. 受限于计算资源,大分子的长时间尺度的相互作用能无法通过量化计算实现. 本文采用一种深度学习框架-深度张量神经网络来预测三个有机分子相关体系中量化精度的相互作用能. 其中,分子的几何结构和原子类型作为网络的输入用于预测相互作用能. 通过分层生成的数据集合实现了网络中隐层参数的优化和训练. 相互作用能的预测结果显示,深度张量神经网络可以在较短的时间内,在1 kcal/mol的平均绝对误差的范围内准确预测分子间的相互作用能. 这一过程提高了计算效率,并为计算相互作用能提供了可靠的计算框架.     

高效合相色谱同时测定血浆中12种磺胺类药物

建立了一种同时分离测定血浆中12种磺胺类药物的高效合相色谱(Ultra Performance Convergence Chromatography,UPC~2)方法。血浆样品中加入乙腈,涡旋混合后离心,上清液过滤后采用UPC~2方法测定,采用Acquity UPC~(2TM)BEH色谱柱,CO_2和甲醇作为流动相,梯度洗脱,柱温箱温度40℃,系统背压14.5MPa。该法在6 min内实现了对12种磺胺类药物的基线分离,定量限为0.5μg/mL,回收率在86.2%~99.5%之间。方法适用于血浆中多种磺胺类药物的同时检测。     

基于TorchMD的粗粒化分子动力模拟研究

粗粒化模型通过简化原子性质以及原子间的相互作用实现生物大分子长时间尺度的分子动力学模拟. 深度学习通过模拟人类的认知过程实现海量数据的准确分类和回归过程. 本论文将这两种技术进行融合,利用基于深度学习的粗粒化分子动力学模拟技术研究分子在不同状态之间的变化过程,并提出基于TorchMD的分子动力学模拟的分析框架. 在本工作中,MFDP聚类算法被用于在三维的CV变量空间中进行聚类,并确定分子的若干主要状态,在完成聚类的同时,给出各类中的代表分子构象,并给出类之间的分子构象. 这为后续利用String算法分析分子在不同状态间的转换路径打下基础. 通过String算法,迭代搜索得到分子在不同状态之间的变化路径以及对应的势能变化曲线. 通过与已有文献的结果进行对比,验证了基于TorchMD的粗粒化分子动力学模拟的理论框架可以在相对较短的时间尺度里研究分子的变化过程.     

基于二维材料的快速响应金属-半导体-金属结构光电探测器研究进展

快速响应光电探测器在光通信、高速摄影、生物医学成像等领域有广泛的需求。目前,市场上应用的快速响应光电探测器大多基于硅、砷化镓等传统的无机半导体材料,但是其制作工艺复杂、成本较高,并且机械灵活性差。以石墨烯、二硫化钼为代表的二维材料具有独特的层状结构以及良好的光学、电学、热学和机械特性,是制备光电探测器的理想材料。尤其是部分二维材料所拥有的超高载流子迁移率特性,十分适用于研制快速响应光电探测器。近年来,一系列基于二维材料的金属-半导体-金属结构光电探测器(Metal-semiconductor-metal photodetectors, MSM-PDs)被陆续报道,很多具有1μs以下的快速响应特性。本文以基于二维材料的快速响应MSM-PDs为主题进行综述。首先介绍了MSM-PDs中的基本结构及工作原理,深入剖析了决定其响应速度的主要因素。随后介绍了石墨烯、过渡金属硫化物、黑磷、二维钙钛矿、三元硒氧铋等二维材料的分子结构、光学、电学等特性,并对各类二维材料在MSM-PDs的应用进行对比。然后分类介绍了响应速度在1μs以下的欧姆接触型、肖特基接触型以及基于表面等离激元效应二维材料MSM-PD...     

HL-2A装置实验数据系统

HL-2A装置实验数据系统，由实验网络、各类数据采集子系统、实时数据处理、实时图文显示功能子系统、大量交互式数据分析处理终端、实验数据管理子系统与系统集成管理平台和高性能计算系统等组成，较2002年初始建成投用时，系统在组成、规模和功能方面都有了很大的变化。     

HL-2A装置的送气成像

送气成像（GPI，gas puffimaging）是国际托卡马克物理活动（ITPA，international tokamak physics activity）的主要诊断之一，已列入ITPA国际诊断数据库（IDD，international diagnostics database），这项工作涉及许多研究内容。它也是研究边缘辐射的手段之一。