脱硫过程中VO~（2＋）与栲胶络合位点的研究

通过测定苯酚、对苯二酚、间苯二酚、邻苯二酚、水杨酸和没食子酸等小分子模型化合物与硫酸氧钒混合溶液的吸光度,分析得出了四价钒离子只与栲胶分子结构中邻位酚羟基发生络合,而不与羧基络合;并通过邻苯二酚、没食子酸、单宁酸及橡椀栲胶的加质子常数和离解常数进一步说明了这一结论的合理性。     

苯酚和苯二酚异构体在反相色谱上的保留行为和热力学性质

在反相液相色谱中以C8色谱柱为固定相,用10%~40%甲醇为流动相,于10~50℃温度范围内研究了对苯二酚、间苯二酚、邻苯二酚和苯酚的色谱保留行为和热力学性质。结果表明:苯酚和苯二酚异构体在结构上的细微差异,能在反相色谱行为上明显地体现出来。同时还测定了苯酚和苯二酚异构体与C8色谱柱固定相之间相互作用的焓ΔHo和熵ΔSo变化情况。这些热力学参数的测定为苯酚和苯二酚异构体与疏水界面相互作用机制的研究提供了一种行之有效的方法。     

苯酚和苯二酚异构体在反相学色谱上的保留行为和热力学性质

在反相液相色谱中以C8色谱柱为固定相,用10％～40％甲醇为流动相,于10-50℃温度范围内研究了对苯二酚、间苯二酚、邻苯二酚和苯酚的色谱保留行为和热力学性质。结果表明：苯酚和苯二酚异构体在结构上的细微差异,能在反相色谱行为上明显地体现出来。同时还测定了苯酚和苯二酚异构体与C8色谱柱固定相之间相互作用的焓△H°和熵AS°变化情况。这些热力学参数的测定为苯酚和苯二酚异构体与疏水界面相互作用机制的研究提供了一种行之有效的方法。     

As—Mo—V杂多酸盐催化苯酚羟基化制对苯二酚

合成了As-Mo-V杂多酸的十六烷基吡啶盐,元素分析和红外光谱表明,所合成的杂多酸盐具有Keggin结构。以As-Mo-V杂多酸的十六烷基吡啶盐为催化剂,苯酚过氧化氢羟基化选择合成对苯二酚时,反应温度、反应时间、催化剂用量、H2O2用量对催化性能有很大的影响。所确定的最佳反应条件为:反应温度78℃,w(催化剂)/w(苯酚)=0.4%,n(H2O2)/n(苯酚)=0.25,w(乙腈)/w(苯酚)=2,反应时间为2h。此时,苯酚的转化率为17.1%,对苯二酚的选择性为87.3%,邻苯二酚的选择性为6.6%。     

FeS-2分子筛的合成及对苯酚羟化的催化性能研究

合成了一系列Ｓｉ／Ｆｅ比不同的ＦｅＳ－２分子筛，用于进行Ｈ＿２Ｏ＿２和苯酚羟化反应合成邻苯二酚对苯二酚。考察了分子筛的Ｓｉ／Ｆｅ摩尔比、反应时间、反应温度、催化剂用量、苯酚／Ｈ＿２Ｏ＿２摩尔比对ＦｅＳ－２分子筛催化活性的影响。结果表明，在最佳反应条件下，以Ｓｉ／Ｆｅ＝８０的ＦｅＳ－２为催化剂，苯酚的转化率为１７．７３％，邻苯二酚的选择性为６４．１９％，对苯二酚的选择性为２９．５％，苯醌的选择性为６．３１％。     

FeS—2分子筛的合成及对苯酚羟化的催化性能研究

合成了一系列Ｓｉ／Ｆｅ比不同的ＦｅＳ－２分子筛，用于进行Ｈ２Ｏ２和苯酚羟化反应合成邻苯二酚和对苯二酚。考察了分子筛的Ｓｉ／Ｆｅ摩尔比、反应时间、反应温度、催化剂用量、苯酚／Ｈ２Ｏ２摩尔比对ＦｅＳ－２分子筛催化活性的影响。结果表明，在最佳反应条件下，以Ｓｉ／Ｆｅ＝８０的ＦｅＳ－２为催化剂，苯酚的转化率为１７．７３％，邻苯二酚的选择性为６４．１９％，对苯二酚的选择性为２９．５％，苯醌的选择性为６．３１     

Ge(Ⅳ)-邻苯二酚、间苯二酚、对苯二酚极谱配合吸附催化波的比较研究

比较了Ｇｅ（Ⅳ）─邻苯二酚、Ｄｅ（Ⅳ）─间苯二酚、Ｇｅ（Ⅳ）─对苯二酚三种配合物的极谱性质、配比及配合物的稳定常数，分析了羟基位置的不同对配合物的稳定性及配合吸附催化波灵敏度的影响，提出了Ｇｅ（Ⅳ）的分析功能团及可能应用于锗分析的配合剂。     

高效液相色谱法测定羟化反应液中苯酚、邻苯二酚及对苯二酚质量分数

用反相高效液相色谱法测定羟化反应液中苯酚、邻苯二酚及对苯二酚质量分数,以Ｃ１８为固定相,甲醇：０．２％乙酸＝１：１（Ｖ／Ｖ）为流动相,检测波长为２７７ ｎｍ．回收率为９８．５％～１０１．３％,标准偏差为０．０５９～０．０８７（ｎ＝５）．     

石墨烯修饰电极同时测定邻苯二酚和对苯二酚

制备石墨烯玻碳修饰电极,进而采用循环伏安法、交流阻抗等电化学方法对该电极进行表征,研究该石墨烯修饰电极在邻苯二酚和对苯二酚上的电化学行为．结果表明,在石墨烯修饰电极上邻苯二酚的氧化峰电位和还原峰电位分别是270mV和161mV,对苯二酚氧化峰电位和还原峰电位分别是145mV和64mV,由于邻苯二酚和对苯二酚的氧化峰电位大约相离125mV,还原峰大约相离97mV,因此适合同时检测邻苯二酚和对苯二酚．邻苯二酚和对苯二酚的浓度在5．0×10-6～1．0×10-4mol／L范围内与峰电流分别呈良好的线性关系;且在8．0×10-5～1．0×10-3mol／L范围能同时检测邻苯二酚和对苯二酚,邻苯二酚的检测限可达5．0×10～7mol／L,对苯二酚的检测限可达1．0×10-mol／L．该石墨烯修饰电极可作为电化学传感器用于邻苯二酚和对苯二酚的含量同时测定及环境水体中实际样品的分析．     

H2O2直接氧化苯酚制苯二酚反应体系的分析方法

采用SE-54大孔径毛细管柱,载气(N2)压力0.04 MPa,助燃气(空气)压力0.15 MPa,氢气压力0.1 MPa,程序升温,初始恒温柱箱温度140 ℃,一阶恒温柱箱温度280 ℃,离子化室温度300 ℃,汽化温度300 ℃,进样量0.15 μL,乙二醇作内标物能定量分析出苯酚、邻苯二酚和对苯二酚的含量;用蒸馏的方法测定了焦油的含量.利用分析结果可计算苯酚的转化率和生成二酚的选择性.     

Nitration of Phenol Catalyzed by Horseradish Peroxidase

Horseradish peroxidase, an acidic peroxidase from the horseradish, is one of the most important enzymes as analytical reagent. The enzymatic nitration of phenol by oxidation of nitrite was studied using horseradish peroxidase in the presence of H2O2. The results showed that nitration occur at 2- and 4- positions of phenol. There were also minor products of hydroquinone and catechol. The influence of various reaction parameters, including pH, organic solvent, and concentration of H2O2, on nitration products were discussed. The best nitration pH was 7.0, and H2O2 should be added to the reaction mixture slowly.     

基于马尔科夫链改进灰色神经网络的水质预测模型

根据汾河运城段的实际情况,应用改进灰色神经网络对水质进行预测.在数据处理以及关联度分析的基础上,选取关联度较高的氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD作为灰色神经网络的输入节点.应用灰色神经网络对水质进行预测,再用马尔科夫修正误差残值,可使修正值更加接近实测值.灰色神经网络的相对误差为68.44%～4.69%,改进灰色神经网络将相对误差为41.96%～2.23%,可见改进神经网络的预测精度更高.改进灰色神经网络模型,结合了灰色神经网络和马尔科夫的优点,提高了预测的精度,并以汾河河津大桥监测断面的水质预测为例,验证了该方法的可行性.     

苯二酚二环氧丙基醚聚合物的合成与性能

分别采用邻、间、对苯二酚和环氧氯丙烷为原料，合成了三种苯二酚二环氧丙基醚新单体，再分别与1，2-二氯乙烷聚合，得到三种网状假冠醚聚合物。这些聚合物含有假冠醚结构单元，配合容量在1．73～2．64mmol／g之间，可作为配合树脂使用，富集分离多种金属离子。     

Capability of phenol-degrading biofilm

The degradation rate of phenol-degrading biofilm was studied.The biofilm of the biofilm was a kind of phenol-degrading bacteria.The bacteria was separated from coal chemical industry wastewater.The carbon source adopted four kinds of phenols,including phenol,methyl phenol,2-methyl phenol and resorcinol.Stenotrophomonas maltophilia K279a was gained.Twelve ratio of artificial phenol mixture was designed.The degradation rate of the twelve groups was all 99.9% in 16 h.The degradation rate from high to low was phenol,resorcinol,methyl phenol,2-methyl phenol.Phenol improved the degradation of the other phenols.The coal chemical wastewater contained 980 mg/L COD and 805 mg/L phenol.The degradation rate of COD and phenol was 70% and 77%,respectively.The domesticated biofilm (D) and the biofilm without domestication (WD) respectively used 45 h and 56 h.The results showed that the biofilm can be applied to the aerobic treatment process with high proportion of total phenol.     

一种粗糙模糊神经网络识别器及其应用

结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.     

基于深度卷积神经网络的睡眠分期模型

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出深度卷积神经网络模型. 在模型主体构建方面,并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征,特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合,分类网络基于融合后的特征进行睡眠分期. 利用生成少数类过采样技术（SMOTE）减少类别不平衡对分类效果的影响,结合两步训练法对模型进行优化. 实验使用Sleep-EDF数据集的原始单导脑电信号（Fpz-Cz通道）对模型进行20折交叉验证,得到总体精度和宏F₁分别为86.73%和81.70%. 提出的深度卷积模型在没有任何先验知识的情况下,对脑电信号进行端到端的学习,分类准确率优于传统的深度学习模型.     

间苯二酚-噁唑烷 E-甘氨酸三元反应

用甘氨酸模拟胶原,研究间苯二酚-噁唑烷E鞣性基质的形成以及与胶原之间的反应特性。通过核磁共振和激光粒度分析可知间苯二酚-噁唑烷E生成鞣性基质是通过噁唑烷E的C(5)和C(6)与间苯二酚的C(4)或C(6)连接而成,以2∶1或3∶2的摩尔比结合,以聚集态形式存在。鞣性基质与胶原之间的反应是噁唑烷E的羟甲基与胶原氨基形成了共价结合,间苯二酚的酚羟基与氨基发生了氢键结合。     

三种酚在碳纳米管修饰电极上的电催化氧化

采用酸氧化方法预处理多壁碳纳米管(MWCNT)并制得MWCNT修饰玻碳电极(MWCNT/GCE)。并用伏安法分析了电极表面MWCNT在B-R缓冲溶液中的电化学行为,在此基础上着重研究了苯酚、邻苯二酚和对苯二酚在MWCNT/GCE上的电催化氧化。结果表明,MWCNT对这3种酚类物质具有催化作用,使其氧化峰电位负移,氧化电流增加。修饰MWCNT后电极有效面积的增加降低了电流密度,也有助于过电位的降低。对它们的检测条件进行了优化。这些酚类物质的检测限均低于在普通玻碳电极上的检测限,表明使用MWCNT/GCE可以提高此类物质的检测灵敏度。     

基于神经网络的非线性模型辨识

在分析了影响多层前馈神经网络泛化性能各项因素的基础上,应用BP网络对一个微型锅炉非线性对象进行了模型辨识,以建立该系统的预测模型.在辨识过程中注意采用泛化方法解决样本数据采集和网络结构确定方面的问题,利用贝叶斯正则化方法训练神经网络,以保证在满足训练精度的要求下,网络还具有较好的泛化性能.通过选取一组数据对辨识结果模型进行测试,结果表明所辨识出的对象模型能够较好地表现出对象的动态行为,且具有较好的泛化性能.