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1.
粘滞液体中落球运动的实验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
一、引言对于粘滞液体中小球的自由下落运动,一般理论分析认为,小球进入液体之后最初一段做加速运动,经过一段路程l_0后呈现匀速运动。该匀速运动的速度(即收尾速度)v_0可由下式表述 v_0=2/9 (ρ-ρ′)/η gr~2 式中ρ——球体密度;ρ′——粘滞液体密度;r——小球半径;g——重力加速度;η——粘滞液体的粘滞系数。其中从液面至小球开始做匀速运动这段距离l_0是人们极为关注的。然而,粘滞液体中落球运动的整体规律,从液面至进入匀速段的距离l_0的确定,底 相似文献
2.
设计合成了一系列文献中未报道的2-取代-6-甲基-4-苯基-3(2H)-哒嗪酮类化合物,其结构经过1H NMR和元素分析确证,化合物4e进行了X射线衍射晶体结构分析.利用油菜平皿法和稗草小杯法对化合物进行了生物活性的测定.初步生物活性测试结果表明,化合物4具有较好的除草活性.定量构效关系表明,化合物4结构中哒嗪环2-位取代基的变化,影响了化合物的抑制活性.当作用对象为油菜时,化合物的活性可能主要与取代基R的立体参数B4和疏水性有关;当作用对象为稗草时,化合物的活性可能主要与取代基R的疏水性有关.部分化合物4的抑制活性与对照药品5b,5k基本相当,但没有表现出5b,5k所具有的白化效果.化合物4与5这两类结构类似的化合物很可能在生物体内拥有不同的作用机制. 相似文献
3.
4.
甘肃产三颗针植物中生物碱的测定及分布状态的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
建立梯度洗脱双波长HPLC法同时测定小檗属植物中小檗胺、药根碱、巴马汀、小檗碱含量的方法,并应用该法分析采集于甘肃不同产地、不同品种小檗属植物的茎木、根木、茎皮、根皮样品,研究小檗属植物中生物碱的分布状态,考察其药用价值。小檗胺、药根碱、巴马汀、小檗碱线性范围分别为:0.015~2.56μg(r=0.9998);0.012~2.0μg(r=0.9996);0.010~0.52μg(r=0.9999);0.028~4.74μg(r=0.9998)。结果表明,甘肃不同产地、不同品种,不同部位三颗针植物中生物碱的含量分布有明显的差异。 相似文献
5.
建立中药普乐安片的质量标准.采用TLC法对普乐安片中主要有效成分山奈酚-3-O-β-D-(2-O-β-D-葡萄糖基)吡喃葡萄糖苷(KMP)进行定性鉴别.采用HPLC法对普乐安片中主要有效成分山奈酚-3,4′-双-O-β-D-葡萄糖苷(KMG)和山奈酚-3-O-β-D-(2-O-β-D-葡萄糖基)吡喃葡萄糖苷进行含量测定... 相似文献
6.
离子色谱作为一种新型高效液相色谱技术,最初主要应用于测定样品中的阴阳离子含量,如今发展为应用于有机酸、生物胺、糖类等化合物的组成及含量测定.离子色谱法具有操作简便、灵敏度高以及选择性好等优点,因此,目前离子色谱法已在能源、环境、地质、食品、药物等领域得到了广泛应用.总结了近年来离子色谱在中药金属离子、无机阴离子、有机酸、糖类成分的研究进展,为离子色谱法分析中药化学成分提供了参考. 相似文献
7.
8.
9.
水体中过高浓度的有机物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且危害人类身体健康,传统化学法检测水体化学需氧量(COD)的步骤繁琐且时效性差,不利于水体中COD的快速定量检测。针对这些问题,提出了一种将紫外光谱与组合权值模型相结合的快速定量检测COD方法,该组合权值模型是基于反向区间偏最小二乘法(BiPLS)结合组合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法对紫外光谱的特征子区间筛选组合,然后依据特征子区间的权值建立的预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制45份COD标准液样本,通过实验获取标准液的紫外光谱数据;对获取到的COD紫外光谱数据做一阶导数和S-G滤波(Savitzky-Golay)的预处理,消除基线漂移和环境干扰噪声;应用SPXY(Sample set partitioning based on jiont X-Y)算法将实验样本数据组划分成校正集和预测集。然后基于BiPLS算法对全光谱区间进行波长筛选,在BiPLS筛选过程中,目标区间的划分数量会对建模产生较大影响,于是对子区间划分数量进行优化,把子区间分成15~25个,在不同区间数下都进行偏最小二乘(PLS)建模,通过交互验证均方根误差(RMSECV)来筛选最优子区间数,得到区间数为18时,模型效果最佳。从18个波长区间筛选出了6个特征波长子区间,入选的子区间为2,1,3,11,7和6,对应波长为234~240,262~268,269~275,290~296,297~303和304~310 nm,这6个特征波长区间涵盖了大量的光谱信息,对最终预测模型的贡献度大;接下来通过SiPLS算法对这6个初选区间进行进一步的筛选组合,采用不同的组合数构建不同特征区间上的PLS模型,在相同组合数下,筛选出一个区间组合数最优的结果,对比不同组合数下预测模型的误差与相关性,将6个区间筛选组合为3个特征波长区间,分别为234~240,262~275和290~310 nm,这三个特征区间最佳因子数分别为4,4和3。对传统SiPLS的特征区间组合方法进行改进,基于权值的大小来对这3个特征区间进行线性组合,代替过去特征区间直接组合的方法。通过权值公式计算出这3个特征区间的权重大小分别为0.509,0.318和0.173,最终建立线性组合权值COD浓度预测模型。为了验证组合权重预测模型的精度,另外建立了全波长范围内的PLS预测模型、单个特征波长区间的PLS预测模型、直接组合特征波长区间的PLS模型,并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测回收率(T)来对模型评价。验证结果表明,相比其他预测模型,组合权值模型相关系数的平方达到了0.999 7,明显优于直接组合特征区间建模的0.968 0,预测均方根误差为0.532,比直接组合特征区间的预测模型误差降低了29.3%,预测回收率为96.4%~103.1%,显著地提高了预测精度。该方法简单可行,不会产生二次污染,可为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。 相似文献
10.