环钯化苯基咪唑啉-卡宾络合物的合成及催化Suzuki反应研究

以间硝基苯甲酸或苯甲酸和(S)-缬氨醇为起始原料,室温反应制得酰氨基醇1a和1b,在亚硫酰氯存在下,酰胺基醇与对甲苯胺关环反应得到苯基咪唑啉化合物2a和2b.通过对苯基咪唑啉配体2进行钯化反应、1,3-二苄基苯并咪唑盐解聚,得目标产物环钯化苯基咪唑啉-卡宾络合物3a和3b.通过1H NMR,13C NMR,IR,MS和元素分析等手段对新化合物3a和3b进行了表征.进一步通过单晶X射线衍射对3a进行了结构确证,络合物3a晶体结构表明该化合物通过分子间氢键形成一维链状结构.催化性能考察发现,络合物3a在萘硼酸和碘代甲氧基萘的Suzuki偶联反应中表现出较好的催化活性.     

刍议中学语文趣味教学法

现代初中生,充满活力,涉猎面也广,思想活跃,有着自己独特的思考,因此,激发初中生学习语文的兴趣是一门重要的工作,它能刺激学生积极去学,有效地提高学生的语文素质,培养创新能力和参与实践的能力.     

融合学习模型的岩石光谱特征自动分类

岩石光谱综合反映了岩石的物理化学性质、成分及其结构构造。岩石光谱数据已被应用于岩石分类的研究,但是不同于矿物光谱,岩石光谱并无标准数据库,且受较多干扰因素影响,例如矿物组分、结构构造、化学成分、风化力度,测量仪器的误差等。传统岩石光谱分类模型先是对岩石光谱进行预处理排除干扰,然后采用不同方法对部分光谱特征分析,以达到分类目的。但对光谱数据特征遗失较多,使得分类准确率低下且操作过程繁琐、效率不高。因此,建立一个简单、快速、准确的岩石光谱自动分类模型具有重要意义。机器学习能够对获得的所有数据进行学习,不存在遗漏,大大提高了分类精度,且是对原始数据直接操作,不需预处理,简化流程。为此,选取辽宁兴城地区作为研究区,采集了若干种典型岩石样本,利用美国ASD便携式光谱仪实测光谱,最终获得608条数据,依据岩石光谱特征分为三类进行研究。首先利用决策树(DT)及决策树的升级模型--随机森林（RF）对数据进行分类,但当数据噪音较大时随机森林容易陷入过拟合;因而利用对异常值不敏感的K-最近邻（KNN）建模,但KNN需要对每个样本都考虑,数据量大时计算量会很大,效率不高;所以通过支持向量机（SVM）来提升分类准确率。从实验结果可以看出,4种分类模型的准确率排序为：SVM>KNN>RF>DT。为进一步提高岩石光谱特征的自动分类精度,采取了融合多个不同模型的办法,即对不同模型的分类结果进行投票,选择投票最多的作为最后分类结果。由于硬投票可在一定程度上减少过拟合现象的发生,更加适合分类模型,所以利用硬投票法融合了RF、KNN与SVM三个机器学习模型,最终的分类准确率可达到99.17%。综上所述,基于融合学习模型进行岩石光谱特征自动分类是切实可行且准确高效的。     

基于孪生网络模型的岩石光谱自动分类方法

岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。利用辽宁兴城地区的典型岩石光谱数据,基于Python编程语言在训练样本较少的情况下构建了孪生网络分类模型,并以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way-1-shot分类模型,在测试集上取得了97.8%的分类准确率。同时使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-近邻四种传统机器学习方法在相同训练样本下建立分类模型与之对比,通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。由于将原始光谱数据转化为图片数据之后并不会影响孪生网络模型的分类效果,因此可以将岩石光谱分类问题转化为图像分类的问题,进而使用图像分类的方法和手段。实验结果表明,孪生网络模型在岩石光谱样本数量较少的情况下仍然能够取得优秀的...     

甘肃省陇南油橄榄生态适宜性研究

陇南地区通过多年栽培油橄榄,海拔在1300m以下的河谷浅山地带,于最适宜区的种植面积已近于全覆盖。近年来,我们为扩大油橄榄在陇南的种植面积和范围,根据生物学进化规律,从2012年起就开始做气象要素定向分析,一方面做高海拔种植品种自动观测,另一方面对良种适宜性作了些气象学研究,认为陇南山区冻害发生可能性较小的海拔1600m以下区域,均可选择小气候地带种植油橄榄。同时,筛选培育出抗寒、耐旱和出油率高的良种,即是向更高海拔区域发展的关键。本文以发表的研究数据为依据,从丰产稳产、含油率、抗寒性等方面为评价指标,筛选出莱星、鄂植、佛奥等品种,以作为良种建园配套权重。     

既有线近距大型爆破安全作业与防护

在朔黄既有滴流蹬站西侧临线爆破清除110万立方米石方,新建装煤台站场,如此大的临线爆破,要保证既有运营车站、临线特大桥及山脚村庄的安全;爆破作业的施工方案和安全防护是最关键的。     

长余辉发光材料研究进展

自从20世纪初发现长余辉现象以来，长余辉材料的发展取得了长足进展。从长余辉现象的发现到20世纪90年代，性能最好的长余辉材料为金属硫化物体系长余辉材料。从1992年起，新型铝酸盐长余辉材料的发展十分迅速，它的发光强度、发光时间、化学稳定性都较第一代长余辉材料有很大改进，长余辉材料的发展进入了一个新的阶段。在铝酸盐体系实现了蓝紫、蓝绿、黄绿、黄橙色发光，其中的蓝绿、黄绿两种长余辉材料是目前发光性能最好的长余辉材料。在硅酸盐体系蓝色长余辉材料发光强度及发光时间大大超过铝酸盐体系蓝紫色长余辉材料，是另一类极有前途的新型长余辉材料。红色长余辉材料的发展也取得了很大进步，目前在多个体系实现了红色自发光。性能最好的红色长余辉材料发光亮度达到CaS类红色长余辉材料的6倍以上，余辉时间达6-8小时。长余辉材料的应用研究也进展迅速。     

基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法

我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息．文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数（LAI）进行反演的方法．时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束．实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度．     

力—化耦合作用下泥页岩井眼动态破坏分析

为进一步研究中深层硬脆性泥页岩在水化条件下的井眼失稳问题,基于泥页岩矿物组成、微观结构及力学试验研究,考虑泥页岩吸水扩散、强度弱化、化学势变化以及流体流动对固体变形的影响,建立了泥页岩井壁稳定流—固—化耦合模型,提出了模拟泥页岩井眼动态破坏过程方法,并应用建立的模型计算实例井井眼动态破坏过程。结果表明:开挖后井眼围岩渗流场的变化不足以引起井眼继续破坏,水化效应对井眼扩大率的影响起决定作用,井眼扩大率随钻井液浸泡时间的增大而增大。提出的模型可有效模拟硬脆性泥页岩井眼动态破坏过程,计算出的井眼动态破坏过程与实际钻井基本一致。