黄土区秸秆腐殖化溶解性有机质对土壤铅赋存形态的影响机制

重金属是土壤中最具代表性的污染物之一,重金属的赋存形态直接关系到其生理毒性和迁移行为,是重金属污染研究的重要方向。重金属形态与环境条件关系密切,鉴于土壤系统的高度复杂性,相近条件下的重金属形态转化行为也可能不尽相同。相关研究目前尚未有统一定论,成为有待验证的理论问题。在实验了解秸秆腐殖化DOM性质 (紫外光谱、三维荧光光谱和红外光谱) 的基础上,借助Tessier连续提取-AAS法分析DOM作用下铅的形态转化规律,据此建立溶解性有机碳 (DOC) 与有机结合态铅的线性关系,并辅以FTIR明确DOM官能团对铅形态转化的贡献。结果发现：DOM紫外吸收主峰位于229 nm处,荧光组分集中于λ_ex/em=250/350 nm,λ_ex/em=250/450 nm和λ_ex/em=330/450 nm区域,归属为紫外区类富里酸和可见光区类腐殖酸荧光峰。DOM的官能团组成比较复杂,—OH,CO,N—H等振动峰比较明显。DOM能够影响黄土铅的赋存形态,其存在有助于降低可交换态、铁锰氧化态和残渣态铅含量,但对碳酸盐结合态铅含量影响甚微。DOC含量与有机结合态铅含量正相关(r=0.691 8),表明DOM可以有效络合铅离子;DOM中的—OH,CO, —COOH等基团对铅离子的形态转化具有关键作用。     

辐射流体力学的分子动理学自适应加密方法(英文)

通过构造新的平衡分布函数和结合分区自适应网格加密方法,对不带扩散项的平衡辐射流体力学方程,构造二阶的分子动理学BGK-AMR格式.一方面在关心的计算区域中局部加密计算网格,提高计算精度的同时大大节省了计算网格数量和计算时间;另一方面,不同于已有的参数强耦合平衡分布函数,新构造的平衡分布函数中各参数不相互依赖,简化了辐射流体力学分子动理学格式的计算.一维和二维的数值算例显示了格式的性能.     

Ag3PO4微晶表面热力学函数的温度及形貌效应

在室温下采用离子交换法制备了四足状、 立方体状和十二面体状Ag₃PO₄微晶及Ag₃PO₄块体, 并进行了表征. 以Ag₃PO₄微/纳米和块体材料热力学性质的区别为基础, 结合化学热力学理论和热动力学基本原理, 导出摩尔表面热力学关系式. 在此基础上, 采用原位微量热技术获取Ag₃PO₄的化学反应动力学信息和表面热力学函数, 讨论了形貌和温度对表面热力学性质变化的影响. 结果表明, 四足状Ag₃PO₄的摩尔表面焓(\begin{array}{c}{H}_m^s\end{array})、 摩尔表面Gibbs自由能(\begin{array}{c}{G}_m^s\end{array})和摩尔表面熵(\begin{array}{c}{S}_m^s\end{array})最大, 立方体状次之, 十二面体状最小; \begin{array}{c}{H}_m^s\end{array}和\begin{array}{c}{S}_m^s\end{array}随温度的升高而增大, \begin{array}{c}{G}_m^s\end{array}则随温度的升高而减小.     

侧链含卤素基团聚芳醚酮的合成及性能

通过分子设计, 合成了新型含碘基苯基的双酚单体4-碘苯基对苯二酚(I-Ph-HQ), 利用上述单体与含氟双酚单体(3-三氟甲基)苯基对苯二酚和氟酮通过亲核取代缩聚反应合成了一系列侧链含卤素基团的聚芳醚酮共聚物(PEEK-CF₃-I). 通过FTIR和 ¹H NMR等测试手段, 表征了共聚物的化学结构. 研究了所合成的PEEK-CF₃-I共聚物的介电性能、热性能和机械性能, 探讨了共聚物中含碘侧基和含氟侧基含量的变化及对材料各项性能的影响. 研究表明, 共聚物中含碘侧基含量的增加能够显著提升共聚物的玻璃化转变温度, 其中共聚物材料PEEK-CF₃-I-10%的玻璃化转变温度为153 ℃, 同时材料依然能够保持优异的机械性能和较低的介电常数.     

利用烷基糖苷迁移和扩张共轭亚油酸囊泡pH窗口

脂肪酸囊泡(FAV)具有与脂质体类似的中空核壳结构, 且原料来源广泛, 绿色安全, 在包埋/缓释方面有重要意义. 但FAV对pH值依赖性强, pH窗口很窄并偏离生命体系适应pH范围, 限制了其作为包埋/缓释体在日用化学品及外用药等中的应用. 本文用绿色安全非离子表面活性剂烷基糖苷(APG)使共轭亚油酸(CLA)形成FAV的pH窗口从原先的8.0-9.0 迁移并扩张至6.0-8.0, 从而与生命体系适应pH值范围相匹配, 并探讨了改善FAV的pH值依赖性和敏感性的原理.     

铜负载量对LNT催化剂CuO-K2CO3/TiO2结构与性能的影响

采用连续浸渍法制备了一系列非贵金属稀燃NO_x阱(LNT)催化剂CuO-K₂CO₃/TiO₂,考察了Cu负载量对催化剂结构和NO_x储存还原性能的影响.发现8% (w) CuO-K₂CO₃/TiO₂催化剂的催化性能最佳,其对NO_x的储存量达到1.559 mmol·g^-1,对NO_x的还原效率高达99%,且在NO_x还原过程中无副产物N₂O产生.应用粉末X射线衍射(XRD),高分辩透射电子显微镜(HR-TEM), CO₂程序升温脱附(CO₂-TPD),扩展X射线吸收精细结构(EXAFS),氢气程序升温还原(H₂-TPR)和原位漫反射红外光谱(in-situ DRIFTS)等技术详细表征了催化剂的结构.结果表明,不同Cu负载量的催化剂中,铜物种均主要以CuO相存在.铜的负载量直接影响铜物种、钾物种的存在状态,高分散的CuO相与表面K₂CO₃之间存在较强相互作用,这种相互作用不仅有利于NO_x的储存,而且有利于增强催化剂的稳定性. in-situ DRIFTS结果表明, NO_x储存过程中产生的两个负峰(1436和1563 cm^-1)缘于碳酸盐的分解,这间接证明了碳酸盐作为储存介质参与到NO_x储存反应中. EXAFS结果表明,经过15个稀燃/富燃循环测试,催化剂中的CuO相仍保持稳定.基于以上表征结果,提出了CuO和K₂CO₃在催化剂表面的分布模型,并探讨了NO_x储存还原的可能机理.     

二阶多参考态微扰理论计算电子亲和势

采用二阶多参考微扰理论计算了F, Cl, OH, SH, CN, CH₂和NH₂的电子亲和势.另外,还考察了基函数和完全活性空间大小对电子亲和势精度的影响.通过和CASSCF, CASPT2, CCSD, CCSD(T), B3LYP, X3LYP, M06, HCTH, TPSS, B97D3, mPW2PLYP和B2PLYP的计算结果比较发现,针对目前所用的基函数,二阶多参考态微扰理论的总体计算效果是最好的.     

1-乙基-3-甲基咪唑丙氨酸离子液体热力学性质的研究

用中和法合成了氨基酸离子液体1-乙基-3-甲基咪唑丙氨酸([C₂mim][Ala]),并利用恒温环境的溶解反应热量计,在(288.15±0.01) K-(308.15±0.01) K温度范围内每隔5 K,测定不同质量摩尔浓度离子液体在水中的溶解焓(Δ_solH_m^θ).根据Archer的方法,通过线性拟合得到了该离子液体的标准摩尔溶解焓(Δ_sol),并计算了其相对表观摩尔溶解焓(^ΦL).在298.15 K下,根据Glasser经验方法得到了格子能U_POT = 566 kJ·mol^-1,并计算了其阴阳离子水化焓值(ΔH⁺ + ΔH^-) = -620 kJ·mol^-1及阴离子水化焓ΔH^-([Ala]^-) = -387 kJ·mol^-1.此外,估算了[C₂mim][Ala]水溶液的热容(C_p(sol))和表观摩尔热容(^ΦC_p).     

QuEChERS结合液相色谱-串联质谱法快速测定奶酪中多类兽药残留

建立了一种快速测定奶酪中大环内酯类、磺胺类、喹诺酮类和四环素类共50种兽药残留的分析方法。方法采用改进后的QuEChERS对奶酪进行前处理。样品在加入Na₂EDTA缓冲液和陶瓷均质子后,在5%(v/v)醋酸乙腈条件下进行振荡提取,氯化钠和无水硫酸钠用于盐析,经C₁₈吸附剂净化后,供液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)测定。目标化合物经ZORBAX-SB-C₁₈柱梯度分离,在正离子动态多反应监测模式下进行检测。结果表明,奶酪中50种兽药的定量限(LOQ)为0.05~20 μg/kg;在3个添加浓度(20、50、100 μg/kg)下(n=6),平均回收率在70%~120%范围内的比例分别为94%、92%和96%,相对标准偏差(RSD)为1%~14%。对市售的7个样品进行测定,其中两个样品分别检出了微量的罗红霉素和氟甲喹兽药残留。该方法快速简便,适用于奶酪中兽药残留的快速检测和日常监控。     

超高效合相色谱-质谱法快速分析食用植物油中常见脂肪酸

建立了超高效合相色谱-质谱(UPC²-MS)快速分析6种食用植物油(玉米油、葵花籽油、大豆油、茶油、菜籽油、花生油)中棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸等5种常见脂肪酸的方法,并比较了这6种食用油中上述5种脂肪酸的含量差异。采用皂化反应对植物油进行前处理,以ACQUITY UPC² BEH 2-EP色谱柱(100 mm×2.1 mm, 1.7 μm)为分析柱,以超临界CO₂-甲醇/乙腈(1:1, v/v)为流动相进行梯度洗脱,流速为0.8 mL/min。在电喷雾负离子模式下进行检测,外标法定量。结果表明:5种脂肪酸标准物质在0.5~100 mg/L范围内呈现良好的线性关系,相关系数为0.9985~0.9998,定量限(S/N≥10)为0.15~0.50 mg/L;在3个添加水平下,样品的加标回收率为89.61%~108.50%;方法重复性的相对标准偏差(RSD)为0.69%~3.01%。该方法简单、快速、分离效果好,无需对脂肪酸样品进行衍生化,已成功地用于玉米油、葵花籽油、橄榄油、茶油、大豆油和花生油等6种食用油中常见脂肪酸含量的测定。