大学物理在培养学员创新能力上的对策性研究

科学素质培养的核心是创新能力,物理学作为一门探索物质结构和运动基本规律的学科,它的产生及其发展无不包含着探索、创新的基本特征,在培养学员探索、创新精神和能力方面,有其独到的、不可替代的优势。如何从学科特点出发,充分发挥大学物理在培养学员创新能力上的作用,本拟从四个方面的“定位”进行对策性研究。     

柱前衍生化高效液相色谱法测定细胞培养液中的前列腺素E2

前列腺素（PGs）参与体内多种病理生理过程,其含量的微小变化会产生很大的生理效应差异,因此准确测定生物样本中PGs的含量具有重要意义。高效液相色谱-荧光检测法（HPLC—FD）逐渐用于检测PGE2等PGs。目前国内尚无HPLC—FD法测定生物样本中PGs含量的报道。本实验采用以4-溴甲基-7-甲氧基-香豆素（BrMMC）为衍生试剂,碳酸钾、双环己基-18-冠醚-6为催化剂的柱前衍生化HPLC—FD法成功地分离并测定了细胞培养液中的PGE2。     

纳米TiO2/碳化树脂复合催化剂的合成及其光催化性能研究

利用一种简单、快速的方法合成了纳米TiO₂/碳化树脂(B)复合催化剂,对其组成、结构、尺寸及其光催化性能进行了表征.结果表明,该复合材料为由碳、氢、氧和钛等4种元素组成的纳米材料,尺寸约30nm,其中Ti和O的堆积结构为锐钛矿型;在该复合材料中,B为具有活性基团和不同长度碳-碳共轭链的大分子,且与TiO₂之间存在着某种化学作用,复合材料所具有的特殊电子结构不仅使其能吸收紫外-可见区的全程光波,而且对光生电荷具有很高的分离能力,从而表现出较高的光催化活性.     

硅丙微乳液共聚物胶膜的热性能

硅丙微乳液共聚物胶膜的热性能;硅氧烷; 丙烯酸酯; 微乳液热分析     

微波消解-火焰原子吸收光谱法测定蒙药乌兰-3中铁和锌

以微波消解系统处理传统蒙药乌兰-3,火焰原子吸收光谱法在选定的仪器工作条件下测定了其中的Fe和Zn.测定Fe和Zn的特征浓度分别为0.18和0.051μg/mL/1%;回收率分别为98.5%-101.3%和98.0%-102.5%;RSD分别为0.40%和1.60%;方法简便、结果令人满意.     

差分脉冲极谱法测定蒙药肉蔻五味丸中的锗

采用差分脉冲扫描法,在pH=1.30含有3,4-二羟基苯甲醛(DHB)的H2SO4底液中,测得无机锗的脉冲极谱波,峰电位为Ep=-0.53V,Ge()浓度在1.03×10-5—1.04×10-4mol·L-1范围内与峰电流呈线性关系,利用差分脉冲极谱法可以测定蒙药中总锗、无机锗和有机锗,得到了满意的结果。     

两种蒙药无机锗和有机锗的测定

本文采用方波极谱法 ,在 p H=1.30的 H2 SO4和 3,4 -二羟基苯甲醛 (DHB)的底液中 ,获得无机锗的方波极谱波 ,峰电位为 Ep=- 0 .5 2 V,在浓度 2 .8× 10 -5— 2 .8× 10 -3 mol/ L内与峰电流呈线性关系 ,方法简单。本法用于蒙药中无机锗和有机锗的测量 ,测定结果满意     

石墨烯负载Pt/Co双金属纳米颗粒催化剂的制备及催化制氢性能

采用化学共还原方法制备了石墨烯负载Pt/Co双金属纳米颗粒（GBNPS）催化剂,并将其用于催化硼氢化钾（KBH₄）水解制氢.采用透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射（XRD）仪和X射线光电子能谱（XPS）表征了该催化剂,并研究了双金属纳米颗粒的化学组成对其催化KBH₄水解制氢性能的影响.结果表明,制备的石墨烯负载Pt/Co双金属纳米颗粒平均粒径为3.2~3.9 nm,其中石墨烯负载Pt₂₀Co₈₀双金属纳米颗粒的催化活性最高,35℃时制氢活性可达35973 mol_H2·h^-1·mol^-1_Pt,且具有良好的耐久性,催化KBH₄水解反应的表观活化能为36 kJ/mol.     

光散射PC荧光树脂的制备及光学性能

以聚碳酸酯(PC)粉体、有机硅光扩散剂和YAG∶Ce荧光粉为原料,通过熔融共混法和高温压模法及减薄抛光工艺制备出不同有机硅光扩散剂质量分数的PC/YAG∶Ce光散射荧光树脂样品,通过SEM、XRD、透射光谱和PL的性能分析,表明：荧光树脂样品在500～800 nm光谱范围有较高的透光率,样品的主相都为Y₃Al₅O₁₂,在342和448 nm有两个激发波峰,发射光谱在532 nm有一宽峰,属于Ce3+的5d→4f特征跃迁发射,对应的荧光寿命在61.5 ns左右。把荧光树脂样品应用到白光LED器件的封装获得的光效为81.12 lm/W@100 mA, 说明PC/YAG∶Ce荧光树脂片适用于作白光LED封装的新型荧光材料。     

基于X射线荧光光谱与多特征串联策略的土壤重金属含量预测

针对土壤重金属快速检测需求,基于模型集群分析方法进行特征波长变量选择,提出了利用X射线荧光光谱技术检测农田土壤中重金属含量的方法。采集91个配制土壤样品的X射线荧光光谱值,用于构建土壤重金属检测模型。通过多特征串联方法提取特征波长变量,首先采用区间组合优化算法(ICO)粗选波长,然后采用竞争适应性重加权采样法(CARS)剔除区间波长中的无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)进行波长精简。通过多特征串联ICO-CARS-SPA算法对X射线荧光光谱进行特征变量选择,得到5组(26、25、29、39、33)特征波长点,据此建立Cu、Zn、As、Pb、Cr 5种土壤重金属含量偏最小二乘(PLS)检测模型,并与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明,ICO-CARS-SPA算法所选变量结合偏最小二乘(PLS)的建模效果最优,Cu、Zn、As、Pb、Cr的验证集决定系数分别为0.993 3、0.992 6、0.995 6、0.993 2和0.988 6,均方根误差分别为6.938 5、23.698 4、3.632 6、8.510 6和14.764 5,验证集平均相对偏差分别为0.255 1、0.065 0、0.102 5、0.241 4、0.104 7。基于X射线荧光光谱结合多特征串联策略的ICO-CARS-SPA算法可剔除更多无效波长,提升有效信息贡献度,简化了检测模型复杂度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的特征波段提取方法提供了理论支撑。