基于一种新型有机聚合物整体柱的毛细管电色谱技术用于利尿剂的分离与检测

采用自制的新型有机聚1-十六碳烯-三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯［poly(1-hexadecene-co-TMPTMA)］整体柱,建立了一种同时分离检测6种利尿剂(氯噻酮、氢氯噻嗪、美托拉宗、吲哒帕胺、坎利酮和螺内酯)的毛细管电色谱(CEC)新方法,并成功应用于志愿者实际尿样的分析测定。在最佳实验条件下,6种利尿剂包含2种中性物质(坎利酮和螺内酯)和2种同分异构体(美托拉宗和吲哒帕胺)在11.0 min内得到基线分离,柱效分别达到218000、176000、143000、121000、108000、103000 塔板/m。6种利尿剂在1.15～86.0 μg/mL范围内呈良好的线性关系,相关系数R2 ≥0.990 8,检出限(LOD)在0.35～0.65 μg/mL范围内,回收率为81.9%~105%,相对标准偏差(RSD)小于4.7%。结果表明,实验所建立的基于poly(1-hexadecene-co-TMPTMA)整体柱的CEC方法,具有良好的重复性和稳定性,能够实现对多种利尿剂的同时分离检测。该方法已成功应用于来自志愿者实际尿样的分析,该方法可以用于利尿剂类药物的初筛。     

浅谈GPS技术与高等级公路测量

全球定位系统为公路勘测设计工作者提供了一个可靠的提高外业测量精度及进度的工具,随着GPS越来越多地出现在人们的生产、生活中,这一先进的测量手段会被更广泛地应用到公路勘测工作中,从而可提高作业效率,缩短设计周期,推动交通事业的发展和公路的建设。     

双亲性无规共聚物P（VM-co-AMPS）的自组装及其性能

以2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸（AMPS）和苯乙烯类光敏单体7-（4-乙烯基苄氧基）-4-甲基香豆素（VM）为共聚单体,采用自由基聚合法制备了光敏性双亲共聚物P（VM-co-AMPS）。P（VM-co-AMPS）在溶剂水中自组装胶束化,用原子力显微镜（AFM）表征了自组装胶体粒子的形态、粒径及其分布。紫外光照使胶体粒子中香豆素基元发生光二聚反应,用紫外-可见光分光光度计（UV-Vis）跟踪其光二聚交联过程,用光学显微镜考察了胶体粒子的乳化性能。结果表明：胶体粒子具有较好的紫外吸收性能和较好的乳化性能。该胶束制备工艺简单,条件温和,避免了溶剂的使用。     

Syntheses, Characterization and Crystal Structures of New Nickel Complexes with 2,6-Bis(imino)pyridyl Ligands

Introduction In the past decade, the imino-complexes based on late transition metal have received significantly increasing attention for their excellent performance in the olefin polymerization area since Brookhart et al.[1-8]     

深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类

近红外光谱（NIR）分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象, 建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM, BP, AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。     

预热处理对褐煤热解过程氧元素迁移的影响

以中国呼伦贝尔褐煤为原料,基于工业分析、元素分析、傅里叶变换红外光谱、气相色谱-质谱联用分析,考察140-230℃预热处理对褐煤650℃等温热解氧迁移的影响。结果表明,与未经预热处理的干煤热解相比,褐煤经200℃预热处理后热解,迁移至热解水和半焦中的氧分别下降7.55%和1.43%,迁移至焦油和气体中的氧分别增加6.66%和1.61%,焦油中酚类氧增加一倍。褐煤预热过程中氢键的减少与热解焦油中正己烷可溶物所含酚类化合物的增加,经原位红外漫反射光谱分析,发现源自OH…π、OH…N和羟基自缔合氢键在预热过程中断裂形成自由OH·,导致酚类化合物中苯酚和甲酚含量增加。     

CX_2(X=H,F,Cl)与甲基异丙基醚C-H键插入反应的理论研究

用从头计算方法在MP2 /6 31G(d)水平上研究了CX2 (X =H ,F ,Cl)与甲基异丙基醚的C -H键插入反应。CCl2 与甲基异丙基醚两个不同的α C的C -H键插入势垒分别为 117.2kJ/mol (甲基 )和 2 0 .6kJ/mol (异丙基 )。CF2 与异丙基α C的C -H键上插入势垒为 12 0 .0kJ/mol,在插入甲基上C -H键时会引起C -O键的断裂。CH2 的插入反应则不需要势垒。对CX2 与二甲醚、甲乙醚、甲基异丙基醚、甲基苄基醚上各种不同的C -H键插入势垒进行了比较 ,甲基和苯基都促使其毗邻的C -H键更容易被CX2 所插入     

可剥离膜去除不锈钢表面铀污染的研究

退役的核设施中不锈钢制件表面附着的放射性污染物 ,必须经去污处理后才能回收利用。铀是核工业中最常见的污染放射性元素 ,而不锈钢是核设施中最常用的耐腐蚀金属材料 ,由于以ＵＯ2 +2 状态存在的铀 (Ⅵ ) ,在空气和自身的辐射作用下 ,将逐渐转变为不同的氧化物。采用酸性去污液对不锈钢表面铀污染进行浸泡和擦试去污的方法 ,可以有效的除去不锈钢表面铀污染[1] 。但因浸泡需大量的去污液 ,随之产生大量的带有放射性的废液 ,对这些废液还必须经进一步的浓缩———固化处理。擦试法虽产生固体废物 ,但去污操作麻烦 ,难以对大批量、形状复杂…     

利用微波技术合成4-芳基-5-甲氧羰基-6-甲基3,4-二氢吡啶-2-酮

微波辐射;二氢吡啶酮;芳醛;麦氏酸;利用微波技术合成4-芳基-5-甲氧羰基-6-甲基3;4-二氢吡啶-2-酮     

一类稀疏效应下具功能反应的捕食系统的定性分析

对稀疏效应下具有Holling Ⅲ类功能反应的一类捕食系统进行了定性分析,讨论了正平衡点的存在性和稳定性,并通过分析参数的取值范围得到了极限环、分界线环的存在条件与相关稳定性的结论.