Ru掺杂对Fe催化剂上酚类化合物加氢脱氧影响的密度泛函理论研究北大核心CSCD

采用密度泛函理论(DFT)计算研究了苯酚、邻甲酚、愈创木酚在不同结构Ru-Fe(211)表面上吸附活化性能和加氢脱氧反应路径.结果表明,Ru掺杂能促进H2分子在Fe(211)表面上解离,提高加氢脱氧反应速率.酚类在1Ru_(ads)-Fe(211)表面上吸附比在1Ru_(sub)-Fe(211)表面上更稳定,苯酚和邻甲酚脱羟基步骤能垒分别降低0.13和0.28 eV,有利于生成芳烃.愈创木酚在1Ru_(sub)-Fe(211)表面上加氢脱氧优势路径是先脱甲氧基生成苯酚,苯酚再加氢脱氧生成产物苯(速控步骤能垒1.16 eV);而在1Ru_(ads)-Fe(211)表面上愈创木酚先脱羟基再脱甲基生成苯酚的路径更具有动力学优势(速控步骤能垒1.21 eV).计算结果表明Ru掺杂方式影响Fe催化剂对酚反应分子的吸附稳定性以及加氢脱氧反应路径和性能.与1Ru掺杂Fe(211)催化剂相比,增加Ru原子数形成4Ru_(ads)-Fe(211),能够进一步提高酚类反应物的吸附强度,但导致加氢脱氧反应能垒升高.因此,在Fe催化剂上以表面吸附的形式掺杂少量贵金属Ru更利于酚类加氢脱氧生成芳烃.     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

用SQL语言制作多表数据环境下的统计报表

本文讨论用SQL语言实现多表数据环境下统计报表制作的方法，对用VFP设计的各类自动化管理系统中的统计分析报表的制作技巧提出探讨。     

量子非定域衍射实验

基于量子成像技术和衍射现象设计了验证量子非定域衍射实验.使用LabVIEW程序控制桶探测器和CCD相机同时拍照,使用Matlab程序对桶探测器拍的图像和CCD相机拍的图像求和运算,得到量子非定域衍射图像.     

三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用

采用FS920荧光光谱仪分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)和两者混合物的荧光特性.结果表明BkF的两个荧光峰分别位于306 nm/405 nm和306 nm/430 nm,BbF的两个荧光峰分别位于306 nm/410nm和306 nm/435 nm.BkF和BbF不同浓度配比及其相互间的荧光干扰,使得混合物荧光特性差异较大,荧光强度和浓度间关系变得复杂.为准确测定混合物中BkF和BbF的浓度,采用递阶算法优化的径向基神经网络对其进行检测,结果表明BkF和BbF的平均回收率分别为98.45％和97.71％.该方法能够实现多环芳烃类污染物共存成分的识别和浓度预测.     

废弃芦蒿秸秆多组分分离提取工艺设计及优化

芦蒿秸秆是一种农业废弃物,因其富含纤维素、半纤维素、木质素和其他成分而具有巨大的资源潜力。以芦蒿秸秆为原料,系统研究了芦蒿秸秆中的黄酮类物质和木质纤维素三组分的分离方法。首先采用乙醇溶液回收黄酮组分;然后采用微波乙醇法对芦蒿秸秆进行脱木质素预处理,同时使用Na OH溶液溶解并结合醇沉过程回收半纤维素;最后使用酸性亚氯酸钠溶液提纯纤维素。在最优条件下,黄酮提取率达到1. 61%;木质素、半纤维素、纤维素的回收率分别达到59. 34%、72. 94%、80. 64%;纤维素经两次提纯处理后纯度高达93. 8%。该分离方法为芦蒿秸秆的综合利用提供了一条可行的路线。     

基于5-硝基间苯二甲酸配体的六核Co(Ⅱ)配合物的合成、结构及磁性

以5-硝基间苯二甲酸(H2nip)作为主配体、4,4'-二吡啶胺(dpa)为辅助配体,在不同溶剂中合成了2种Co(Ⅱ)配合物{[Co3(μ3-OH)(μ2-OH)(nip)2(dpa) (MeOH) (H2O)]·2H2O}n(1)和{[Co3(μ3-OH)2(nip)2(dpa)(EtOH)(H2 O)]·2H2O}n(2).采用单晶X射线衍射、红外光谱(IR)、元素分析等方法对两种配合物进行了表征.结构分析表明两种配合物均为基于六核钴簇的三维框架结构,但不同的溶剂分子配位导致二者具有不同的拓扑结构,表明溶剂对配合物结构有重要影响.磁学研究显示该两种配合物均为反铁磁行为.     

利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。     

N-(2-羟基丙基)全氟辛酰胺起泡剂的合成及表面活性

以全氟辛酸和异丙醇胺为主要原料,在不同条件下利用脂肪酸法合成了非离子型氟碳发泡剂N-(2-羟基丙基)全氟辛酰胺。 分别采用红外光谱法和核磁共振波谱法对产物结构进行了表征,并通过与十二烷基硫酸钠（SDS）的比较,综合评价了产物的起泡能力、泡沫稳定性、抗盐性及表面张力。 实验结果表明,合成产物的泡沫综合值能达到SDS的1.6倍以上;其抗盐性较强,无机盐离子的浓度对产物发泡性的影响并不十分明显;合成产物最低可使水的表面张力降至9.275 mN/m,并且在较低的使用浓度下产物降低表面张力的能力仍远强于SDS。 关联合成产物结构与性能的关系可知,产物中氢键的种类及数量、酰胺类物质的含量对其性能的影响较为明显。     

一种通用辅助教学试题软件的设计

本文介绍一种通用计算机辅助教学软件系统，软件具有可读性好、界面生动、试题库建库方便等特点，适合各种专业以此建立自己的实用试题软件．