SINGLE AND BINARY ADSORPTION PERFORMANCE OF SALICYLIC ACID AND 5-SULFOSALICYLIC ACID ONTO HYPERCROSSLINKED POLYMERIC ADSORBENTS

Single and binary adsorption behaviors of salicylic acid and 5-sulfosalicylic acid onto hypercrosslinked polymeric adsorbents, i.e. NDA-101 and NDA-99 were investigated. The Freundlich model can successfully describe all the adsorption isotherms tested, which indicates a favorable and exothermic adsorption process. The adsorption of salicylic acid relies on π-π interaction, while the electrostatic interaction further influences the adsorption of 5-sulfosalicylic acid onto NDA-99. The adsorptive capacity of salicylic acid on NDA-99 decreases but increases on NDA-101 with 5-sulfosalicylic acid as the background component in a binary solute system. The amount of 5-sulfosalicylic acid adsorbed was decreased with the increase in initial concentration of salicylic acid on both adsorbents. The competition for the adsorption sites is considered to be predominant in the solid-to-liquid interaction process. The adsorption selectivity of salicylic acid onto NDA-101 is higher than onto NDA-99 by more than an order of magnitude. Thus, combination technique involving NDA-101 followed by NDA-99 can be effectively applied to separate and recover salicylic acid and 5-sulfosalicylic acid from wastewater.     

尼龙6与半芳香性非晶尼龙原位共混物的结构与性能

一种半芳香的非晶尼龙共聚物溶解于熔融的己内酰胺中,引发后者负离子开环聚合原位制备尼龙6与非晶尼龙的共混物.与纯尼龙6相比较,此原位共混物的强度与模量显著提高.非晶区呈现单一的玻璃化转变,表明共混物为均相体系,其组分的相容性源于负离子聚合过程中链交换反应引起的共聚.与纯尼龙6相比较,此共混物的熔点与结晶度显著降低.此外,与纯尼龙6只存在α晶不同,共混物中伴生有大量的γ晶.当非晶尼龙含量为20 wt%时,绝大部分晶体为γ晶.然而,共混物中球晶仅有一定程度细化.共混物强度和模量的提高被认为主要源于非晶区分子活动能力降低以及γ晶相对含量的提高.     

柄型金属有机化合物(Ⅴ)——锗桥连茚基及取代茚基锆化合物的合成及催化烯烃聚合

锗桥连茚及取代茚配体相继与丁基锂及ZrCl4作用, 生成锗桥连茚基及取代茚基锆化合物Me2Ge(2-R1-4-R2-Ind)2ZrCl2[R1= R2= H(1); R1= Me, R2= H(2); R1= Me, R2= Ph(3)]. 化合物 1-3均为内消旋和外消旋异构体的混合物, 通过多次重结晶得到化合物1和2的纯外消旋异构体及化合物3的内消旋异构体. 由元素分析和 1H NMR 谱表征了化合物的分子结构. 研究了在甲基铝氧烷(MAO)的助催化下, 化合物1-3对乙烯和丙烯聚合的催化性能. 由锗桥连茚基化合物1-3得到的聚乙烯的分子量分布比一般茂金属催化剂略宽. 内消旋和外消旋异构体的混合物(3)由于两个催化活性中心不等同而使得到的聚乙烯的分子量分布相当宽. 外消旋异构体1和2催化丙烯聚合得到高等规聚丙烯.     

影响苯胺电化学计量聚合因素的探讨

本文对影响苯胺电化学计量聚合的因素进行了探讨，这些因素包括：电化学聚合方法、电极电位（Ｅ）、电流密度（Ｉ），以及苯胺单体和酸溶液的浓度等，实验结果表明，最合适的聚合方法为恒电流法，其条件为：电极电位不大于０．７０Ｖ（ｖｓ．ＳＣＥ）聚合电流密度（Ｉ）约为０．０５ｍＡ／ｃｍ＾２，苯胺单体浓度为１．１ｍｏｌ／Ｌ，酸（ＨＣｌ）的浓度则为２．２ｍｏｌ／Ｌ     

基于Internet的化学学习模式与化学网络资源的利用

Internet技术的迅速发展 ,给化学教育带来了前所未有的冲击 ,为化学教育改革注入了活力。化学作为一门以实验为基础的学科 ,可以很好地与Internet技术结合 ,Internet巨大的信息资源的开发与利用已经发展成为一种能适应网络时代化学教育需求的全新的学习模式。分析并提出了基于Internet的网络教育的化学学习模式 ,以及如何在化学教育中深化网络信息资源的开发和利用。     

基于时空图注意力网络的跳高轨迹预测

跳高运动由助跑、单脚起跳、越过横杆落地等一系列动作组成,跳高运动轨迹是一个复杂的因果系统.在每一个时间节点,运动员的身体姿态符合一定的规律约束.研究建立了跳高运动过程中关键身体关节节点坐标依时间变化的离散过程模型,每个时刻的各关节点位置向量由给定的之前若干个时刻的运动员关节点位置决定.跳高运动员肢体的摆动、关节点位置的变化都对运动员位移有重要作用.运动员重要关节点之间的相互作用,使得跳高运动轨迹难以刻画和预测.随着深度学习的发展,图神经网络在时空特征刻画和预测上具有优势.基于时空图注意力网络结合长短时记忆网络、门控循环单元(STGAT-LSTM、STGAT-GRU)建立了具有空间位置约束的跳高运动员关节点位置随时间变化的模型,用于推算跳高运动员重心和关节点位置轨迹.实验结果表明该模型能够很好地刻画跳高运动的过程,对于关节点位置的预测能够达到较好的效果.研究所提出模型的预测效果比基线模型准确性提高了0.02-0.03米.研究给出了基于神经网络模型进行跳高运动轨迹预测的可行解决方案,可作为跳高运动仿真和技术优化研究的重要参考.     

基于睡眠规律的管制员认知能力分析

为了更加准确评估管制员工作状态,针对管制员认知能力评估问题,采用贝叶斯网络模型,提出了一种基于睡眠规律的分析方法.首先归纳了评价睡眠规律的主要因素,并采用PVT反应时间量化管制员的认知能力水平;然后根据先验知识构建了贝叶斯网络模型,在实验统计与模糊集理论的基础上得到条件概率表CPT,参数学习更新,并计算相关系数确定了关键因素;最后通过实际案例分析,预测了管制员认知水平,验证了评估的可行性与合理性.实验结果表明该分析方法能够根据睡眠规律对管制员值班前的认知能力进行准确的评估,降低了人为因素的安全隐患,增强了人员岗前管理的主动性.     

线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题

本文研究线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题。给定一个线型/圈型网络,若干客户分布其中。所有客户被划分成若干个子集,每个子集称为一个群。每个客户有一个释放时间和一个服务时间。给定一台车辆,其需要服务所有客户,且每个群内的客户连续服务。问题的要求是计算一个时间表,使得车辆能够按要求服务完所有客户并返回初始出发位置所花费的时间最少。针对该问题,就线型网络和圈型网络,分别给出一个7/4和一个13/7近似算法。     

预取向液晶单体光聚合反应

通过表面摩擦、施加外电场(或磁场)和应力剪切等手段使液晶单体取向后进行光聚合反应是制备高度取向、高度均匀和高度透明高分子液晶膜的重要方法。它在高分子非线性光学材料、导电商分子材料和光纤涂层等领域中具有广泛的应用前景。