纳米氧化铝负载双硫腙分离富集-原子吸收法测定地质样品中的金、铂、钯的研究

金、铂、钯在地质样品中的含量甚微,国内外常采用ICP-AES,ICP-MS和ETAAS直接测定。FAAS法由于仪器便宜、操作方便,也广泛应用于预富集后的痕量贵金属的分析。目前,在测定贵金属的分析方法中,常采用固相萃取法富集分离样品,主要的固相萃取剂有:无机吸附剂,交联树脂[1],螯合树脂[     

THF—FER沸石的系列研究—1．晶体结构稳定性

四氢呋喃（THF）-Na2O-SiO2-Al2O3-H2O体系水热合成的THF-FER沸石，经酸交 换-焙烧脱THF（Ⅰ）或焙烧脱THF-酸交换（Ⅱ）的不同方式处理，均可制得低钠H- FER沸石。经XRD，^27Al与^29Si MAS NMR,低温氮吸附等表征证明，通过1273K高温 的热处理和1073K饱和水蒸气下的水热处理，H-FER沸石骨架保持高度稳定。在高温 水蒸气作用下，Si(2Al）容易从骨架上脱离，而Si(1Al）则保持相对稳定，以（Ⅱ ）方法处理，制备的H-FER沸石在水热条件下易产生较多的硅差劲基缺陷。经高温 热和水热处理后，H-FER沸石孔道结构基本保持完美、开放。     

高硅ZSM—5沸石填充硅橡胶膜的醇—水渗透蒸发分离性质

高硅ZSM－5沸石填充疏水性硅橡胶蓦地低浓度醇－水体度醇－水体的渗透蒸发性质的研究有明，提高沸石硅铝比，增加填充量以及进行酸处理皆有利于改善膜对醇－水的分离系数和通量。料液的成，浓度以及温度对膜的分离性质也有显著影响。     

Al—Mg—Y合金相图中富铝角相边界的X光测定

以Al-Mg为基的合金在工业上有广泛的用途,近年来人们为提高其加工性和强度,往往又添加适量的稀土元素,特别是加微量的钇可提高合金的高温强度,所以测定Al-Mg-Y合金系统的相图是具有实用意义的。本文用X光品格参数方法测定了含钇0.1wt％和0.2wt％的Al-Mg合金相图中富铝角的相边界,这是完全基于实用的考虑,因为工业上广泛应用的合金大都在这个成分区域内。     

Formation of SnO2 Nanoparticles on External Surface of NaY Zeolite

Tin dioxide nanoparticles of 5 nm in size were prepared on NaY zeolite external surface by impregnation of SnCl2 solution and subsequent calcination at 623 K. A SnO2-NaY based chemical sensor for detecting H2 was demonstrated.     

银杏叶中脂肪酸的GC-MS分析研究

银杏叶用石油醚提取，经皂化、酯交换法处理，用GC-MS对其脂肪酸化学成分进行了分析和鉴定。经DB-1柱分离出39个峰，鉴定了其中的34种化合物，占总含量的94．37％。其中饱和脂肪酸占31．64％；不饱和脂肪酸占34．23％；烷基酚占14．07％；其它部分占14．43％。     

四棱豆“桂丰三号”主要性状观察初报

报道了“桂丰三号”的主要植物学特征、农艺性状和生长发育特性．“桂丰三号”是一个无限生长型的中晚熟品种,主蔓长３．５～４．５ｍ,其第１５～２０节开始着生花芽、第３～１０节上共长出３～７条侧蔓．３月１５日至６月３０日期间,从播种到开花约需７５天;７月１０日至２０日期间,从播种到开花约需５０天．３月至７月２０日期间,无论何时播种,其开花结荚盛期都在９月中旬至１０月中下旬。单株结荚数３０～５０荚,荚长１９ｃｍ,荚横断面呈正方型,每荚有１５粒种子,老熟种子黄褐色、圆形,千粒重３００ｇ。嫩豆荚淡绿色,成熟豆荚黑褐色．     

光栅散射的电磁场计算

本文基于严格的电磁场理论,推导出计算各种材料光栅表面散射问题的新方法。     

臭氧化法制取苯甲醛和茴香醛的研究

根据臭氧氧化不饱和燃烃化合物分解生成醛酮的特点,对臭氧氧化肉桂油和八角茴香油进行研究。实验结果表明,肉桂油臭氧化后得到得率的具有天然特征的苯甲醛,八角茴香油臭氧化后生成高价值的茴香醛 。     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．