N-(4-乙烯基)苄基咪唑共聚物的合成及与钴卟啉络合物的氧结合性能

研究了N-(4-乙烯基)苄基咪唑单体及其与甲基丙烯酸辛酯共聚物(PBIOM)的合成与表征,以及咪唑基有机或聚合物配位体与钴卟啉(CoP)络合物的氧结合性能.合成的PBIOM重均分子量和咪唑基含量分别由GPC和元素分析方法测定,结果为3.4×105和57 mol%.PBIOM或苄基咪唑(BIm)中的咪唑基与CoP在溶液中配位,得到的CoP-PBIOM或CoP-BIm络合物具有快速、可逆的氧结合特性.相同氧气分压下CoP-BIm络合物在三氯甲烷溶液中的氧结合百分率略大于CoP-PBIOM络合物.CoP-PBIOM络合物固体膜的氧结合亲和力大于三氯甲烷溶液中的氧结合亲和力.60℃下CoP-PBIOM固体膜的氧结合半衰期为40.7 h,而CoP-BIm固体膜为8.8 h,表明聚合物配位体显著提高了CoP络合物的氧结合寿命.     

SYNTHESIS OF POLY（3,4-AZOPYRIDYLENE） AND OXYGEN-BINDING AFFINITY OF ITS COMPLEX WITH COBALTPORPHYRIN

Synthesis and characteristics of poly(3,4-azopyridylene) (PAP), conductivity and oxygen-binding affinity of its complex with meso-α,α,α,α-tetrakis(o-pivalamidophenyl) porphyrinatocobalt(Ⅱ) (CoP) were studied. PAP was prepared by oxidative polymerization of 3,4-diaminopyridine (DAP) in DMF solution using CuCl/pyridine as the catalyst. IR and NMR results showed that the peak of amido group in DAP was converted to the azo group in PAP and a π conjugated polymer was synthesized. The average molecular weight of PAP was determined to be 5.0 × 103. The PAP-CoP complex was prepared by complexing the pyridyl group of PAP with the fifth coordination site of CoP in DMF solution. In comparison with the CoP complex with a non-π conjugated polymer, the PAP-CoP complex shows good electroconductivity of 5.8 × 10-6 Scm-1. The PAP-CoP complex displays a reversible change in the UV-Visible absorption spectrum from the deoxy form to the oxy or oxygen-binding one with an isosbestic point, in response to the partial oxygen pressure of the atmosphere. The oxygen-response behavior was monitored at the absorbance ascribed to the oxy form at 548 nm to give the oxygen-binding affinity.The oxygen-binding equilibrium curves of PAP-CoP complex obey a Langmuir isotherm. DMF has great effects on the oxygen-binding properties of the PAP-CoP complex. The oxygen-binding affinity of PAP-CoP complex in the solid state is higher than that in DMF solution. With decreasing temperature, the oxygen-binding affinity of the PAP-CoP complex increases.     

聚合物-卟啉钴复合膜的氧气促进输送性能

综述了聚合物－卟啉钴复合膜的氧气促进输送性能。讨论了卟啉钴的结构及与氧的结合性能，聚合物－卟啉钴复合膜的氧气促进输送特性，影响聚合物－卟啉钴复合膜氧气透过性能的因素及卟啉钴的不可逆氧化反应机理。     

双阳极电化学氢化物发生原子荧光光谱法测定砷

用双阳极电化学氢化物发生原子荧光光谱法测定砷,减少了化学试剂使用给环境带来的污染。在相同条件下,双阳极电化学氢化物发生效率为化学法的99.0%~101.6%。对各种实验参数和干扰情况进行了详细研究。在选定的实验条件下,100μL进样量的As(Ⅲ)线性范围为0~120μg/L;检出限为0.64μg/L(信噪比S/N=3);60μg/L的As(Ⅲ)标准溶液平行进样13次,荧光信号面积的相对标准偏差(RSD)为2.02%。用本法测得GBW07406号标准土壤样品中As含量为(205.2±1.4)μg/g与标准值(220±21)μg/g一致,仔猪饲料样品的加标回收率为97.0%~103.0%。本法灵敏度高、重现性好、结果准确。     

离子液体-加速溶剂萃取-高效液相色谱法测定蜜饯中的有机酸类防腐剂

以离子液体氯化1-辛基-3-甲基咪唑盐([Omim]Cl)的水溶液为萃取剂,采用加速溶剂萃取结合高效液相色谱法测定了蜜饯中苯甲酸、山梨酸、肉桂酸等有机酸类防腐剂,优化了加速溶剂萃取实验参数,最佳萃取条件为:离子液体浓度为0.1mol/L,萃取时间为5min,萃取温度为80℃。在最佳条件下,有机酸类防腐剂的检出限为0.4～27.7μg/L。将本方法用于蜜饯样品的检测,回收率为78.2%～113.9%。实验结果表明:离子液体-加速溶剂萃取法快速、高效。     

纳米TiO2识别色氨酸对映体的研究

以纳米TiO2为基底,L-色氨酸(L-Trp)为模板分子,采用溶胶凝胶法合成L-Trp印迹的纳米TiO2。采用扫描电镜和红外光谱对印迹纳米TiO2和非印迹纳米TiO2进行表征,表明模板分子L-Trp成功地印迹到纳米TiO2中。采用1%的氨水溶液去除印迹的纳米TiO2中的模板分子L-Trp,纳米TiO2上留下与L-Trp相匹配的空穴。采用荧光分光光度法研究了具有L-Trp铸型的纳米TiO2对L-Trp和D-色氨酸(D-Trp)的分离效果。实验表明,模板分子L-Trp与钛前驱体的最佳投料摩尔比为1∶0.2,富集溶液pH值为6.0时,印迹纳米TiO2对L-Trp具有优异的选择吸附性,其分离选择系数为2.42,可实现对色氨酸对映体的识别。     

亚硝酸盐对携带虾肝肠胞虫的凡纳滨对虾的影响分析

为研究亚硝酸盐胁迫对凡纳滨对虾的生长状况及虾肝肠胞虫(EHP)携带量的影响,探索亚硝酸盐、EHP和对虾生长三者之间的内在联系.本试验以南美白对虾为试验动物,每天调节一次水体中的亚硝酸盐含量,维持实验设定亚硝酸盐水平;每10天取一次样,统计死亡率,测定虾的生长指标和EHP携带情况.结果表明:1)亚硝酸盐10 mg/L组具有抑制EHP感染和传播的趋势,整体来看,对虾EHP携带率表现为空白组亚硝酸盐20 mg/L组亚硝酸盐10 mg/L组;2)EHP携带的试验虾,存活率由高到低表现为:亚硝酸盐10 mg/L空白组亚硝酸盐20 mg/L;3)亚硝酸盐10 mg/L组对感染EHP对虾的生长有一定的促进作用,亚硝酸盐10 mg/L组的试验虾规格大于其他两组.     

基于传输电压开关理论的单栅极SET电路设计

在分析了单电子晶体管(SET)的I-V特性后,通过对SET背景电荷的设置,使之具有类似PMOS或NMOS的电学特性;同时将传输电压开关理论引入到SET的电路设计中,并用单栅极SET实现了该理论的基本运算电路.随后以异或门和一位比较器为例,利用这些基本运算电路,进行了基于SET的开关级电路设计.最后,利用Pspice软件验证了所设计的电路逻辑功能正确,设计方法可行;电路的输入输出高低电平一致,具有良好的电压兼容性,易于级联.仿真结果表明,与基于互补结构设计的SET电路相比,基于开关级设计的SET电路具有结构简单、功耗低、延迟小的特点.     

基于GM-RBF神经网络组合模型的水泥强度预测方法

 为预测煤矸石代黏土煅烧水泥的28 d 抗压强度性能,根据生产水泥的物检分析数据,将GM(1,N)预测技术和径向基函数（RBF）神经网络技术相结合,提出了基于GM-RBF 神经网络组合模型水泥强度预测的新方法。该组合模型首先利用试验产品的典型物检数据建立GM(1,N)网络,对数据进行预处理。然后将输入样本数据进行一次累加生成操作,并进行归一化,设置GMRBF神经网络组合模型预测精度和散步常数。经处理后的输入样本作为RBF 神经网络输入向量,相应的实测28 d 抗压强度作为模型的输出期望值开展训练,比较预测数据与实测数据,并进行调整,最终得到符合精度要求的GM-RBF 神经网络组合模型。该组合模型一方面避免GM(1,N)模型的理论误差,利用累加生成运算和样本数据的预处理,减少了由于训练样本随机性对建模精度产生的影响;另一方面由于具有自适应、自组织和速度快等特点,能快速预测水泥远期强度情况。仿真试验表明,该模型预测精度优于单个GM（1,N）模型或RBF 神经网络模型,具有较好的拟合性,适用于对水泥强度的预测,可以为煤矸石代黏土煅烧水泥的质量分析提供有效参考。