保健食品中9种镇静催眠类药品的UPLC-MS/MS法检测及质谱裂解特征的研究

建立了同时测定保健食品中9种镇静催眠类化合物(氯美扎酮、三唑仑、阿普唑仑、艾司唑仑、地西泮、硝西泮、奥沙西泮、劳拉西泮、氯氮卓)的超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)分析方法,并研究了其质谱裂解规律。样品以甲醇为提取溶剂,经Zorbax SB-C18(3.5μm,2.1 mm×150 mm)色谱柱分离,乙腈-水(含0.1%甲酸)为流动相梯度洗脱,流速为0.3 m L/min。采用电喷雾离子源(ESI),正离子多反应监测(MRM)扫描方式检测,基质匹配标准曲线法定量。9种药物在0.5~50μg/L范围内线性关系良好,相关系数(r2)均大于0.99,定量下限为1.6~9.2μg·kg~(-1)。低、中、高3个加标水平下的平均回收率为78.1%~101.2%,日内相对标准偏差(RSD)为1.4%~9.7%,日间RSD为2.0%~11.2%。该法简便、快速、准确可靠,适合于保健食品中非法添加镇静催眠类药品的高通量筛查。而对目标化合物碎片离子及质谱裂解规律的研究,也为其定性鉴别和定量分析提供了参考。     

水中11种酚类化合物的固相萃取/气相色谱-质谱/选择离子法测定

采用固相萃取技术富集、分离水中11种酚类化合物,气相色谱-质潜/选择离子法测定.对固相萃取柱、pH值、洗脱溶剂、吸附流速、洗脱流速等条件进行了优化选择;11种酚的检出限为0.066～3.84μg/L(S/N=3),11种酚低、中、高3种浓度水平的加标回收率在70%～116%之间.相对标准偏差(RSD, n=3)为1.0%～6.0%.     

两个查尔酮衍生物的合成、理论计算及三阶非线性光学性质

合成了两个查尔酮类衍生物1-(4-甲基苯基)-3-(4-二甲氨基苯基)丙烯酮(1)和1-(4-甲基苯基)-3-(4-甲氧基苯基)丙烯酮(2),通过1H NMR、13C NMR、IR、HR-MS对其进行结构表征。采用4f相位相干成像技术测定了化合物1和2的三阶NLO性质,确定了相关参数:脉冲宽度4nm,激光波长分别为500和440nm,1:非线性吸收系数β=7.3×10-10m/W,非线性折射率n2=-3.6×10-17m2/W,三阶非线性极化率χ(3)=2.56×10-11esu;2:β=-4.8×10-10m/W,n2=2.0×10-17m2/W,χ(3)=1.45×10-11esu。测定了化合物紫外光谱,并通过DSC考察了化合物的热稳定性。采用密度泛函方法计算了化合物1和2的轨道能量和极化率,结果表明电子转移能在分子内部进行,显示出良好的非线性光学活性。     

复热食用植物油结构变化的红外吸收光谱分析

利用衰减全反射(ATR)傅立叶红外光谱(FTIRS)法对市售优质品牌的8种植物油(转基因豆油、非转基因豆油、葵花籽油、花生油、玉米油、红花籽油、调和油、橄榄油)未加热及反复高温加热后的红外二阶导数光谱进行比较,发现复热食用油在反复高温加热下会使不饱和脂肪酸亚油酸、亚麻酸的含量降低,饱和脂肪酸棕榈酸和硬脂酸的含量增加;顺式脂肪酸的含量下降,反式脂肪酸的含量明显增加。确定以二阶导数光谱中3 009、988、966 cm-13处特征吸收峰的峰高判定是否为反复加热用油。此方法样品用量少、分析速度快,可从整体上了解油品的质量及成分,并可作为市场复热食用油的快速筛查方法,也可为地沟油检测方法的建立提供理论依据。     

交叉偏振滤波技术提高飞秒超强激光信噪比的研究

对交叉偏振波滤波技术理论分析的基础上,在"极光-III"装置中采用该技术进行了钛宝石飞秒放大激光脉冲对比度提高的实验研究,不仅显著的抑制了纳秒范围内再生放大器产生的预脉冲,而且也将皮秒范围内的信噪比由10^-5提高到了10^-7,实验测得基波到交叉偏振波的转化效率大于10%.研究表明,该技术可以有效地提高飞秒超强激光的信噪比.     

石墨烯的制备及石墨烯修饰电极对p-苯二酚的催化氧化

采用氨水还原氧化石墨烯(GO)制备石墨烯(GN), 并考察石墨烯修饰玻碳电极(GN/GCE)电催化氧化p-苯二酚(HQ)的性能. 利用傅里叶红外光谱(FTIR)、拉曼光谱(Raman)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、比表面分析(BET)和电分析化学测试等技术对GN结构、表面形貌和电化学行为进行了表征. 采用循环伏安法(CV)和差分脉冲溶出伏安法(DPV)研究GN/GCE对HQ的电催化氧化性能. 结果表明, 与裸玻碳电极(GCE)相比, [Fe(CN)₆]^3-/4-在GN/GCE上电荷转移电阻为75.0 Ω·cm², 减小约9倍, 说明GN具有良好导电性; 同时HQ在GN/GCE上氧化峰电位负移, 还原峰电位正移, 峰电位差ΔE_p减小165 mV, 且氧化还原峰电流(I_pa和I_pc)均增大, HQ电化学氧化可逆性明显改善, 表明GN/GCE对HQ氧化具有显著电催化作用.     

复合漏电模型建立及阶梯场板GaN肖特基势垒二极管设计

准垂直GaN肖特基势垒二极管(SBD)因其低成本和高电流传输能力而备受关注.但其主要问题在于无法很好地估计器件的反向特性,从而影响二极管的设计.本文考虑了GaN材料的缺陷以及多种漏电机制,建立了复合漏电模型,对准垂直Ga N SBD的特性进行了模拟,仿真结果与实验结果吻合.基于此所提模型设计出具有高击穿电压的阶梯型场板结构准垂直GaN SBD.根据漏电流、温度和电场在反向电压下的相关性,分析了漏电机制和器件耐压特性,设计的阶梯型场板结构准垂直GaN SBD的Baliga优值BFOM达到73.81 MW/cm~2.     

铯蒸汽中的光存储现象的研究

光存储(light storage)现象在最近一段时间内受到了越来越多的关注.由于光子作为信息的载体有着天然的优越性,例如,传播速度快,信息量大等.所以各国科学家都在不断地寻找各种方法去操控光子.这其中电磁感应透明现象(EIT)的发现给我们提供了一个新的方法.电磁感应现象是指当两束相干光(通常被称为耦合光和探测光)进入到共振介质中时,由于量子相干效应使探测光可以在其中无吸收地传播.更引人瞩目的是与此伴随着介质表现出很强的群速度色散性质(如图1).我们可以利用这个性质来改变光脉冲在介质中的传播的群速度,最终把光脉冲存储下来.这在未来的全光通信和量子信息领域有着重要的意义.     

Dependence of Electromagnetically Induced Transparency on Laser Linewidth

The influence of the linewidth of coupling laser on the electromagnetically induced transparency (EIT) spectral width is theoretically investigated. The model to describe the EIT spectral width is based on the standard semi-classical theory. The result shows that the effect of the linewidth of coupling laser is equivalent to an additional relaxation between two ground states in the A-type configuration. A broadening linewidth of coupling laser implies the increasing relaxation between the two ground states, which will make the wider EIT spectral linewidth.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。