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本文在空气气氛中热处理菱铁矿制备纳米结构化赤铁矿,研究了超声时间对制备的纳米结构化赤铁矿物化性质的影响,考察了反应时间、pH、离子强度、初始浓度对纳米结构化赤铁矿吸附Eu(Ⅲ)的影响.系列表征表明,热处理菱铁矿可形成纳米结构化赤铁矿,超声进一步降低了赤铁矿的粒径和结晶度,增大了比表面积.与纳米结构化赤铁矿相比,超声1 h得到的赤铁矿(PCH-3)具有最大的比表面积(29.37 m~2/g).批实验结果表明, T=288 K,pH 5.5时PCH-3对Eu(Ⅲ)的吸附具有最大的速率常数(K_2=3.49 g/(mg min))和容量(4.88 mg/g). X射线光电子能谱(XPS)分析证实,含氧官能团(特别是羟基)是纳米结构化赤铁矿富集Eu(Ⅲ)的主要吸附位点.而且适当的超声处理可显著提高纳米结构化赤铁矿表面反应性.该研究对矿物纳米结构化材料吸附重金属离子提供了重要的理论依据. 相似文献
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对于微小尺寸的N型宽禁带立方氮化硼(CBN)半导体晶体,在施加恒稳电场的情况下,观察到电致发光现象。通过置CBN单晶样品于光栅单色仪抛物面反射镜焦点的方法,对于CBN的蓝紫光辐射获得了测试系统的最大入射光通量和理想的信噪比。在350~450 nm波长范围内,CBN加上4.7×106 V·cm-1恒稳电场条件下,测量出立方氮化硼的蓝紫光发射光谱。同时,结合基于第一性原理的GGA方法计算出的立方氮化硼能带结构和电子态密度,以及测量得到的非线性j-E关系和电击穿特性,讨论了发光机理。提出了在雪崩击穿前的缺陷偶极子极化和击穿后,产生大量的激发态电子,电子在Γ能谷和X能谷间迁移的发光机制。 相似文献
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由超短激光脉冲产生的THz脉冲是具有较宽频带的电磁辐射,属于远红外波段,该波段电磁波与物质的相互作用是个崭新的研究领域.文章应用THz光谱技术研究了5种植物油和两种动物脂肪的THz光谱,得到了这些材料在0.2—1.6THz频率范围的折射率和吸收系数.结果表 明,不同种类的油脂具有不同的折射率,其中植物油的折射率随频率的增加而略有降低,其 值在1.46—1.66之间.吸收系数在0.2—1.2THz随频率的增加而增大.动物脂肪的折射率 随频率变化基本不变,并且随温度升高而增大,其值在1.4—1.52之间.吸收系数在0.2— 1.2THz随频率的增加而增大.该研究结果对于THz时域光谱技术应用于生物成像及生物医学 有重要的意义.
关键词:
THz光谱技术
折射率
吸收系数
植物油
动物脂肪 相似文献
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中药中黄酮类化合物和白藜芦醇等活性成分对血栓素A2受体具有抑制作用,但具体机理不详.本研究通过同源模建方法,以墨鱼视紫红质蛋白为模板,构建血栓素A2受体的蛋白质结构模型.并使用分子对接方法研究中药活性成分白藜芦醇和芹菜苷元与血栓素A2受体模型的作用方式,据此建立药效团模型,筛选其他潜在的血栓素A2受体抑制剂.结果表明:白藜芦醇等中药活性成分能与血栓素A2受体活性口袋中的残基发生氢键作用,结合方式与血栓素相似.血栓素与Ser201、Leu198、Arg295和Thr298发生氢键作用,白藜芦醇等活性成分与Ser201、Leu198和Arg295发生氢键作用.建立的药效团模型由7个药效元素以及排斥性空间元素组成,经测试对高活性的血栓素A2受体抑制剂有比较好的选择性.使用该药效团模型对中药天然产物数据库进行筛选,命中了一批可能具有血栓素A2受体抑制作用的活性化合物.其中一些已经报道有抑制血小板凝聚活性.本研究表明血栓素A2受体可能是活血化瘀类中药的一个潜在的靶点. 相似文献
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建立了一种以聚氨酯泡沫富集-电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定土壤及水系沉积物中铊含量的分析方法,利用正交实验,确定最佳实验条件,方法的检出限为0.01mg/L,对土壤及水系沉积物标准物质的测定结果与推荐值相符,相对误差小于10%,相对标准偏差(RSD,n=10)在1.9%~4.9%。 相似文献
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中国氦冷固态包层(TBM)是在国际热核聚变实验堆(ITER)上验证将来聚变商用堆技术可行性的重要一步,相应的热工水力安全分析是保证TBM及ITER安全运行的必要工作。本文使用RELAP5程序,计算了中国氦冷固态包层在稳态和各种严重事故下的热工水力瞬态行为。结果表明,中国氦冷固态包层稳态运行的各种参数都在设计给定范用内;各种事故状态中,由于Ex—Vessel LOCA事故会引起第一壁熔化.是回路系统最严重的失冷事故。In—Vessel LOCA和In—Box LOCA事故并不会对系统造成严重危害基于安全分析结果,TBM结构和中子学设计还可以做进一步改进。 相似文献
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准确辨识铁磁谐振故障可为启动消谐装置提供重要的依据,针对单相接地、弧光接地和铁磁谐振三种过电压故障频率混叠导致数据特征提取困难的问题,提出变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD,VMD)的优化方法:首先分析各过电压故障信号的特征与区别,指出VMD参数对故障信号分解的影响;再利用NSGA-Ⅲ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)优化算法对VMD分量个数、惩罚因子等参数组合进行搜索,并依此确定变分模态分解算法的关键参数,利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理;最后,利用实际电网参数搭建过电压故障仿真模型,获得各种工况下的故障数据,并对故障信号进行提取,结果表明,利用NSGA-Ⅲ算法进行优化后的VMD在对故障信号进行特征提取,能够清晰的反映不同类型故障的特征,且对数据采样频率不敏感,与原有的VMD算法效果相比,能够更有效应用于各类故障的辨识. 相似文献