《毛细管电色谱理论基础》

毛细管电色谱作为一种新型微分离分析技术,其分离过程具有多种机理协同作用的特征。对于毛细管电色谱的理论研究不仅要考虑系统的电属性,还要兼顾溶质的两相分配特征。该书系统地阐述了毛细管电色谱的基本理论,讨论了分离过程中影响峰展宽的因素及其规律。基于作者发展的弛豫理论和唯象的输运过程处理方法,阐述了毛细管电色谱中的动力学和热力学问题,分别就不同的分离模式的选择性规律和柱内富集理论与技术、梯度洗脱的溶质输运特征加以说明。该书可作为从事色谱及毛细管电泳、毛细管电色谱理论及应用研究的科技人员和分析化学专业研究生的…     

AN/St悬浮共聚体系中AN在水/油两相间分配及其对共聚物组成的影响

研究了丙烯腈/苯乙烯(AN/St)悬浮共聚体系中AN在水/油两相间的分配及其对AN/St共聚物组成的影响.结果表明,AN分配于水/油两相间,使油相AN的含量低于相同单体配料比的本体聚合,导致生成的AN/St共聚物组成偏离本体共聚.为了准确预测进而控制AN/St悬浮共聚物的组成,提出了在考虑AN相分配的基础上计算AN/St悬浮共聚物组成的模型.计算结果与实验值一致,计算中用到的油相实际竞聚率与本体聚合相同,但该悬浮聚合的表观竞聚率随水/油比的变化而发生较大改变.     

结构参数F对卤代甲烷△fHm0的相关性研究

结构决定性质,分子的微观结构与性质之间存着密切的关系.如何找出结构和性质之间的关系并从理论上预测分子的性质,是一项十分有意义的工作.辛厚文[1]等用键参数来表达分子的结构并定量研究结构与性质的关系,取得了有意义的结果[2].本文拟用矩阵来表达分子结构,并进一步研究卤代甲烷结构与宏观热力学量标准生成焓的关系.     

卟啉化合物的热化学研究——Ⅵ. 四苯基卟啉化合物的标准燃烧能和生成焓

用中国计量科学院提供的量热基准苯甲酸标定了本实验室建立的精密静弹燃烧热量计,测定了四邻甲氧基苯基卟啉(T_(o—OCH_3)PP)和四对二甲氨基苯基卟啉(T_(p—N(CH_3)_2)PP)的标准燃烧能,并计算出标准生成焓。实验仪器等温环境潜水式静弹燃烧热量计,量热环境主要包括恒温水槽和量热筒外套两部分,水槽中的两个泵式搅拌器能使水槽中的水充分搅动。量热体系包括量热筒、筒内定量的水、氧弹、内加热器、内搅拌器、热敏电阻测温探头以及一支辅助检测温度计。量热     

北黄海冷水团形成机制的初步探讨——Ⅱ.模式解的讨论

北黄海冷水团理论模式解揭示:冷水团的形成主要是北黄海洼地之上的过冬水体,由于入春以后海面不断增温,热量自表层向深层不断传递的结果.在冷水团成长期(6—7月),非线性垂直对流和平流效应不断增强,逐渐和由表及底增温的热扩散效应取得平衡,从而导致强温跃层和侧向锋面的形成.与此同时,三维热生密度环流相应而生;在冷水团整个成长期,水平密度环流始终呈气旋型的,而垂直环流则经历了由冷中心为下降流、边缘为上升流过渡到冷中心为上升流、边缘为下降流的两个阶段.     

应用反向传播神经网络预测化合物脑血分配系数

选用27种三维结构性质描述符对脑血分配系数预测建立神经网络模型.网络模型选用典型的适合函数逼近的两层结构神经网络对脑血分配系数(lgBB,BB为脑血浓度比)进行预测,计算中采用的模型具有一个双曲正切型激活函数的隐含层和一个线性激活函数的输出层.计算表明,使用小心选择的反向传播神经网络模型对化合物脑血分配系数具有较好的预测能力.     

纳米磁性液体对多元多相体系结晶特性的影响

以HCFC141b气体水合物结晶生成体系为对象,通过实验研究了磁场作用下纳米磁性液体对多元多相体系结晶生成特性的影响.重点研究了互不相容的水相与HCFC141b液相间、水相与气相(水蒸汽与HCFC141b蒸气)间的质量传递现象.结果发现,在旋转磁场作用下,纳米磁性液体能显著增强相间的质量传递和热量传递,使得结晶生成性能包括生成温度、生成速率等得到很大的提高.     

稀土高氯酸盐-谷氨酸配合物[Pr2(L-α-Glu)2(ClO4)(H2O)7](ClO4)3•4H2O的低温热容和热化学研究

合成了一种稀土高氯酸盐-谷氨酸配合物. 经TG/DTG、化学和元素分析、FTIR及与相关文献对比, 确定其组成为[Pr₂(L-α-Glu)₂(ClO₄)(H₂O)₇](ClO₄)₃•4H₂O, 纯度为99.0%以上. 利用显微熔点仪分析发现其没有熔点. 在78～370 K温区, 用精密绝热量热仪测量其低温热容, 在285～306 K温区发现一明显吸热峰, 归结为固-固相变过程. 通过相变温区三次重复热容测量, 得到相变温度T_tr、相变焓Δ_trH_m和相变熵Δ_trS_m分别为(297.158±0.280) K, (12.338±0.016) kJ•mol^－1和(41.520±0.156) J•K^－1•mol^－1. 用最小二乘法将非相变温区的热容对温度进行拟合, 得到了热容随温度变化的两个多项式方程. 用此方程进行数值积分, 得到每隔5 K的舒平热容值和相对于273.15 K的热力学函数值. 根据TG/DTG结果, 推测了该配合物的热分解机理. 依据Hess定律, 选择1 mol•dm^－3盐酸为量热溶剂, 利用等温环境溶解-反应量热计, 测定了该配合物的标准摩尔生成焓为: Δ_fH_m⁰＝－(7223.1±2.4) kJ•mol^－1.     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。