微波消解-原子吸收法快速测定汽油中的锰铅铁

提出了微波消解-原子吸收法测定汽油中锰、铅、铁的分析方法。汽油样品用硝酸和少量高氯酸(混酸)做溶剂经过60℃水浴预处理后。在密闭容器中进行消解,样品溶解完毕泄压后,定容,用原子吸收仪器自有的快速序列分析功能的同时测定锰、铅、铁的含量,快速高效。同时考察了微波消解称样量、溶剂用量及共存离子对分析结果的影响,其标准样品的测定结果与标准值一致。本法适应于汽油中锰、铅、铁的测定。     

江水一直流淌

《永隔一江水》是邓安庆最新的一部小说集,依旧书写他熟悉的故乡,一座坐落于长江边的小城——邓垸,在以往的作品中,邓安庆一直有意构筑纸上的邓垸世界,而《永隔一江水》这部小说集,则是邓垸相对完整的一次面貌展示,七个故事串联起了邓垸四季的流转更迭,昭昭和建桥两个少年的成长,两个家庭的人事际遇,以及由此蔓延出去的人物与故事.在这...     

基于RoBERTa和T5的两阶段医学术语标准化

医学术语标准化作为消除实体歧义性的重要手段, 被广泛应用于知识图谱的构建过程之中. 针对医学领域涉及大量的专业术语和复杂的表述方式, 传统匹配模型往往难以达到较高的准确率的问题, 提出语义召回加精准排序的两阶段模型来提升医学术语标准化效果. 首先在语义召回阶段基于改进的有监督对比学习和RoBERTa-wwm提出语义表征模型CL-BERT, 通过CL-BERT生成实体的语义表征向量, 根据向量之间的余弦相似度进行召回并得到标准词候选集, 其次在精准排序阶段使用T5结合prompt tuning构建语义精准匹配模型, 并将FGM对抗训练应用到模型训练中, 然后使用精准匹配模型对原词和标准词候选集分别进行精准排序得到最终标准词. 采用ccks2019公开数据集进行实验, F1值达到了0.9206, 实验结果表明所提出的两阶段模型具有较高的性能, 为实现医学术语标准化提供了新思路.     

微反应法制备γ-Al2O3及其对甲基橙的吸附性能研究

以硫酸铝为铝源、碳酸氢铵为沉淀剂，采用一种高通量撞击流微反应器制备拟薄水铝石，经600℃焙烧4 h后得到γ-Al₂O₃。利用傅里叶红外光谱、X射线衍射仪、热重-差热分析仪、场发射扫描电子显微镜、透射电子显微镜、比表面积与孔隙度分析仪、紫外分光光度计和Zeta电位分析仪对制备的γ-Al₂O₃进行了表征分析。研究了不同方式制备的γ-Al₂O₃对甲基橙的吸附性能，实验表明：微反应法制备的γ-Al₂O₃吸附性能优于常规沉淀法，γ-Al₂O₃吸附过程符合Langmuir单分子层吸附模型，吸附动力学符合准二级动力学特征。研究了γ-Al₂O₃吸附剂的最佳使用条件，最佳条件下γ-Al₂O₃对甲基橙的吸附率5 min可达58.8%、10 min可达89.7%，吸附平衡时吸附率最高可达98.9%，循环实...     

中红外光谱结合PLS定量检测柴油掺假

目的：建立一种中红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)对柴油中大豆油含量的定量分析方法。方法：首先，配制39组不同含量的柴油掺假大豆油样品并采集中红外光谱，探究不同的预处理方法对PLS校正模型的影响；其次，采用区间偏最小二乘法(IPLS)、协同区间偏最小二乘法(SIPLS)、后向区间偏最小二乘法(BIPLS)分别对SNV预处理后的光谱进行特征变量提取，并采用留一法交叉验证进行优化；最后，基于最优预处理方法(SNV)、特征变量提取方法(SIPLS)构建最优PLS校正模型，与原始光谱校正模型进行对比。结果：采用SNV-SIPLS-PLS的校正模型预测能力远超原始模型，其决定系数(R_P²)从0.6908上升为0.9444，均方根误差(RMSE_P)从0.3400降至0.1400。结论：中红外光谱技术结合协同区间偏最小二乘法是一种快速准确检测柴油掺假的分析方法。