Ni2P/TiO2的制备、表征及其加氢脱硫反应性能

利用程序升温还原方法合成了Ni2P／TiO2催化剂，采用H2-TPR、XRD、XPS等技术对样品的结构和性质进行了表征，研究了催化剂对噻吩的常压加氢脱硫反应性能。结果表明，在TiO2为载体的负载型催化剂上，Ni2P为主要活性相，无明显的单质Ni相；与Ni2P／SiO2相比，Ni2P／TiO2催化剂对噻吩常压加氢脱硫反应有较高的转化率以及良好的稳定性，噻吩稳定转化率达到了36％左右。     

HLA-A^＊0201限制性CTL表位肽分子力场分析

运用比较相似性指数分析（CoMISA）方法研究了203个HLA-A^＊0201限制性CrL表位九肽结构与亲和性间的关系，另外30个表位九肽作为预测集用于检验模型的预测能力．得到构效关系模型结果q^2=0．548，r^2=0．963，F=553．4，SD=0．154．在CoMSIA计算中，当引入疏水场时，三维构效关系模型能得到明显改善．通过该三维构效关系模型，可较精确地估算预测集中30个CTL表位肽与HLA-A^＊0201间的亲和力（rpred^2=0．532，SD=0．454）．通过分析分子场等值面图在空间的分布，可以观察到表位肽分子周围的立体及疏水特征对表位肽H与A-A^＊ 0201间结合亲和力的影响，从而为进一步对CTL表位肽进行结构改造，并基于此进行治疗性疫苗分子设计提供理论基础．     

玛咖多糖提取技术研究

以玛咖干粉为原料,在单因素试验的基础上,通过L9(33)正交试验研究提取温度、提取时间、固液比对多糖提取率的影响,以确定最佳提取工艺条件.结果表明玛咖多糖最佳提取工艺条件为提取温度100℃、提取时间2 h、固液比1:40.     

社会情感算法优化神经网络的短时交通流预测

针对反向传播(BP)神经网络用于交通流预测易陷入局部最优且寻优速度慢的问题,采用了社会情感优化(SEO)BP神经网络的参数,以SEO中的个体为一个BP神经网络,以3种情绪为表现形式,通过个体间的合作竞争进行寻优.运用Levy、正态、柯西分布3种情绪随机选择策略,通过不同方式实现了以不同的概率选择不确定的情绪,使SEO中情绪更好地模拟人的正常心理变化.实验表明:该模型较其他模型更有利于搜寻全局最优解,能有效提高短时交通流的预测精度.     

金属效果粉末涂料制备工艺

简要介绍并比较了金属效果粉末涂料的制备方法——熔融挤出法,后混法,热粘接法,化学粘接法,流化床粘接法等。     

2,5-二酮哌嗪类微管蛋白抑制剂的3D-QSAR研究

微管蛋白对细胞增殖极为重要,现已成为抗癌药物研发的重要靶标之一。针对53个以2,5-二酮哌嗪为基本骨架的微管蛋白抑制剂,分别运用比较分子力场分析(CoMFA)以及比较分子相似性指数分析(CoMSIA)2种经典方法进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,并依次建立了相关的模型。CoMFA模型的交叉验证系数q~2为0.642,相关系数r~2为0.996:CoMSIA模型的q~2和r~2,分别为0.725,0.908。模型具有较好的预测能力和较强的稳定性。3D-QSAR模型三维等势图揭示了一些结构特征与抑制活性的关系。我们希望这些研究为该类药物今后的设计和筛选提供可靠的理论依据。     

Ni对Cu-Ni/γ-Al_2O_3苯羟基化催化剂的影响

通过程序升温还原方法合成了Cu/γ-Al2O3和Cu-Ni/γ-Al2O3催化剂,使苯直接羟基化制苯酚。该反应过程中,温度和溶剂对Cu-Ni/γ-Al2O3催化剂的反应性能影响进行了探讨。采用H2-TPR、XRD、EDS等表征技术考察了Ni对催化剂结构和性质的影响。结果表明,Ni使催化剂前驱体还原温度增加、活性组分Cu单晶粒度降低、催化剂表面Cu原子数增加;当反应温度为70°C、以水作反应溶剂时,Cu-Ni/γ-Al2O3比Cu/γ-Al2O3催化剂有较高反应活性和选择性,苯转化率为32.4%,苯酚选择性为93.3%,苯酚收率为30.2%。     

Cu-Ni/γ-Al_2O_3的制备及其催化苯羟基化反应性能

用程序升温还原方法合成了Cu-Ni/γ-Al2O3催化剂,使苯直接羟基化合成苯酚。对该反应过程中,反应温度、反应溶剂、反应原料的不同配比等因素的影响进行了探讨。采用H2-TPR、XRD等技术考察了CuO、NiO的还原状态,确定了最佳还原温度和最佳反应条件:在350℃的还原温度下,当反应温度为70℃、水为反应溶剂、n(H2O)∶n(C6H6)=40∶1、n(H2O2)∶n(C6H6)=5∶1时,苯转化率为36.2%,苯酚选择性为86.3%,苯酚收率为31.2%。     

运用气相色谱-质谱(GC-MS)联用法对牛至挥发油化学成分的分析

牛至挥发油因具有镇痛、抗菌、抗病毒等作用,在临床上用于预防流感、治疗黄疸等疾病.采用超临界CO2技术萃取牛至挥发油,并用GC-MS分析其化学组成,共确定46组分,占总含量的90.347%,其中包括酸、酯、烯、酚、炔、醇等多种化合物,含量最多有麝香草酚(14.109%)和1-甲基-2-异丙基-苯(14.610%).