Plasma-activated hydrogel: fabrication,functionalization, and effective biological model

Hydrogels are biomaterials with 3D networks of hydrophilic polymers. The generation of hydrogels is turning to the development of hydrogels with the help of enabling technologies.Plasma can tailor the hydrogels’ properties through simultaneous physical and chemical actions,resulting in an emerging technology of plasma-activated hydrogels(PAH). PAH can be divided into functional PAH and biological tissue model PAH. This review systematically introduces the plasma sources, plasma etching polymer s...     

毛细管气谱法测定百菌清烟雾剂含量

采用毛细管气相色谱法定量分析百菌清烟雾剂中百菌清的含量。以GC-FID测定,HP-5MS毛细管柱为色谱柱(30m?.25mm0.25祄),氮气为载气,分流比为1:80,柱温210℃,汽化室温度为280℃,检测器温度300℃,以内标法定量。百菌清在0.1~200 g/ml的浓度范围内呈良好的线性关系(r=0.9998),回收率为95.02%~101.32%,变异系数1.02%~3.32%,最小检出限8.0ng/ml。该方法快速、准确,可有效控制产品质量。     

基于二维螺旋周向涡流的破碎性油气层固井新技术

固井质量直接影响油气产量，优良的顶替效率是保证固井质量的先决条件。针对破碎性窄密度窗口地层固井存在大排量顶替易漏、小排量顶替效率低的技术难题，提出了螺旋顶替提高破碎性窄密度窗口固井质量的理念，用水平集法构建了水泥浆顶替前置液的追踪顶替界面数学模型，以典型固井工况参数为例，通过数值模拟方法研究了周向速度对顶替界面、顶替效率和接触时间的影响，形成了裸眼段二维螺旋（螺旋刚性扶正器）顶替固井技术。研究结果表明：(1)二维螺旋顶替时，顶替界面受周向速度的影响，“凸进”现象减缓，顶替界面较稳定，水泥浆接触地层时间延长，顶替效率提高；(2)相对于一维轴向顶替，二维螺旋顶替在原轴向波及范围内，增加了水泥浆周向波及，有助于将不规则井段内的被顶替液“旋出”，缩小滞留区，提高水泥浆胶结环境，驱净效果明显。结论认为，该技术在伊拉克米桑油气田现场应用，固井质量优质率从40%提升到60%，二维螺旋顶替固井技术稳定顶替界面和提高井壁驱净效果，二维螺旋周向波及顶替机理为解决破碎性窄密度窗口地层固井顶替的技术难题及研发螺旋注水泥工具提供理论支撑。     

改性海藻酸纳米胶囊对氯氟氰菊酯的释放性能

以DCC/DMAP偶联反应将胆固醇基接枝到天然多糖海藻酸钠上,制备了胆固醇基接枝海藻酸钠衍生物(CSAD),采用乳化法对氯氟氰菊酯进行了负载,得到载药纳米胶囊。通过FTIR、1HNMR、荧光光谱、动态光散射、TEM和释药实验分别对改性海藻酸钠的结构和疏水性能以及载药纳米胶囊的形貌结构和释药性能进行了表征。结果表明,改性海藻酸钠的取代度为5.3%⁷.9%,其临界聚集质量浓度由1.23 mg/L降为0.267.9%,其临界聚集质量浓度由1.23 mg/L降为0.26⁰.63mg/L,且随着取代度的增大,疏水基的增多,临界聚集质量浓度降至更低。所制备的载药纳米胶囊的d50为(576.4±7.4)nm。Zeta电位值为(-32.3±0.6)mV,在水溶液中能够表现出极好的稳定性能。对比常规AEO n微乳剂,CSAD的氢键作用是CSAD纳米胶囊具备缓释性能的关键因素。     

改进粒子群优化T-S ANFIS算法诊断油浸式变压器故障研究

为了有效提升油浸式变压器故障诊断的精度与速度,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化T-S型自适应模糊神经网络(T-S ANFIS)的油浸式变压器故障诊断模型；引入动态惯性权重和学习因子线性调整策略,并利用收敛域和欧式距离判别雷同粒子,以克服粒子群算法易早熟、后期易陷入局部最优的问题；接着通过IPSO对T-S ANFIS的前提参数进行优化,提高网络的收敛速度；最后通过仿真实验验证基于IPSO优化T-S ANFIS的变压器故障诊断模型效果,结果表明所构建模型的故障诊断最优准确率约为98％,与ANFIS及PSO-ANFIS模型相比具有较高的故障诊断精度及效率。