有机锆交联剂的制备及其性能

随着油田深部调剖应用的不断推广，以及环保要求的提高，适用于深部调剖调驱体系的低污染有机锆交联剂逐渐受到关注。以ZrOCl₂·8H₂O、乳酸、乙二胺、硫脲为原料，制备了有机锆交联剂和HPAM-锆交联凝胶，其结构和性能经SEM和岩心驱替装置表征。并利用正交实验法优化了制备条件。结果表明：制备有机锆交联剂的最佳条件为：氧氯化锆、乳酸、乙二胺及硫脲的质量比为7.8/1/6.7/5，反应温度为70 ℃，反应时间为3 h。交联温度为60 ℃，HPAM浓度为2 g·L^-1、聚锆比为30/1时，聚合物凝胶成胶强度达到24968 mPa·s，成胶时间约8 h，凝胶体系可维持90 d不破胶。在级差为3.9的双管驱替岩心实验中，两管的岩心分流率均接近50%，剖面改善率达到66.77%。     

纳米尺寸团簇NinZrn(n=3～5)的几何结构与成键规律研究

根据化学键理论与拓扑原理，设计了团簇NinZrn(n=3-5)的可能几何构型，并用从头算方法进行构型优化，结果表明，由NiZr组成的团簇原子间的Zr-Zr和Zr-Ni键明显较强，而Ni-Ni的成键较弱，并发与NinZrn(n=3-5)团簇电子性质与有机烯烃分子等瓣相似，原子之间的成键按照强弱相间的规则分布。     

磷酰氨基酸的酯交换反应研究

本文利用^3^1P NMR , 对比研究了磷酰化组氨酸与其它磷酰化氨基酸和一级醇的磷上酯交换的反应速度,实验表明磷酰化组氨酸的反应速度最快. 由此提出了以下机理:由于咪唑环的参与,磷可以形成六配位过渡态,从而加快了反应速度.     

应用介孔分子印迹聚合物萃取粮食中的乙酰甲胺磷

以乙酰甲胺磷为模板分子,3-氨基丙基三乙氧基硅烷(APTES)为功能单体,表面活性剂正十二烷胺(DDA)为介孔模板剂,正硅酸乙酯为交联剂,采用溶胶凝胶技术制备乙酰甲胺磷介孔分子印迹聚合物(MIP),并对其进行了表征。Scatchard分析表明,该聚合物对乙酰甲胺磷有两种结合方式,最大表观结合量Q_(max1)=47.03 mg/g,Q_(max2)=90.31 mg/g;平衡解离常数k_(d1)=57.14 mg/L,k_(d2)=188.68 mg/L。吸附动力学测定结果显示,其对乙酰甲胺磷的吸附符合准二级动力学模型;吸附热力学测定结果显示其吸附为放热过程。将该聚合物用于基质固相分散萃取(MSPD)粮食中乙酰甲胺磷,最佳条件为:聚合物与样品的质量比为1∶1,研磨时间为8 min,淋洗剂为乙醇-水(2∶1,体积比),洗脱剂为乙腈-乙酸溶液(19∶1,体积比)。所得洗脱液采用高效液相色谱法检测,测得乙酰甲胺磷的线性范围为0.03～0.3μg/g,检出限为0.015μg/g,回收率为92.5%～97.1%,相对标准偏差为2.9%～3.7%。该方法兼具介孔分子印迹技术的高选择性如和MSPD技术的快速分离性,为乙酰甲胺磷残留分析提供了新思路。     

PAMAM体型缩聚物的制备及其性能研究

以分子末端带有多官能度活泼端基的PAMAM等为原料 ,通过缩聚反应制备了一类新型体型缩聚物 .借助X射线光电子能谱仪 (XPS)对制备的体型缩聚物进行分析 ,利用其化学分析电子光谱 (ESCA)中碳元素价态的拟合数据判断体型缩聚反应进行的程度 ,数据表明酯基碳 (—COO)拟合峰已基本消失 ,说明其与氨基缩合反应转化为酰胺基 (—CON) ,且反应进行的比较彻底 .通过体型缩聚物在乙醇、正己烷、甲苯、氯仿、异丙醇、乙酸、甲酸、去离子水中进行溶胀试验 ,发现其在甲酸作为溶剂体系中的溶胀比出现最大值 ,根据溶度参数的意义估测体型缩聚物的溶度参数约为δ2 =2 7 6 (MJ m3) 1 2 (即甲酸的溶度参数 ) .对原料PAMAM以及制备的体型缩聚物进行DSC分析 ,发现制备体型缩聚物的玻璃化转变温度 (Tg)有了较大提高 ,从初始原料PAMAM的负值提高到 4 8℃左右 .     

4,4′-二(硬脂酰胺基)二苯甲烷在乙烯基类单体中的分子组装及其结构形态研究

4,4′-二(硬脂酰胺基)二苯甲烷(BSDM)能在乙烯基类单体中进行聚集、自组装,并可使苯乙烯、丙烯酸丁酯、甲基丙烯酸甲酯、甲基丙烯酸-2-羟基乙酯等凝胶化,形成相应的分子凝胶.凝胶/溶胶相变温度(TGS)与BSDM浓度有关,BSDM质量分数越大,凝胶体系中分子间氢键和π-π键越多,要破坏它们所需要的能量越高,TGS因而也就越高.透射电镜表明,BSDM在各种可聚合溶剂中通过分子间相互作用形成类似纤维状的聚集体结构.BSDM在可聚合溶剂聚合前后的偏光显微照片表明,BSDM在体系中的晶型结构是球晶.     

准连续17 kW 808 nm GaAs/AlGaAs叠层激光二极管列阵

高功率激光二极管列阵广泛应用于抽运固体激光器.报道了17 kW GaAs/AlGaAs叠层激光二极管列阵的设计、制作过程和测试结果.为了提高器件的输出功率,一方面采用宽波导量子阱外延结构,降低腔面光功率密度,提高单个激光条的输出功率,通过金属有机物化学气相沉积(MOCVD)方法进行材料生长,经过光刻、金属化、镀膜等工艺制备1 cm激光条,填充密度为80%,单个激光条输出功率达100 W以上;另一方面器件采用高密度叠层封装结构,提高器件的总输出功率,实现了160个激光条叠层封装,条间距0.5 mm.经测试,器件输出功率达17kW,峰值波长为807.6 nm,谱线宽度为4.9 nm.     

面向无人机航拍图像的多尺度目标检测研究

针对无人机航拍图像背景复杂、小目标占比高且分布不均导致的现有算法精度不佳等问题,提出了一种面向无人机航拍图像的多尺度目标检测网络VTO-YOLOv8。首先,采用WIoU v3作为边界框回归损失函数,并使用明智的梯度分配策略,这一策略将使网络更加关注普通质量样本,从而提高其定位能力;其次,设计四层T-BiFPN结构,加强浅层特征和深层特征的融合;此外,设计C2f-DBB多分支模块,在不增加计算量的前提下,提升检测性能;同时,使用聚焦调制模块,加强不同尺度信息的交互。实验结果表明,网络在Visdrone2019数据集上相较基准模型在mAP50和mAP指标上分别提高了9.0%和5.9%,同时参数降低了22.6%,可更好地应用于无人机航拍目标检测中。     

主成分分析-支持向量机用于肝病分类模型

将主成分分析(PCA)用于肝功能检测数据特征提取,然后用支持向量机(SVM)对乙肝、丙肝、肝硬化、正常人样本建立分类模型。采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,调节核函数参数C及σ以建立最佳支持向量机模型。该模型对训练集的识别率为99.3%,对预测集的预测率为96.4%。结果表明:PCA-SVM法建立的肝病分类模型能较好的区分乙肝、丙肝、肝硬化及正常人,且分类效果优于传统支持向量机及人工神经网络(ANN)分类模型。     

对甲氧基苯胺与丙烯腈的催化加成

对甲氧基-N,N-二氰乙基苯胺是一种重要的有机中间体,可由对甲氧基苯胺与丙烯腈在酸的催化下发生加成反应而得。然而芳胺与丙烯腈发生的加成反应较难进行,采用HAc,FeC l3,CuC l2,Cu2C l2,ZnC l2,蒙脱土,Cu(Ac)2·3H2O作催化剂得到的主要为单氰乙基物[1-4]。赵莹[5-10]报道了用A