用高效液相色谱法优化苯与对氯氯苄烷基化反应催化剂

用高效液相色谱法优化苯与对氯氯苄烷基化反应催化剂刘红霞张书胜袁倬斌＊（郑州大学分析测试中心郑州）（中国科学技术大学研究生院北京１０００３９）关键词氯－二苯甲烷，制备，三氯化铝，硝基苯，硝基乙烷，高效液相色谱法１９９７－０３－３１收稿，１９９７－０９－...     

柳毒蛾的触角结构与感受器扫描电镜观察

本文利用扫描电镜对柳毒蛾成虫触角的结构进行观察,结果表明,柳毒蛾成虫触角存在6种感受器,即毛形感器、腔锥形感器、刺形感器、锥形感器、鳞形感器、栓锥形感器。其中,以毛形感器最多,栓锥形感器最少。经观察,柳毒蛾雌雄成虫的触角一般形态结构无明显差异,其感器类型及分布具有性二型性。     

离子液体作为微波吸收剂促进苯甲醛与巴比妥酸的缩合反应

离子液体是纯粹由离子组成的液体,通常由二烷基季铵阳离子与四氟硼酸根、六氟磷酸根、卤素负离子等阴离子组成.离子液体具有强极性、低蒸汽压,对无机和有机物具有良好的溶解性以及对绝大部分试剂稳定等一系列特殊性质,常作为反应介质或催化剂用于有机合成中[1,2].     

基于生物质谱技术的磷酰化修饰策略在多肽测序中的应用

该文建立了一种利用磷酰化修饰结合电喷雾质谱(ESI-Q-TOF)测定多肽氨基酸序列的有效方法。利用Atherton-Todd反应,以二丙基亚磷酰酯(DPP)为磷酰化试剂,应用生物质谱技术,对磷酰化修饰后的5种模型肽的磷酰化反应情况进行了系统研究,考察了磷酰化肽的二级质谱特征,并与未经磷酰化反应的肽的二级质谱特征对比。结果表明,经过磷酰化修饰后,肽的二级质谱中的a1离子信号强度明显增加,可以准确鉴定其N端氨基酸;b系列离子信息完整,信号强度增强,使得多肽C ID测序的谱图简单、清晰,有利于肽的氨基酸序列的测定;赖氨酸(K,128.10 u)和谷氨酰胺(Q,128.13 u)两种氨基酸质荷比相近,由于二者磷酰化修饰后的差异性,使其得到准确区分。经过5种已知氨基酸序列的模型肽的磷酰化后结合质谱技术进行氨基酸序列测定验证,结果表明该方法简单、快速、准确,提高了利用质谱技术进行多肽测序的准确度和灵敏度,可为蛋白质组学研究提供有效的技术手段。     

疏水介孔SiO2的制备与性能表征

以廉价的工业级正硅酸乙酯为原料,经过酸碱两步催化制备二氧化硅凝胶,以三甲基氯硅烷/六甲基二硅氧烷混合液对凝胶进行直接表面改性,常压干燥下得到高比表面积疏水性二氧化硅气凝胶.用SEM、IR、N2吸脱附、TG-DTA、接触角的测定等分析方法对二氧化硅化学成分、结构形貌、比表面积、热稳定性和疏水性能进行了研究.结果表明,经改...     

Pickering乳滴模板法制备超粒子结构有机/无机杂化微球

Pickering乳滴模板法制备有机/无机杂化的核壳微球越来越引起人们的关注,主要因为该方法制备出的微球具有以无机粒子为壳层的超粒子结构(supracolloidal structure),能够赋予微球独特的功能.胶体粒子在乳滴表面自组装形成有序的球面胶体壳,得到稳定Pickering乳液,固定乳滴表面的胶体粒子来制备核壳结构的微球或者以胶体粒子为壳层的微胶囊(colloidosome).本文综述了我们课题组以Pickering乳滴模板法制备超粒子结构有机/无机杂化微胶囊包括实心微球方面的工作.我们选择具有不同性能、种类的胶体粒子以及具有不同性质和功能的核材料,采用Pickering乳滴模板法,对吸附在乳滴表面的胶体粒子用不同的固定方法制备具有不同结构和性能的微球和微胶囊,利用基于多重Pickering乳液的聚合技术制备双纳米复合的超粒子结构多核聚合物微球.     

变频器在焦油离心机中的应用

本文着重论述了变频器在焦油离心机生产运行中的应用,记录了焦油离心机变频器在运行中出现的各种问题,并提出了解决方案以及运行维护建议。有效地提高了生产设备的稳定运行,显著地提高了经济效益。     

基于改进蚁群算法的大型建筑物疏散路径设计

针对在建筑物发生火灾等险情时,传统疏散路径方案中人员疏散路径固定、疏散时间较长、疏散效果较差等问题,文中结合大型建筑物的疏散背景与条件,同时考虑了人员在疏散过程中心里因素的影响,提出了一种用于描述大型建筑物中疏散路径的数学模型。在该数学模型的基础上,引入了新的收敛条件,并使用新的启发式函数设计了一种改进蚁群算法。通过数学推导,证明了该算法具有良好的收敛性,并在实际中应用良好。对所提出的算法进行了计算机仿真,仿真结果表明,使用该改进蚁群算法生成的疏散路径,在时间和效果上均优于现有的疏散路径设计方案。     

基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型研究

在计算机技术及网络技术方便了人们的日常生活同时,也具有一系列的网络安全问题,这个问题也成为了相关人士及人们广泛关注的话题.在计算机网络安全评价中,神经网络的应用尤为广泛,其能够使计算机网络安全评价更加稳定及安全,并且能够有效提高评价的精准度.基于此,本文就针对神经网络的计算机网络安全评价仿真模型进行深入的研究.