一种计算变质量破碎岩体渗透性参量的方法

建立了一种基于压力梯度和渗流速度时间序列提取变质量破碎岩体渗透性参量(渗透率、非Darcy流β因子、加速度系数)的方法。首先,根据破碎岩体渗透性参量之间的幂指数关系和Forchheimer关系,建立了采样时刻渗透率的代数方程,并利用Newton切线法求得此代数方程的根;其次,对渗透性参量的参考值及幂指数进行优化。通过算例分析了该方法用于计算变质量破碎岩体渗透性参量的可行性及准确性。研究结果表明:随着细小颗粒的迁移流失,破碎岩体在恒定的压力梯度下,渗流速度和渗透率增加,非Darcy流β因子和加速度系数降低。     

Novel and efficient supramolecular synthesis of pyrroles in the presence of β-cyclodextrin in water

A simple and efficient synthesis of highly substituted pyrroles was achieved in water medium via multi-component strategy, using amine,DMAD/DEAD as well as phenacyl bromide catalyzed by β-CD.Utilizing this protocol various pyrrole derivatives were synthesized in good to excellent yields.     

安捷伦开发出适用于不同基质的真菌毒素定量检测方法

黄曲霉毒素为老百姓的饮食安全带来新的隐患,引起广大消费者和国家质检部门的极大关注。基于安捷伦超高效液相色谱-串联质谱平台,安捷伦公司先后与合作伙伴共同开发了适用于不同基质的真菌毒素定量检测方法,包括分散固定相提取结合     

(-)-N-芳硫基樟脑内磺酰胺的合成及其与β-酮酯的反应

(1S)-(-)-2,10-樟脑内磺酰胺与原位生成的芳基硫氯反应，制得系列亲电性N-芳硫基樟脑内磺酰胺试剂（1a~1c），并将其应用于与β-酮酯活泼氢的不对称亲电取代反应，合成了具有光学活性的α-芳硫基-β-酮酯衍生物。考察了试剂结构、底物酯基的体积及环大小、添加剂种类及用量，以及溶剂、温度等反应条件对手性诱导效率的影响。初步实验结果表明：以(1S)-(-)-N-对甲基苯硫基樟脑内磺酰胺（1a）为亲电试剂，六元环β-酮甲酯为底物，甲苯为溶剂，碳酸钾为碱，室温反应48 h，α-芳硫基-β-酮酯的收率可达91%，对映选择性达40%ee。      

外电场对2-氟-5-溴吡啶分子结构与电子光谱影响的研究

采用密度泛函B3LYP方法，在6-311++g(3df,3pd)基组水平上优化了不同外电场下2-氟-5-溴吡啶分子的基态稳定构型、电偶极矩和分子的总能量，在此基础上利用杂化CIS方法研究了外电场下2-氟-5-溴吡啶分子的前9个激发态的激发能、波长和振子强度受外电场的影响规律。结果表明：5C-9Br和3C-10F间键长受到X轴向外场影响最大，随着外电场的继续增加，可能最先趋于断裂；在外电场F=-0.005a.u.时总能量达到最大，而偶极矩达到最小；LUMO能级受外场影响较大，HOMO能级受外电场影响较小；激发波长、振子强度也受外电场影响，但随电场变化比较复杂。     

超半环的广义直觉模糊理想刻画

对超半环上的直觉模糊子集进行讨论.首先在超半环上给出有边界值的直觉模糊超理想,对其部分性质进行研究.其次给出正则超半环和内禀正则超半环的概念,利用有边界值的直觉模糊超理想对这两种超半环进行刻画,得到若干刻画定理.     

一类向量考题的快速解法初探

从近几年的各省高考中向量的考题来看,对向量的考查主要集中在判断三角形的形状,判断点所处的位置,判断动点的轨迹,利用其几何意义解题等方面,尽管常以小题形式出现,但往往让考生们无从下手,可见其重要地位.这里我们来探讨一下2008年浙江卷的第9题.     

沃特世公司成功举办生物样品分析研讨会

2012年1月11日,由沃特世(Waters)公司发起的"沃特世生物样品分析研讨会"在上海成功举办,来自上海地区生物分析领域的专家出席了此次会议。当前,在分析血浆、尿液、这些复杂基质的生物样品时,面临的最大挑战就是基质效应,因此在进行LC/MS分析前如何选择最合适的前处理方法来消除"离子抑制或离子增强"作用成为科学家们最关心的问     

关于鞍点问题的预处理HSS-SOR交替分裂迭代方法

为了高效地求解大型稀疏鞍点问题,在白中治,Golub和潘建瑜提出的预处理对称/反对称分裂(PHss)迭代法的基础上,通过结合SOR-like迭代格式对原有迭代算法进行加速,提出了一种预处理HSS-SOR交替分裂迭代方法,并研究了该算法的收敛性.数值例子表明:通过参数值的选择,新算法比SOR-like和PHSS算法都具有更快的收敛速度和更少的迭代次数,选择了合适的参数值后,可以提高算法的收敛效率.