负载羧基化球状介孔纳米颗粒TFN膜的研究

在薄层复合膜(thin-film composite membrane, TFC膜)中引入无机纳米颗粒，形成薄层纳米复合膜(thin-film nanocomposite membrane, TFN膜)，近几年作为反渗透膜开始应用于水处理研究。但是无机纳米颗粒在TFC膜中的性能的不稳定性和膜的机械强度等变成了突出问题。合成制备了粒径约为110 nm修饰羧基的介孔氧化硅球状纳米颗粒(MSN—COOH)，并将其成功地化学键合在TFC膜的表面功能层交联网络中。与TFC膜相比，键合有MSN—COOH的TFN膜，水通量提高了56.2%，保持高脱盐率；由于单分散介孔纳米颗粒表面亲水官能团的引入，使膜表面的亲水性有很大程度提高，单分散介孔纳米颗粒在基体中的有序排列，使膜表面粗糙度降低，提高了膜的抗污染能力。与普通TFN膜相比较，具有更好的稳定性和柔韧性，可以在长时间高压过滤操作下保持稳定。     

喷油方式对斜齿轮齿面温度的影响

为探讨喷油方式对齿面温度的影响，以斜齿轮为研究对象，通过CFD仿真和试验研究不同喷油方式对斜齿轮齿面温度的影响。针对斜齿轮喷油润滑过程的特点，分析其齿面摩擦生热量，简化轮齿喷油润滑计算模型，并基于CFX进行齿面对流换热仿真研究，得到了不同喷油方式下的齿面温度；基于功率开放式斜齿轮试验平台，对不同喷油方式下的齿面温度进行了试验测量，与仿真计算结果进行对比分析。结果表明：在高速重载斜齿轮传动系统中，啮出侧喷油润滑的方式比啮入侧喷油润滑方式的冷却降温效果要好。     

溶液浓差能驱动的逆电渗析反应器制氢实验研究

低品位热能制氢技术首先是将热能转换为溶液浓差能，然后通过逆电渗析（RED）反应器将溶液浓差能转换成氢能。为了验证RED反应器能将溶液浓差能转换为氢能，探索关键运行参数变化对能量转换过程的影响。设计了一个由40个膜对所构成的RED反应器，以NaCl水溶液为工作溶液，NaOH水溶液为电极液的制氢系统。通过改变浓/稀溶液入口浓度，溶液过膜流速以及输出电流来考察对RED反应器产氢率、制氢效率和能量转换效率的影响。实验结果发现，浓/稀溶液入口浓度，过膜流速变化均会影响RED反应器的输出电流。在外电路短接条件下，输出电流越大，反应器产氢率和制氢效率越高，但能量转换效率越低。     

少量有机碳对单级自养脱氮工艺性能的影响

采用序批式生物膜反应器(SBBR),经过4个阶段的培养,快速富集好氧氨氧化细菌(AOB)和厌氧氨氧化细菌(AnAOB),并考察不同低碳氮比对工艺脱氮性能的影响。结果表明,NH4^+-N去除率可达到99%以上,TN去除率可达到90%以上。对应C/N=0、1和2时,反应器出水NH4^+-N和TN去除率分别为99.59%、99.5%、98.47%和93.75%、97.22%、98.11%。说明少量COD的存在,可实现同步硝化-厌氧氨氧化-反硝化,且在一定程度上提高脱氮效率。     

基于氮掺杂碳纳米颗粒荧光猝灭-恢复方法检测还原型谷胱甘肽

分别以海藻酸钠和色氨酸为碳源和氮源,采用固相法一步合成出了量子产率为47.9%的氮掺杂荧光碳纳米颗粒(N-CNPs)。根据铜离子存在的条件下,N-CNPs荧光强度的恢复情况与还原型谷胱甘肽浓度成正比的关系,建立基于N-CNPs检测还原型谷胱甘肽的新方法。优化了溶液pH及反应时间等条件。在pH 6.0、铜离子浓度30μmol/L条件下,谷胱甘肽在0.2~45μmol/L浓度范围内与N-CNPs荧光恢复强度呈良好的线性关系,检出限为50 nmol/L。方法具有灵敏度高、选择性好、操作简单等优点,可用于实际样品中谷胱甘肽的检测。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

泳池式轻水反应堆内电磁线圈可控温辐照装置设计

本文设计了在泳池式轻水反应堆（简称泳池堆）内在线测量电磁线圈电性能的可控温辐照装置。采用MCNP程序进行中子物理计算，对泳池堆、线圈骨架的结构尺寸与物质组分进行了精细全尺寸模拟，得出辐照装置的发热功率和中子注量率。通过初步估算，使用ANSYS CFX进行了数值模拟，得出辐照装置内线圈在堆运行时的温度，并提出温度控制的方法。辐照装置采用铝材加工制造，并进行了垂直度测试、气压测试、检漏测试。增加了绝缘设计，将辐照装置与泳池堆之间进行绝缘。在线圈处预埋铠装热电偶，对线圈温度进行实时监测。在泳池堆内对电磁线圈进行辐照试验，结果表明，本文设计的辐照装置能满足电磁线圈在泳池堆孔道内进行辐照试验的要求，并可对电磁线圈进行实时温度控制。     

iRGD-reinforced,photo-transformable nanoclusters toward cooperative enhancement of intratumoral penetration and antitumor efficacy

Nano Research - Insufficient intratumoral penetration greatly hurdles the anticancer performance of nanomedicine. To realize highly efficient tumor penetration in a precisely and spatiotemporally...     

一种X煤在首钢的应用实践

针对当前优质炼焦煤资源越来越少，而高炉生产对焦炭质量指标要求越来越高的情况下，对具有低灰、高硫特点的X煤进行了系统的炼焦试验研究。结果发现，在炼焦生产中合理配加5%～8%的X煤不会造成焦炭硫分升高的不利影响，焦炭灰分下降明显，强度保持稳定。该研究成果成功应用于首钢炼焦生产，焦炭各项指标均达标，这不仅扩大了炼焦煤的使用范围，而且在资源使用方面为公司焦炭灰分的降低提供了支持。     

Reconstructing gene regulatory networks with a memetic-neural hybrid based on fuzzy cognitive maps

Reconstructing gene regulatory networks (GRNs) plays an important role in identifying the complicated regulatory relationships, uncovering regulatory patterns in cells, and gaining a systematic view for biological processes. In order to reconstruct large-scale GRNs accurately, in this paper, we first use fuzzy cognitive maps (FCMs), which are a kind of cognition fuzzy influence graphs based on fuzzy logic and neural networks, to model GRNs. Then, a novel hybrid method is proposed to reconstruct GRNs from time series expression profiles using memetic algorithm (MA) combined with neural network (NN), which is labeled as MANN_FCM-GRN. In MANN_FCM-GRN, the MA is used to determine regulatory connections in GRNs and the NN is used to determine the interaction strength of the regulatory connections. In the experiments, the performance of MANN_FCM-GRN is validated on both synthetic data and the benchmark dataset DREAM3 and DREAM4. The experimental results demonstrate the efficacy of MANN_FCM-GRN and show that MANN_FCM-GRN can reconstruct GRNs with high accuracy without expert knowledge. The comparison with existing algorithms also shows that MANN_FCM-GRN outperforms ant colony optimization, non-linear Hebbian learning, and real-coded genetic algorithms.