丙烯酰胺反相微乳液聚合体系及其微观结构

制备稳定的Span80-Tween80/异辛烷/AM-H2O反相微乳液聚合体系;用电导法考察了不同HLB（亲水-亲油平衡）值下电导率的变化规律;研究了正丁醇、氯化钠和乙酸钠对微乳液体系电导率变化的影响规律.采用TEM、AFM、DSC、激光纳米粒度仪等手段测定了聚合前后微乳液的粒子形态、粒度和粒度分布.结果表明：HLB为5.4时,体系的电导率变化较小,正丁醇浓度为25 g•L^-1时电导率几乎没有变化,形成的微乳液较为稳定,而且增溶的水相也比较多.当氯化钠浓度为50 g•L^-1或醋酸钠浓度为25 g•L^-1时会增加体系的稳定性.对该体系聚合,可以得到相对分子质量（M_R）为5.64×10⁶、固含量为32%的聚合物乳液.所制备的聚合物为球形、单分散的准纳米材料,粒径（D）在140 nm左右.反相微乳液聚合的聚丙烯酰胺（PAM）的比表面积为21.684 m²•g^-1,玻璃化转变温度T_g为193℃.     

深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用

水果自动无损品质检测与分级分类是保障人们健康的重要措施,也间接影响着水果的经济价值。随着计算机技术的飞速发展,以深度学习为代表的人工智能方法在水果品质检测与分级分类领域的研究中取得了一系列重要成果。本文概述了深度学习的背景及常用的深度学习主流算法,然后从水果外部品质检测、内部品质检测、安全品质检测和分级分类等方面综述了近年来深度学习在水果品质检测与分级分类领域的最新研究成果。最后总结了未来深度学习和水果品质检测、分级分类交叉融合研究与应用中的优势,并展望了水果品质检测与分级分类研究融合深度学习的未来发展方向。     

反相微乳液聚合制备AMPS改性聚丙烯酰胺粒子

用电导法考察了HLB值对丙烯酰胺体系电导率的影响规律,制备了性能稳定的丙烯酰胺反相微乳液体系,优化了该体系的聚合工艺,制得了2-丙烯酰胺基-2-甲基-丙磺酸(AMPS)改性的阴离子型聚丙烯酰胺,着重考察了反应温度、引发剂浓度、聚合反应时间对聚合物固含量(S)及相对分子质量(MR)的影响,并研究了聚合物粒子的粒径分布.聚合试验结果表明,在反应温度为40℃、引发剂浓度为1%、聚合反应时间为3h时可以得到聚合物固含量为22%,相对分子质量为2.15×106的聚合物微乳液.所得到的聚合物粒子的粒径分布较窄,大部分在170～175nm之间.