卤醇脱卤酶催化合成(S)-2-溴-1-苯基乙醇的工艺优化

以新型卤醇脱卤酶AbHHDH为催化剂,催化拆分外消旋2-溴-1-苯基乙醇生成光学纯的(S)-2-溴-1-苯基乙醇,通过单因素实验探究了缓冲液pH值、缓冲液浓度、催化剂用量、底物浓度以及温度对催化合成反应的影响。结果表明,在NaH_2PO_4-Na_2HPO_4缓冲液pH值为8.0、NaH_2PO_4-Na_2HPO_4缓冲液浓度为200 mmol·L~(-1)、催化剂用量为37.5 g·L~(-1)、底物浓度为20 mmol·L~(-1)、温度为28℃的最优工艺条件下反应15 min,(S)-2-溴-1-苯基乙醇的ee值为100%,收率为35.11%。     

基于视觉感知的智能扫地机器人的垃圾检测与分类

目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度，为扫地机器人配备视觉传感器，使其获得视觉感知能力，通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法，实现对垃圾的定位与识别，引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理，提高工作的目的性和效率，避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型，结合密集连接卷积网络，嵌入深层密集模块，对YOLOv2进行改进，提出一种YOLOv2-dense网络，该网络可以充分利用图像的高分辨率特征，实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明，智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别，在真实场景中，测试识别准确率为84.98%，目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明，本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度，并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时，表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中，可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类，整体性能优于原YOLOv2模型。     

基于CSC方法的钢铁行业节能减排技术潜力分析

为了研究中国钢铁行业的节能减排潜力，以35项钢铁行业先进节能减排技术为研究对象，建立节能供应曲线(Conservation Supply Curve，简称CSC)模型，分析影响钢铁行业的节能减排收益、成本效益以及钢铁生产流程工序层面的节能减排潜力因素。结果表明，这35项技术全部应用可实现3.01 GJ/t的节能量以及398.22 kg/t的CO2减排量。将结果与第十三个五年计划推广技术作对比，在当前情况下，约有50%的推广技术并不符合成本效益；运用CSC模型进行了钢铁生产流程工序层面的节能减排潜力研究，得到各个工序的节能量和减排量，并据此分析了各项技术未来的发展趋势和应用前景。     

微波液相法制备钴酸铁及其储锂性能研究

微波辅助液相法制备钴酸铁(FeCo_2O_4)前驱体,研究煅烧温度对FeCo_2O_4储锂性能的影响。采用X射线衍射仪和扫描电子显微镜表征所制备的材料。结果表明,在900℃及以上的温度能够制备出纯相结晶度高的尖晶石型FeCo_2O_4,煅烧后的材料为块状。将不同煅烧温度下制备的FeCo_2O_4应用在锂离子电池中,使用电化学工作站进行交流阻抗图谱和循环伏安曲线的测试,并采用蓝电测试仪在恒温情况下对电池进行恒电流倍率充放电的测试。比较不同煅烧温度下制备FeCo_2O_4的充放电比容量和库伦效率后发现,在900℃煅烧制备出的材料电化学性能最佳。其原因主要是由于900℃煅烧制备出的材料颗粒均匀细小,有利于电解液浸润,并缩短锂离子传输路径。     

4NiO-B2O3-V2O5低温烧结微波介质陶瓷的烧结特性、相结构和微波介电性能研究

以分析纯的B_2O_3、V_2O_5和NiO为原料,采用传统的固相反应法制备了4NiO-B_2O_3-V_2O_5微波介质陶瓷。利用SEM、XRD和微波网络分析仪分别对材料的烧结行为、微观结构、相变特性和微波介电性能进行了系统的研究。结果表明,4NiO-B_2O_3-V_2O_5陶瓷为复相结构。当烧结温度由575℃升高至675℃时,样品的体积密度、品质因素(Q×f)和谐振频率温度系数(τ_f)值呈现出先增大后减小的趋势,ε_r一直减小。当烧结温度为650℃时,陶瓷具有最佳的微波介电性能:Q×f=19 692 GHz,ε_r=4.9,τ_f=-20×10~(-6)/℃。低的烧结温度、优异的微波介电性能表明4NiO-B_2O_3-V_2O_5陶瓷可以作为滤波器、谐振器等微波器件的备选材料。     

SiO_2纳米颗粒与十六烷基二甲基乙基溴化铵协同构建CO_2/水乳液及其表征

利用SiO_2纳米颗粒与阳离子表面活性剂十六烷基二甲基乙基溴化铵(EHDAB)协同构建CO_2/水乳液,通过破乳时间、Zeta电位、吸附等温线、界面张力以及表观黏度的测试,研究了EHDAB在SiO_2颗粒表面的吸附情况及对所构建乳液稳定性的影响。实验结果表明,对于EHDAB/SiO_2构建的乳液,随EHDAB含量的增加,乳液稳定性先增加后降低,然后趋于稳定,且热稳定性较好。EHDAB与SiO_2的质量浓度比为0.1时,所构建乳液的稳定性最高。EHDAB主要用于乳液的形成,SiO_2纳米颗粒则用于增强乳液的稳定性,固体颗粒稳定乳液的机理主要为机械阻隔机理。     

残差增强的图像描述符

针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.     

Et-Ph-BCTABipy的合成及其对Pd2+的萃取性能

合成了N，N′-二乙基-N，N′-二苯基-［2，2′-联吡啶］-6，6′-二硫代酰胺(Et-Ph-BCTABipy)萃取剂，并利用¹³C NMR和¹H NMR对其进行了表征；研究了相接触时间、萃取剂浓度、水相初始酸度和Pd²⁺浓度等因素对Et-Ph-BCTABipy萃取Pd²⁺性能的影响，利用摩尔比法确定了Et-Ph-BCTABipy与Pd²⁺所形成的配合物组成；同时，在Ln(Ⅲ)与Pd²⁺共存体系中研究了Et-Ph-BCTABipy对Pd²⁺的萃取选择性。结果表明：Et-Ph-BCTABipy在HNO₃体系中对Pd²⁺具有较强的萃取性能和较高的萃取选择性；萃取过程中Et-Ph-BCTABipy与Pd²⁺以1∶2的比例结合，其萃取平衡常数K_ex=3.42×10⁶。