金属有机框架纤维膜复合材料的制备及其在水质净化中的应用

摘 要：随着工业进步和社会发展,水污染已成为全球的主要威胁,不止影响生态环境,还会通过食物链累积效应,从而威胁食品质量安全。金属有机骨架材料(metal-organic frameworks,MOFs)是一种多孔晶体材料,具有多孔性、大比表面积等优势。近几年,通过静电纺丝技术将MOFs负载到高孔隙率、高柔韧性的纳米纤维(NFMs)上,有望克服MOFs材料不易循环利用的缺点,同时这一新兴材料合成技术在水质净化领域的研究尚处于起步阶段,但是其发展潜力已引起众多学者关注。本文综述了金属有机框架纳米纤维膜合成方法、膜性能参数及其在水质净化方面的初步应用,并对该复合材料未来发展趋势进行展望,以期为该复合材料进一步的研究发展提供参考。     

基于层次结构感知的细粒度实体分类方法

针对现有细粒度实体分类（FGET）任务的工作多着眼于如何更好地编码实体和上下文的语义信息,而忽略了标签层次结构中标签之间的依赖关系及其本身的语义信息的问题,提出了一种基于层次结构感知的细粒度实体分类（HAFGET）方法。首先,利用基于图卷积网络（GCN）的层次结构编码器对不同层级标签之间的依赖关系进行建模,提出了基于层次结构感知的细粒度实体分类多标签注意力（HAFGET-MLA）模型和基于层次结构感知的细粒度实体分类实体特征传播（HAFGET-MFP）模型;然后,利用HAFGET-MLA模型和HAFGET-MFP模型对实体上下文特征进行层次结构感知和分类,前者通过层次编码器学习层次结构感知标签嵌入,并与实体特征通过注意力融合后进行标签分类,后者则直接将实体特征输入到层次结构编码器更新特征表示后进行分类。在FIGER、OntoNotes和KNET三个公开数据集上的实验结果表明,与基线模型相比,HAFGET-MLA模型和HAFGET-MFP模型的准确率和宏平均F1值均提升了2%以上,验证了所提方法能够有效提升分类效果。     

基于氨基化二氧化硅微球表面印迹聚合物高效去除水中氯霉素的研究

目的 制备可特异性识别氯霉素(chloramphenicol, CAP)的吸附剂, 并对饮用水实际水样中的氯霉素进行快速吸附去除。方法 本研究基于表面印迹法, 以氨基化二氧化硅(SiO2-NH2)微球为载体, α -甲基丙烯酸为功能单体, 乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂制备了核壳结构的氯霉素分子印迹聚合物微球。采用计算机模拟分析氯霉素与功能单体之间的相互作用筛选合适的单体, 最终确定模板分子、和功能单体、交联剂的比例为1:4:15。研究了吸附剂的形貌特征、吸附性能和稳定性。结果 制备的吸附剂SiO2-NH2@MIP吸附容量为65.36 mg/g, 吸附行为符合Langmuir吸附等温线模型和准二级动力学模型, 为单层化学吸附。经过5次吸附循环后, 对CAP的去除率仍在9594%以上。结论 本研究制备的聚合物吸附去除氯霉素效果好, 成本低、可重复性利用, 在水净化方面具有良好的应用前景。     

基于表面增强拉曼光谱检测双酚A的研究进展

双酚A(bisphenolA,BPA)的化学结构与内源性雌激素类似,能模仿或干扰内源性雌激素,发挥拟雌激素作用,是一种典型的环境内分泌干扰物(endocrine disrupting chemicals,EDCs)。表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman spectroscopy,SERS)现已成为单分子水平上最通用的定量检测方法之一,其具有快速、灵敏和无损的分析能力,在BPA分析领域有巨大的应用潜力。本文总结了SERS技术在BPA检测方面的概况,阐述了近年来金、银纳米粒子作为拉曼基底,并联用其他现代分析技术的最新研究成果,主要包括修饰与未修饰基底的传感器,其中修饰基底的传感器分为核酸适配体与SERS联用、分子印迹与SERS联用、免疫分析与SERS联用、分子修饰与SERS联用以及新型柔性材料与SERS联用,以期为进一步合理设计高性能的SERS纳米材料提供指导。