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贵金属离子非酶法生物还原机理初探 总被引:5,自引:0,他引:5
在微生物湿法冶金回收贵金属的研究工作中,掌握金属非酶法生物还原的作用过程及本质是优化浸出工艺条件,设计高效,经济的生物加收技术的关键,因此有关细菌固定金属的作用机制的研究一直为人们所关注,冻干的海藻(Chlorella vulgaris)和四氯金(Ⅲ)酸盐[AuCl4]-相互作用,Au3+快速被还原为Au ,继而缓慢地被还原成Au[1],厌氧的脱硫弧菌属(Desulfovibrio desulfuricans)的休止细胞能将溶液中的钯离子还原为金属钯,用丙酮酸钠,甲酸钠或氢气作为电子供体[2],我们试图从失活细菌与金属离子的界面出发,利用谱学技术,考察细菌与金属离子之间的相互作用本质,为开发利用生物体作为吸附剂进行废水处理,回收贵重或有害金属以及制备高分散度负载型金属催化剂[3]提供理论依据。 相似文献
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在大数据机器学习时代, 选择更具代表性的数据集对于模型的训练和验证尤为重要. Kennard- Stone(KS)算法及其各种变种(泛KS算法)是一大类优异的数据集分割方法, 但其采样比例或采样数的选择仅能依靠经验或根据建模结果事后评判. KS算法依据原始文献的计算复杂度为 , 难以用于超大数据样本量的计算. 本文基于数据集完备性的讨论, 提出泛KS算法的数据集代表性度量, 以简正振动采样的甲烷分子中碳氢键数据特征分布为例展示采样集代表性效果. 简化KS采样过程的筛选算法, 提高算法效率至 . 提出将数据集切分成多个子集分别实施KS采样的分块采样策略, 可进一步提高算法效率至 . 偏最小二乘回归测试结果表明, 该方法在提高采样效率的同时仍可保障采样集的代表性. 相似文献
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巨大芽孢杆菌D01吸附金(AU3+)的谱学表征 总被引:3,自引:0,他引:3
对休眠的巨大芽孢杆菌(Bacillus megatherium)D01菌体吸附Au^3 的作用过程进行了谱学表征.运用AAS考察了pH、时间和温度对D01菌体吸附Au^3 过程的化学动力学和热力学相关参数的影响.D01菌粉中硫元素含量的EDX分析说明该菌体中对Au^3 具有还原作用的L-半胱氨酸和蛋氨酸的含量极少;D01菌体水解后葡萄糖含量的UV-vis测定说明该菌体水解产物中含有一定量的还原糖,空白的和吸附Au^3 的D01菌体的FFIR检测表明该菌体细胞壁肽聚糖层糖类化合物的羟基和肽链侧链氨基酸残基离子化羧基为吸附Au^3 的活性基团;肽聚糖层部分多糖的水解产物低聚糖、二糖及单糖等还原糖的半缩醛羟基游离态醛基为电子供体,将Au^3 原位还原成Au^0.葡萄糖和Au^3 相互作用的XRD和FFIR表征证明Au^3 是在还原糖的醛基上直接被还原成Au^0. 相似文献
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选取了杂化泛函B3LYP, B3PW91, O3LYP, PBE0, 以及与之相对应的GGA泛函BLYP, BPW91, OLYP和PBE, 还选取了能更好地兼顾强相互作用和弱相互作用的X3LYP泛函和在预测NMR的化学位移有较好表现的OPBE泛函, 以及两种meta-GGA泛函VSXC和TPSS, 共12种泛函, 详细地考察了这些泛函在预测EA方面的准确性. 相似文献
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