微波辅助提取墨旱莲总黄酮的工艺优化

采用微波辅助提取墨旱莲中的总黄酮。以总黄酮得率为指标,考察微波辐射时间、液固比、溶剂pH、提取级数等因素对得率的影响,确定了总黄酮的最佳提取工艺条件:以去离子水为溶剂,液固比(V/m)=25 mL/g,微波提取210 s,提取2次,此时墨旱莲总黄酮得率为1.42%,而常规水提取的时间为60 min,得率1.24%,故微波辅助提取法高效,省时。     

（NH2）2CO-NH4H2PO4-H2O三元系10 ℃相平衡研究

采用等温溶解平衡法研究了三元系（NH₂）₂CO-NH₄H₂PO₄-H₂O在10 ℃时的相平衡,并采用湿渣法与X射线衍射相结合的方法鉴定了平衡固相的组成与结构。结果表明,该体系为简单共饱和型,无复盐或固溶体生成,共饱点的质量组成（以质量分数计）：尿素,40.03%;磷酸一铵,13.92%;水,46.05%。相图中有2条单变量曲线,相图被划分为4个区域：不饱和区、（NH₂）₂CO结晶区、NH₄H₂PO₄结晶区和（NH₂）₂CO-NH₄H₂PO₄混合结晶区。用Wilson方程与NRTL方程对实验数据关联计算,实验值与计算值吻合度较高,2个热力学模型计算值与实验值的RAD分别为0.37%和0.71%,RMSD分别为0.20和0.29。     

经典层序地层学与高分辨率层序地层学

层序地层学自 1 987年由 Vail等提出以来 ,已为大多数地质学家所接受 ,并在海相、湖相油气勘探开发中发挥了重要作用。然而 ,正如建立在洋壳基础上的板块构造理论在解释大陆动力学机制时有明显的缺陷性一样 ,从被动大陆边缘海相地层中总结出来的层序地层学理论在陆相盆地研究中受到了严峻挑战 ;此外 ,低频的经典层序地层学研究成果也难于更有效地服务于人类社会密切关注的环境 -资源 -可持续性发展这一重大主题 ,上述二者预示着该学科重大突破 ,即高分辨率层序地层学孕育诞生的时机已经来临。1　层序划分方法简介1 .1　经典层序地层学 3种…     

基于电沉积石墨烯阪崎肠杆菌免疫传感器研究

为研制一种新型免疫传感器并用于快速检测阪崎肠杆菌(E.sakazakii),采用自组装方法将辣根过氧化物酶标记的阪崎肠杆菌抗体(HRP-anti-E.sakazakii)固定于修饰有电沉积石墨烯(ERGO)的丝网印刷碳电极上,制得一次性酶免疫传感器。采用循环伏安法(CV)考察不同修饰电极的电化学特性,根据CV还原峰电流值的变化对E.sakazakii进行快速检测。在优化的检测条件下,该方法检测E.sakazakii的线性范围为102～109cfu/mL,检测限为9.1×101cfu/mL(S/N=3)。该酶免疫传感器灵敏度高,并具有良好的特异性、重现性(RSD=6.4%)、稳定性(4℃无菌容器中放置15d后电流响应为初始值的90.05%),具有一定潜在应用价值。     

国产350MW超临界锅炉启动调试试验研究

本文结合某电厂的实际运行情况,进行了全面的技术总结,重点介绍分析了锅炉运行的特点及试运行过程中碰到的问题。通过这一阶段的比较分析,得出结论,这种炉型能够保证长期安全稳定运行。     

焉耆盆地中生代地层归属问题初探

焉耆盆地处于塔里木盆地与吐哈盆地之间，其中生代地层归属一直是个有争论的问题，本采用多元地层研究方法，分析了南北疆古生物，沉积旋回，岩石学，构造演化等特征。初步认为焉耆盆地中生代地层属南疆型，兼具南，北双重特征。     

海上M气井泡沫排液体系筛选及性能评价

在油气田开发过程中,随着地层能量的降低,气井产水量大幅上升,当井筒积液量达到一定高度时会造成生产井井口油套压降低,最终影响气井产气量及采收率.泡沫排液采气技术能有效排除气井井筒积液量,提高气井产能及采收率,但需对泡排体系进行筛选,并对其性能进行评价研究.本文基于搅拌法、泡沫扫描仪法对海上M气井泡排体系进行筛选,并通过泡排采气动态装置对所筛选的泡排体系动态性能进行评价,结果表明:质量分数为0.5％的泡排剂F20205对目标井的井筒积液排液效率超过75％.     

德江县塘坝河水库工程选址分析与评价

文章以德江县塘坝河水库工程为例,对大坝的选址进行分析和评价。     

岐口17-2油田水气交替复合驱注入体系筛选与性能评价

采用Waring Blender法筛选QK17-2油田水气交替复合驱注入体系,从24种起泡剂中先后通过起泡能力、稳泡能力、配伍性及其起泡剂质量浓度、地层水矿化度、原油含量、温度等影响因素进行分析,最终筛选出体系用起泡剂QP-22,确定其最佳使用质量分数为0.5%;通过对稳泡剂WP-1使用质量浓度确定实验,最终筛选体系配方:800 mg/L稳泡剂WP-1+0.5%起泡剂QP-22.     

全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊

图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先,将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中,用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影;其次,利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像;最后,用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法,该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。