稀土元素悬浮液荧光体系的研究—铕—钆—二苯甲酰甲烷—二乙胺体系

系统研究了明胶对铕－钆－二苯甲酰甲烷－二乙胺沉淀悬浮液荧光体系的稳定化作用和钆对铕的荧光增强效应，使荧光强度提高约２个数量级，Ｅｕ的检出限达８．５×１０＾－１３ｍｏｌ／Ｌ（ｋ＝３），该体系可用于Ｇｄ２Ｏ３中痕量Ｅｕ的测定，结果满意。     

分子印迹-流动注射分子荧光法测定水中双酚A的研究

以双酚A(BPA)为模板分子,以丙烯酰胺为功能单体,季戊四醇三丙烯酸酯为交联剂,采用悬浮聚合法,在水性体系中制备了表面带孔的分子印迹聚合微球( MIPM),制备的BPA分子印迹聚合微球( BPA - MIPM)吸附平衡时间为110 min,饱和吸附量为34.38 μmol·g-1.BPA - MIPM以苯酚为竞争分子,分离因子达到22.88;制备的MIPM具有良好的选择吸附性能和良好的再生性能.以BPA - MIPM为分子识别物,基于在pH为1的酸性介质中,β-环糊精对双酚A荧光强度的增强作用,建立测定BPA的分子印迹-流动注射分子荧光法.测得BPA在0.1～100 μg·L-1线性范围内具有很好的相关性,相关系数r为0.9993,相对标准偏差(20μg·L-,n=11)为0.79％,检出限为0.08 μg·L-,用该方法测水中BPA的加标回收率为98.6％ ～ 103.9％,结果较好.     

人工神经网络用于有机磷酸酯类化合物的定量结构色谱保留相关研究

采用误差反传前向人工神经网络(ANN),研究了35种有机磷酸酯类化合物在3种不同极性固定相上的结构与其色谱保留(QSRR)之间的定量关系。以其分子电性距离矢量(或分子拓扑指数)作为输入、色谱保留值作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性和外推能力。结果表明,ANN模型获得了比多元线性回归(MLR)模型更好的拟合效果。使用MLR模型时QSRR模型相关性受色谱固定相极性的影响,而采用ANN模型无此现象。同时,ANN模型解决了QSRR中预测维数为1时耗时较长的问题。通过ANN建模可以同时预测3种不同极性固定相上的色谱保留值,可大大缩短建模和预测所需的时间。     

MIL-101/P25复合材料的制备及光催化性能

本文采用水热法,将MIL-101负载到预处理过的P25表面,制得MIL-101/P25复合光催化材料,通过X射线衍射（XRD）、傅里叶变换红外（FTIR）、低温N₂物理吸附-脱附（BET）、热重（TG）、场发射透射电镜（FETEM）和光致发光光谱（PL）等对催化剂进行结构表征,同时考察MIL-101及复合材料的稳定性,并且提出协同因子指标来定量评价复合带来的协同效应。结果表明MIL-101呈片状,与P₂₅部分结合。复合后,MIL-101的稳定性得到提高。在适当的配比下,复合具有协同效应,当Cr（NO₃）₃·9H₂O与P25的物质的量之比为1：1时,复合材料对罗丹明B的可见光催化活性最高,协同因子达到1.64。复合材料对无色有机污染物水杨酸同样表现出良好的光催化效果。     

BP网络用于香梨酒香气成分的QSRR研究

采用误差反传前向人工神经网络建立54种香梨酒香气成分的结构与色谱保留之间的定量关系模型(ANN模型).以54种香梨酒香气成分的分子连接性指数和分子形状属性指数作为输入,色谱保留时间作为输出,采用内外双重验证的方法分析和检验所得模型的稳定性和外部预测能力,所构建网络模型的相关系数为0.998、交叉检验相关系数为0.997、标准偏差为0.289、残差绝对值≤1.12,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.984;而多元线性回归(MLR)法模型的相关系数为0.951、标准偏差为1.33、残差绝对值≤3.08,外部预测集相关系数为0.953.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.     

QSAR结合人工神经网络预测磺酰脲类除草活性

采用误差反传前向人工神经网络模型研究了18种磺酰脲类化合物的结构与除草活性之间的关系.以18种磺酰脲类化合物的量子化学参数作为输入,除草活性作为输出,构建网络模型,取得了较好的预测结果.网络的自相容能力和交叉检验结果良好.该方法还可作为QSAR研究及对有机化合物其他性质进行预测的一种有效手段.     

N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2复合材料的协同效应及其光催化降解阳离子型染料

半导体光催化剂作为一种可再生和可持续降解有机污染物的材料被广泛研究.K2Ti4O9由于无毒、低成本、稳定的物理化学性质和独特的光电性能被应用于光催化反应.但是,K2Ti4O9只能被紫外光所激发(因为其带隙能为3.2-3.4 eV),所以大量工作致力于研究如何降低其带隙能,从而使其可以被太阳光中的可见光激发,扩大其应用范围.其中N元素掺杂K2Ti4O9 (N-K2Ti4O9)是最常见的方法之一.单纯的N-K2Ti4O9虽然具有光催化能力,但其吸附容量太小,不能有效地将溶液中的有机物吸附至其表面,因而催化降解有机物效果不显著.UiO-66-NH2是一种Zr基金属-有机骨架化合物,它对阳离子染料具有良好的吸附性能,且具有一些常规无机半导体光催化材料所没有的性质.本文将UiO-66-NH2和N-K2Ti4O9经高温焙烧制备了N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2复合材料,发现该复合材料不仅具有UiO-66-NH2优良的吸附性能,还因为复合提高了其光电性能,从而大大提高了光催化性能,当N-K2Ti4O9/ZrCl4质量比为3∶7时光催化性能最佳.为了考察N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2复合材料的微观形貌、复合结构及光生电子-空穴分离效率,首先通过场发射透射电镜分析N-K2Ti4O9,UiO-66-NH2和N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2(3∶7)复合材料的形貌,然后采用能量散射谱测定复合材料的元素分布,并利用N-K2Ti4O9和UiO-66-NH2中代表性元素K,Ti和Zr的分布判断复合材料的复合结构,最后运用高分辨电镜观察复合材料中N-K2Ti4O9和UiO-66-NH2的异质结界面,确定了两者是通过自组装复合在一起,而不是简单的物理混合.X射线衍射结果表明,复合材料具有N-K2Ti4O9和UiO-66-NH2两者的特征衍射峰,仅在强度和位置上略有变化.这可能是N-K2Ti4O9/UiO46-NH2异质结构所致.通过UiO-66-NH2和N-K2Ti4O9的紫外-可见吸收光谱,用公式计算出它们的带隙能分别是2.645和3.195 eV,与文献结果基本一致.由于光催化剂的光生载流子迁移速率同样影响光催化性能,因此我们在CHI-660D电化学工作站上控制光源反复开关数次,同时记录N-K2Ti4O9,UiO-66-NH2和N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2(3∶7)的光响应电流,发现N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2(3∶7)复合材料展现出最高的光响应电流强度,表明其具有最高的光生载流子迁移速率和最低的光生载流子复合速率.可见,N-K2Ti4O9和UiO-66-NH2复合有利于光生载流子迁移,这可能是由于N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2异质结界面有利于光生载流子在两种材料之间迁移所致.测试了N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2(3∶7)复合材料对不同染料的光催化降解性能.结果发现,该材料对阳离子型染料(罗丹明B和亚甲基蓝)的光催化性能远远高于对阴离子型染料(甲基橙和刚果红).这是由于它对阳离子型染料的吸附性能远高于对阴离子型染料,因此N-K2Ti4O9/UiO-66-NH2复合材料对阳离子型染料具有选择性光催化.     

RBF网络在取代苯胺和苯酚定量构效关系研究中的应用

采用径向基函数网络模型,对36种取代苯胺和苯酚类化合物的急性毒性进行预测,网络自相容能力和交叉检验结果良好.结果表明:①采用分子连接性指数、线性溶解能关系参数、正辛醇/水分配系数作为输入特征参数的神经网络预测结果优于仅采用分子连接性指数作为输入特征参数的神经网络预测结果;②采用分子电性距离矢量和正辛醇/水分配系数作为输入特征参数的神经网络预测结果优于仅采用分子电性距离矢量输入特征参数的神经网络预测结果.该方法还可望成为对有机化合物其它性质进行预测的一种有效手段.     

维C银翘片中连翘苷的质量控制方法研究

目的：建立维C银翘片中连翘苷的鉴别和含量测定方法。方法：采用薄层色谱法定性鉴别,展开剂为苯-丙酮-醋酸乙酯-甲醇-水（20：25：30：3：3）,碘缸显色。采用高效液相色谱法进行含量测定,色谱条件为Agilent ZORBAX SB C18色谱柱（4．6mm×150mm,5μm）,流动相为乙睛-水（23：77）,检测波长228nm,流速1．0ml／min,柱温30℃。结果：薄层色谱鉴别斑点清晰,易于识别,连翘苷在0．2～2μg范围内线性关系良好,r=0．9993,平均回收率为98．50％,RSD为1．70％。结论：本法操作简便、快速、分离效果好、稳定性高、重现性好,为全面控制维C银翘片的质量提供了一个可靠的方法。     

非散度型椭圆方程系数识别问题的正则化解

研究了非散度型椭圆方程系数识别问题Tikhonov正则化解的收敛速度.由于反问题是不适定的,利用Tikhonov正则化方法将原问题转化为最优化问题,并构造相应的泛函.相较于散度型方程,这里的困难有两方面:①非散度型算子不利于分部积分;②控制泛函可能没有凸性.基于正问题的先验估计以及附加的源条件,获得了正则化解的收敛速度...