用双波长可见光谱法快速测定半纤维素提取液中糖的含量

传统的Douglas比色法(间苯三酚-冰醋酸显色法)只能测定水溶性聚戊糖或戊糖,该研究对上述方法进行了改进,通过采用双波长技术实现对总糖和戊糖、己糖含量的同时测定。研究发现,425 nm是戊糖和己糖的等摩尔吸收波长,553 nm是戊糖的特征吸收波长,以上述二波长为基础大大简化了双波长法的计算公式。半纤维素提取液中干扰物质的光谱结果显示,提取液中的木素和葡萄糖醛酸对戊糖和己糖的测定结果都没有显著干扰。结果表明,该方法测定总糖和戊糖、己糖的含量都具有较高的精度和准确性,回收率为97.4%~101.9%。该方法简单、快速,非常适用于阔叶木和禾本科植物半纤维素提取液中混合糖含量的同时测定。     

微珠析相微萃取-石墨炉原子吸收法测定岩石样品中痕量铬

采用二苯碳酰二肼为络合剂,正戊醇为萃取剂,乙醇为助溶剂,建立了微珠析相微萃取-石墨炉原子吸收法测定地质样品中痕量Cr的分析方法。实验详细探讨了微珠析相微萃取的析相条件、石墨炉原子吸收工作参数及共存离子的干扰,优化了体系萃取条件。实验结果表明：微珠析相微萃取既起到了分离富集的作用,在石墨炉升温程序中又起到了基体改进剂的作用;当萃取剂用量为0.2～1.5 mL时,使之与水完全互溶所需助溶剂体积约为水相体积的0.2～0.5倍;方法线性范围为0～10 μg·L-1,检出限为0.057 μg·L-1,相对标准偏差（RSD）为3.3%（c= 2.5 μg·L-1,n=11）;当萃取剂用量为1.5 mL、水相体积15 mL时,与直接溶液进样相比其灵敏度可提高10倍。所建立的方法用于地质标准参考物质AGV-2和G-2中Cr的测定,测定值与参考值具有较好的一致性。     

溶剂预处理结合热退火提升聚噻吩结晶度及其光伏性能

活性层的微观形貌在很大程度上决定了聚合物光伏器件的性能表现并依赖于制备工艺条件。为了改善薄膜内部分子排布结构并追求较高的器件光电转化效率,采用溶液法制备了基于P3HT：PCBM的聚合物太阳能电池（器件结构:ITO/PEDOT：PSS/P3HT：PCBM/Al）,通过改变器件制备流程中活性层退火处理工艺,研究了热退火、溶剂退火以及溶剂预处理结合热处理的双重退火对聚合物太阳电池性能的影响。研究发现:双重退火的光伏器件的各项性能参数均优于单一退火处理器件,获得了3.25%的光电转化效率。原子力显微镜及X射线衍射仪的表征结果进一步证明:双重退火处理能够在促进聚合物给体良好有序结晶的同时保证共混组分适度地相分离,从而有利于光生激子的解离以及载流子的传输。     

基于免疫模板聚类的模糊中波红外图像目标提取

借鉴生物先天性免疫与适应性免疫的协调作用机制,综合考虑中波红外图像的光谱成像机理和频域模板统计特征,提出一种免疫模板聚类目标提取算法。借鉴先天性免疫对抗原表面分子模式的识别作用,以最大类间方差,将模糊中波红外图像初分割为目标像素集、背景像素集和模糊像素集;借鉴先天性免疫的特征提呈作用,提取中波红外图像模糊像素的频域模板特征,将图像的像素灰度特征空间映射为频域模板特征空间;基于提呈得到的模板特征,对模糊像素集进行适应性免疫聚类,将模糊像素划分为目标像素或背景像素。用手部痕迹的模糊中波红外图像进行实验,并与经典边缘检测模板法和传统区域模板法进行了效果比较和定量评价,结果表明免疫模板聚类算法的目标提取率、与参考标准的重合度、绝对误差率均优于现有模板方法,能够有效实现模糊中波红外图像的目标提取。     

基于平行活动围道模型的高分辨率遥感影像城区主干道路段提取

为了提取并表示高分辨率遥感影像中的主干道路段,提出了一种多分辨框架下的平行活动围道模型的算法.该算法在活动围道模型原理的基础上,重新定义各能量项:采用抛物线做为道路段的先验模型,增加了平行性能量,并采用多分辨框架下的梯度做为外部能量.该模型的优化过程实现了道路的定位,得到的结果是平行抛物线的参数,实现了道路的矢量表示.实验结果表明,能有效提取高分辨率遥感影像中的主干道路段.     

Rheological Characterization of Poly(3,3′-Diaminodiphenylsulfone Terephthaloylchloride) Solutions in Dimethylsulfoxide

Steadyshear and oscillatory shear rheological measurements were performed to characterize the solution rheological behavior of poly(3,3′-diaminodiphenylsulfone terephthaloylchloride) (P(3,3′-DDS-TPC)) in dimethyl sulfoxide (DMSO). The effects of temperature, concentration, and weight-average molar mass () on the rheological properties were investigated. From the temperature dependence of zero-shear viscosity, the flow activation energies, E_η, of P(3,3′-DDS-TPC)/DMSO solutions were calculated. Both the overlap concentration, C*, and the entanglement concentration, C_e, were determined from the concentration dependence of the specific viscosity η_sp. All the P(3,3′-DDS-TPC) solutions, we studied, can be separated into three regimes: the dilute, semidilute-unentangled, and entangled regime with slopes of 1, 1.3, and 3.9, of concentration versus η_sp plots, respectively, which are consistent with scaling predictions for flexible polymers in a good solvent.     

磁共振成像谱仪梯度波形分析

梯度是磁共振成像（MRI）的关键环节.通过采集谱仪梯度波形信号并进行分析,提取出各通道波形的特征点,从而有助于快速准确地判断谱仪梯度硬件电路或脉冲序列编写是否存在问题.采用虚拟仪器LabVIEW软件控制高速采集卡DAQ-2005设计实现多路采集系统,对谱仪的梯度输出进行采集.通过对波形数据进行直方图统计、滤波、差分计算等分析,提取出波形的特征点,这些特征点包含时间与幅度信息.使用实验室自主研发的谱仪进行了多次实验,对该方法进行验证,证明了该方法的有效性,也为谱仪研制和脉冲序列开发提供了一种辅助测试方法.     

超声萃取-酶标仪-微量法测定污染土壤中的总石油烃

石油的开采、运输、泄漏及石油产品使用量的不断增加,导致了严重的土壤石油污染,改变了土壤的理化性质,引起土壤中的微生物大量死亡,影响植物的正常生长,并能通过皮肤、呼吸、饮食等方式进入人体,危害健康。因此,土壤石油污染的修复刻不容缓,但修复效果的评价离不开土壤中残留石油的提取和检测,建立快速高效的石油提取和分析测定方法是非常重要的。该研究讨论了检测波长、提取剂种类、提取剂用量以及超声萃取次数、萃取时间、超声萃取功率等影响污染土壤中总石油烃提取的参数和变量,最终建立了一种超声萃取-酶标仪-微量法提取检测污染土壤中总石油烃的方法。确定优化的提取和检测条件为：紫外检测波长为304 nm,用石油醚作提取剂,土液比为1∶4,超声萃取2次,每次萃取时间为20 min,超声萃取功率为100 W。该优化条件下,土壤石油添加回收率是88.4%～101.6%,相对标准偏差均小于4.7%,提取测定结果符合环境分析化学检测要求。利用酶标仪代替紫外分光光度计进行检测,能更方便快速的得出结果,且测定溶液用量少,可以更好地推广应用于微量石油污染环境样品的定量检测。此外,该方法用石油醚和乙醇作为提取和定容试剂,克服了采用二氯甲烷、四氯化碳等有机试剂提取而造成溶剂消耗量大、易产生二次污染、不利于环境友好发展等缺点,是一种快速、高效、绿色的提取和测定污染土壤中总石油烃的方法。     

Normalization and noise-reduction algorithm for fringe patterns

This paper presents a fringe pattern normalization and noise-reduction algorithm. Locally the background noise is suppressed, the modulation normalized and the noise smoothed. An expression to calculate the cosine-only term is formulated. It is related to the directional derivatives of the intensity fringes. Two-dimensional Fourier series are used to calculate the parameters needed for the algorithm. Experimental work is presented using diffraction and ESPI images. The programming is relatively simple and involves mainly local convolutions. The processing time using a 2 GHz computer to normalize an image of 256 × 256 pixels is approximately one second.