浮选药剂中典型污染物PASH 的GC-MS检出

有机含硫芳香化合物(PASH)性质稳定,不宜降解,毒性极强,且比多环芳烃和含氮杂环化合物更具致癌性[1,2].PASH包括含芳基的硫醇、硫醚、二硫代物噻吩及其同系物,还有苯并噻吩类、二苯并噻吩类.     

气相色谱法测定仓储双基发射药二号中定剂含量

 利用气相色谱法迅速分离并准确测定仓储发射药中具有安定作用的二号中定剂(二甲基二苯脲)的含量。该法与传统的溴化法比较,具有快捷、准确、直观、重复性好等特点,可以为正确评估发射药的质量等级提供可靠数据。     

稀土与半胱氨酸、枸橼酸钠三元配合物的合成和抗凝血作用研究

用氯化稀土与枸橼酸钠、半胱氨酸制备了三种组成恒定的稀土三元配合物. 通过元素分析、红外光谱、X射线衍射、摩尔电导、TG-DTA和1H NMR对配合物进行了表征, 并进行了抗凝血试验, 表明稀土三元配合物具有优良的抗凝血性质.     

SPME 涂层中硅烷化反应机理的研究

建立了SPME 涂层中硅烷化衍生化样品预处理方法,并用于葡萄酒中白黎芦醇的测定.SPME 硅烷化的反应动力学过程研究表明,涂层中硅烷化反应遵循假一级反应动力学,高温条件下硅烷化试剂会破坏极性聚丙烯酯(PA)涂层.     

奇异黎曼度量下г-等变分歧问题的г-C°接触等价d决定性(上)

使用奇点理论和群论方法对奇异黎曼度量之下的 Γ-等变分歧问题进行了研究 ,给出了 Γ-等变分歧问题中的Γ - C°接触等价的一个判别条件 ,推广了 Percell P B,ZOU Jian- cheng,Sun W Z关于分歧问题有限决定性C0理论中的有关结果 .证明将在文章的下半部分给出 .     

Cu@Co双核MOFs衍生碳材料用于黄芩素的电化学传感分析

采用水热法合成了Cu@Co双核金属有机框架（MOFs）材料,以其为前驱体分别在400、500、600℃热解制备了一类MOFs衍生碳材料,并用作电极修饰材料构建了一种检测黄芩素（BA）的电化学传感器。使用电化学交流阻抗技术（EIS）和循环伏安法（CV）研究了该传感器的电化学性能,并在pH 2.0的磷酸缓冲溶液（PBS）中用微分脉冲伏安法（DPV）和CV法考察了BA在不同电极上的电化学行为。结果表明,600℃热解的MOFs衍生碳材料修饰的电极对BA的检测效果最佳。基于此,建立了一种可定量分析BA的新方法,线性范围为5×10-9～1×10-5mol/L,检出限为1.32×10-10mol/L。通过加标回收法对双黄连口服液样品中的BA进行检测,加标回收范围为99.23%～101.80%。     

基于流场纹理表达与表面粗糙度测量的运动目标分割

针对传统的光流法和背景差法所分割的运动目标存在区域丢失和内部孔洞的缺点,本文提出一种基于流场纹理表达及物体表面粗糙度测量的运动目标分割方法,即通过计算相邻帧间的光流将目标运动表达成流体的流动,并利用线积分卷积来表达流场纹理以展示更多的流场细节,从而将背景图像和运动目标分别表达成不同的纹理,最后通过针描法测量物体表面粗糙度的策略将运动目标和背景的纹理图像映射为表面粗糙度不同的物体,并通过分析直方图确定阈值分割运动目标。实验结果表明,本文提出的运动目标分割方法可自适应地选取阈值,并且可克服内部孔洞。     

O型口蹄疫病毒VP4蛋白一个保守性表位的精细鉴定

口蹄疫病毒(FMDV)的结构蛋白VP4在7个血清型之间是非常保守的,对其抗原表位最小基序的测定有助于开发广谱性多肽疫苗.本研究采用生物合成肽法,利用豚鼠抗FMDV O型标准血清,对最新流行的FMDV O型毒株O/BY/CHA/2010的VP4蛋白进行了线性表位扫描作图研究.结果表明:在覆盖VP4蛋白全长序列的10个18聚肽中,发现1个能与豚鼠抗FMDV O型标准血清发生免疫印迹反应的抗原性肽VP4-3;B细胞表位鉴定确定了抗体识别VP4-3的最小基序是INNYYM;该表位位于VP4蛋白的三维结构表面;对7个FMDV血清型的122个毒株同源蛋白质进行序列比对,发现这一表位在7个FMDV血清型的120个毒株中是100%保守.     

猪链球菌2型毒力相关因子研究进展

猪链球菌2型是在世界范围内影响养猪业和人类健康的一种重要的人兽共患传染病。猪链球菌2型毒力因子在致病过程中发挥了重要的作用。但是对猪链球菌2型的致病机制和关键毒力因子仍然不确定,使有效的防治该病成为一个难题。本研究对猪链球菌2型已发现的毒力因子和新发现的毒力因子进行综述,为防治该病提供科学依据和参考。     

基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别

针对当前振动监测对轴承初期微损状态监测难、精准度低的问题,提出了一种基于经验模态分解与多类熵值相结合的轴承状态监测方法,研究超声解调信号对故障诊断的可行性。首先将预处理后的超声解调信号进行经验模态分解得到若干本征模态分量,然后对各本征模态分量计算不同熵值特征,再将多特征融合后代入随机森林训练分类模型,利用混淆矩阵进行精度评价,最终对早期故障识别准确率高达97.92%。研究表明,超声解调信号对判别轴承早期故障效果更佳;经过多类熵值特征融合后,轴承状态分类具有更高的识别准确率。