一种智能叶酸检测仪

公开号：CN101082586公开日：2007．12．05申请人：山东优生医疗科技有限公司 本发明公开了一种智能叶酸检测仪,该检测仪包括光电倍增管、信号放大、甄别、转换装置、计算机、标本载体和暗箱,标本载体置于暗箱内,光电倍增管置于暗箱上方,光电倍增管探头正对暗箱的检测孔,光电倍增管、信号放大、甄别、转换装置和计算机通过导线依次连接。本发明通过光电倍增管采集化学发光法检测中检测孔释放的光子、并通过计算机进行数据处理,可以直接报告出红细胞叶酸含量,填补该项检测的空白。本发明操作简单、灵敏度高、检测结果稳定,易于普及推广。本发明成本低廉,最主要是没有环境污染（放射性污染）。     

具有“开关”效应的纳米金／智能凝胶复合物导电机理

制备了纳米金/智能凝胶复合物,并对其导电行为进行了研究.研究表明:以智能凝胶为基体的复合物电性能表具有良好的"开关"效应;其导电过程在不同的温度区域符合不同的导电机理.低温时,复合物处于溶胀状态,其导电行为符合隧道效应和场制发射理论;高温时,复合物为收缩状态,其导电行为基本符合欧姆定律.     

基于仿生MXene纤维导电网络的柔性透明电极及电容传感器

为了开发具有优良性能的智能伪装隐身器件,使用预模板法制备了柔性透明电极.以叶脉纤维为预模板,在其表面沉积金属碳化物/氮化物（MXene）,从而开发了具有透明有序导电网络结构的透明电极.叶脉表面的羟基基团与导电材料的表面活性基团的相互作用极大地提高了导电材料与基底的表面结合力.此柔性透明电极在透光率为80.6%时,方阻为11.4Ω/sq,有效地避免了光电特性之间的“权衡”效应,且在1000次弯曲循环下电阻几乎保持不变,具备良好的耐久性和稳定性.将此透明电极成功制备透明电容式传感器,其灵敏度可达0.09 kPa^-1,且在1000次循环之后相对电容基本保持不变,具有出色的传感性能和耐久性,可以在人难以察觉的状态下监测人体运动信号.此柔性透明电极和透明电容传感器在可穿戴伪装电子领域具有巨大潜力.     

动态硼酸酯键管控邻苯二酚基团与功能黏附性高分子设计

“黏附”是一种普遍存在的多尺度相互作用,其实质是界面处化学键、氢键或范德华力等的形成.近年来,在贻贝仿生的基础上将黏性因子邻苯二酚基团嵌入到动态硼酸酯聚合物中,成为了功能黏附性高分子的重要发展方向.本专论从分子黏附、微/纳表面黏附和宏观表面黏附3个尺度,介绍硼酸酯键管控邻苯二酚基团在高分子材料功能化方面的研究进展.分子黏附,主要讨论硼酸酯聚合物中邻苯二酚基团与分子或离子相互作用规律及其对材料形貌和刺激响应性能的调控;微/纳表面黏附,论述硼酸酯聚合物体系超分子驱动力和组装机制,介绍其在微/纳材料功能化改性方面的研究进展;宏观表面黏附,讨论硼酸酯键管控邻苯二酚基团与黏附性能调控的关联规律,介绍硼酸酯聚合物功能黏附材料在宏观组装、攀爬机器人领域的应用.最后,从新型硼酸酯聚合物设计、动态键精准管控和器件化应用的角度,对该领域未来前景和发展趋势做出了展望.     

群体决策的βm-较多规则

对αk-较多规则进行改进,给出了群体决策问题的一种新的决策方法—βm-较多规则.讨论了基于该规则的群体决策问题的最优解的性质,并给出了实例分析.     

改进蚁群算法在智能交通中的应用

为了诱导车辆在出行时选择较高质量的路线,提出并建立了城市道路权值仿真模型.为求解该模型,从分析基本蚁群算法入手,通过在状态转移规则中加入扰动因子,改进全局更新规则,以及引入信息素更新算子改进了蚁群算法.然后利用道路权值模型对两种算法在路径寻优效果上做了比较和分析,实验结果表明改进后的蚁群算法能有效地避免停留在局部最优解,并提高计算效率,具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足综合要求的最优路径.     

智能结构浅议

介绍了作为近年来国际上研究热点之一的智能材料和智能结构的概念，原理和研究动态。并对今后的发展，应用前景进行了讨论。     

＂Intelligent＂ reforming catalysts： Trace noble metal-doped Ni/Mg（A1）O derived from hydrotalcites

Trace amounts of noble metal-doped Ni/Mg(Al)O catalysts were prepared starting from Mg-Al hydrotalcites (HTs) and tested in daily start-up and shut-down (DSS) operation of steam reforming (SR) of methane or partial oxidation (PO) of propane. Although Ni/Mg(Al)O catalysts prepared from Mg(Ni)-Al HT exhibited high and stable activity in stationary SR, PO and dry reforming of methane and propane, the Ni/Mg(Al)O catalysts were drastically deactivated due to Ni oxidation by steam as purge gas when they were applied in DSS SR ofmethane. Such deactivation was effectively suppressed by doping trace amounts of noble metal on the catalysts by using a “memory effect” of HTs. Moreover, the noble metal-doped Ni/Mg(Al)O catalysts exhibited “intelligent” catalytic behaviors, i.e., self-activation and self-regenerative activity, leading to high and sustainable activity during DSS operation. Pt was the most effective among noble metals tested. The self-activation occurred by the reduction of Ni2+ in Mg(Ni,Al)O periclase to Ni0 assisted by hydrogen spillover from Pt (or Pt-Ni alloy). The self-regenerative activity was accomplished by self-redispersion of active Ni0 particles due to a reversible reductionoxidation movement of Ni between the outside and the inside of the Mg(Al)O periclase crystal; surface Ni0 was oxidized to Ni2+ by steam and incorporated into Mg(Ni2+,Al)O periclase, whereas the Ni2+ in the periclase was reduced to Ni0 by the hydrogen spillover and appeared as the fine Ni0 particles on the catalyst surface. Further a “green” preparation of the Pt/Ni/[Mg3.5Al]O catalysts was accomplished starting from commercial Mg3.5-Al HT by calcination, followed by sequential impregnation of Ni and Pt.     

电磁场?渗流场耦合作用下离子液体多孔介质流动模型

离子液体是一类可调控、多功能的绿色环保材料, 具有良好的电磁场响应, 有望应用于调控水驱油路径. 在分析离子液体在毛细管中电磁场响应机理的基础上, 建立了电磁场?渗流场耦合作用下离子液体多孔介质流动模型. 通过理论推导与数值分析发现: 电磁场?渗流场耦合作用下毛细管流量大小主要由离子液体电导率与黏度的比值(内因)、电磁场强度与压力梯度(外因)两方面决定; 电磁场产生的洛伦兹力对离子液体施加一个电磁驱动压强, 形成一个类似压力梯度的电磁驱动等效压力梯度, 从而改变离子液体的流量, 当电磁场强度为2.0 × 104 V/m·T时, 电磁场在电导率为0.5 S/m的离子液体上可形成10 kPa/m电磁驱动等效压力梯度. 通过调整电磁场方向即可控制离子液体在多孔介质中的流动方向, 解决常规注水利用压力差难以控制流动路径的难题, 为离子液体智能驱油提供理论依据, 且电磁场产生的热效应会影响离子液体的流动能力及潜在驱油效率.      

社会网络环境下基于“信任—知识”模型的风险性大群体应急决策方法

针对大群体应急决策专家之间信任关系及其传递引发的决策风险,以及由于大群体中个体偏好差异较大导致生成独立聚集等问题。首先,提出一个“信任—知识模型”对决策专家之间的信任关系进行集成和传递,并根据决策专家的信任风险偏好得出决策专家之间的信任知识度网络;其次,利用Louvain算法对信任知识度网络进行聚类,高效快速的获得若干个聚集,并用社会网络分析技术确定每个决策者和聚集的权重;然后对每个聚集中的决策者偏好进行集结,并综合决策者给出的信息对备选决策方案进行排序。最后,通过案例分析和对比验证了所提方法的合理性与有效性。