石油磺酸盐水溶液及其油/水平衡体系

应用ＥＳＲ法研究了石油磺酸盐水溶液及其油／水平衡 水溶液胶束的形成及其微观性质,结果表明,石油磺酸盐／３％正丁醇／０．３％,氯化十二烷平衡体系的有效临界胶束浓度远高于石油磺酸盐在３％正丁醇,０．３％氯内中的临界胶束浓度（ＣＭＣ）,发产生正比结果的原因。     

有机物结构分析模型建构的教学策略研究

在认识发展理论指导下构建有机物结构分析模型, 可以在教学中落实有机化学学科思想, 帮助学生形成分析有机物的思路和方法。为了建立结构分析模型, 发展学生对有机物的认识, 制定了2种不同的教学组织策略, 并在高二新授课中进行了教学实施。通过对教学前后2个班学生问卷测查并结合学生访谈, 对学生理解和应用结构分析模型, 对有机物结构的认识发展等方面进行对比, 分析、讨论了2种策略的效果, 总结了有机物结构分析模型的功能与价值。     

化学类课外创新实验室管理探索与实践

课外创新类实验室作为培养学生创新能力的重要场所,是对教学类实验室的功能拓展和有益补充。化学类课外创新实验室因实验类别多样,其开放管理工作难度更大。本文以管理视角分析了面向本科生开放的化学类课外创新实验室存在的问题,从完善制度保障、明确安全责任、优化资源配置、仪器培训开放、创新管理模式等角度出发进行了管理方法的探索和实践,为创新型人才的培养提供有力支撑。     

金红石/锐钛矿混晶结构的TiO2薄膜光催化活性

采用磁控溅射法制备出一组金红石/锐钛矿混晶结构的纳米TiO2薄膜催化剂,并通过光催化降解苯酚实验考察该薄膜的催化性能. 光催化实验证明, 随着催化剂中金红石含量减少, 催化剂的光催化活性逐渐提高. X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、表面光电压谱(SPS)和原子力显微镜(AFM)结果表明, 催化剂为金红石和锐钛矿混晶结构, 并随着金红石含量减少, 催化剂的表面羟基(OH)和桥氧(—O—)的含量逐渐增加, 而且费米能级逐渐提高. 表面羟基和桥氧是有利于光催化的“活性物种”; 费米能级的提高使TiO2/H2O 面处TiO2的表面带弯增大, 导致了价带光生空穴参加光催化反应的几率增大, 有效地促进了光生载流子的分离; 这些因素是催化剂光催化活性逐渐提高的主要原因.     

正交试验法优化柠檬酸法氧化铝生产工艺

采用正交试验设计法,以丝钠铝石的收率为指标,考察了碳酸氢钠用量、pH值、反应温度和反应时间等因素对柠檬酸法氧化铝生产工艺的影响。 在优选工艺条件下：NaHCO3与Al摩尔比为5,pH=11,反应温度为80 ℃,反应时间为3 h,柠檬酸铝至丝钠铝石的转化率从原有的65%提高至76%。     

石油磺酸盐体系中相微乳液研究

宽分子量分布的石油磺酸盐在低浓度时有正丁醇、正构烷烃、盐存在的情况下能成中相微乳液。研究了盐浓度、烷烃种类、醇浓度对该体系中相微乳液的形成及特性影响,得到中相微乳液的特性参数;最佳含盐量Ｓ＾＊、增溶参数σ、盐宽△Ｓ、界面张力γ等,并从理论上进行了探讨。采用模拟驱油装置测定了体系的驱油效率,对优化驱油体系设计具有重要意义。     

基于神经网络方法的半导体生产工艺优化

以提高生产成品率为目标,利用神经网络的非线性和容错性,对半导体芯片生产过程进行了分析和优化,具体内容如下：（１）使用神经网络方法建立模型,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多维函数曲面．（２）对上述多维函数曲面进行搜索,搜索成品率最高的最优点,以该最优点的工艺参数值为依据确定工艺参数的规范值．（３）对工艺参数规范进行优化,在实际生产工艺中反复实践,直至达到提高成品率的目的．生产实践证明,神经网络的分析结果是合理的．根据神经网络分析提出的优化建议,有效地提高了工     

基于神经网络方法的半导体生产工艺优化

以提高生产成品率为目标,利用神经网络的非线性和容错性,对半导体芯片生产过程进行了分析和优化,具体内容如下：(1)使用神经网络方法建立模型,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多维函数曲面.(2)对上述多维函数曲面进行搜索,搜索成品率最高的最优点,以该最优点的工艺参数值为依据确定工艺参数的规范值.(3)对工艺参数规范进行优化,在实际生产工艺中反复实践,直至达到提高成品率的目的.生产实践证明,神经网络的分析结果是合理的.根据神经网络分析提出的优化建议,有效地提高了工序能力指数和产品成品率的一致性,具有实际应用价值.     

对氨基苯磺酸锌配合物的绿色合成及结构表征

锌配合物的绿色合成与表征是结合配合物基础知识和当前科学研究热点设计改进的一个综合性实验。本文以水为溶剂，以对氨基苯磺酸(4-ABS)和ZnO为主要原料，直接法制备得到一种三维网状配合物。对该配合物进行单晶X射线衍射、红外光谱、热重分析、紫外以及荧光光谱等结构表征，并采用Materials Studio (MS)软件的CASTEP模块，对配合物的几何构型进行优化，从原子水平上进一步佐证配合物的最优结构及稳定化能。该实验过程包含配合物制备、蒸发浓缩、减压过滤、单晶培养、紫外及荧光光谱测试、热重分析、理论计算等，整个教学过程综合性及可操作性较强。同时，该实验把绿色合成融入到实验方案设计和实施的全过程，使学生树立节能环保的理念，激发学生探究真知的兴趣和热情，使其在加深理解配位化学基础知识的同时，获得了相关前沿热点知识，对培养学生创新思维、科学研究能力和综合素质具有十分重要的意义。