苯并咪唑在单溶剂固液相平衡中的热力学

苯并咪唑的固液平衡数据对于工业应用的初步研究至关重要.文中通过质量法研究了常压状态、温度5-55℃(278.15-328.15 K)下苯并咪唑在水、甲醇、乙醇、丙酮、乙腈、乙酸乙酯、二甲基甲酰胺和四氢呋喃纯溶剂中的固液平衡情况.将溶解度数据经过改进的Apelblat模型、Buchowski-Ksiazaczak λh模...     

基于近红外窄波段光源的消光光谱粒径测量

提出一种基于连续透射消光光谱的粒径测量方法。基于Mie散射理论和人工蜂群算法对颗粒粒径进行反演,结果表明,单峰分布时颗粒的体积频率分布曲线相对均方根误差（RRMSE）低至0.08%,双峰分布时颗粒的体积频率分布曲线RRMSE低至3.49%。用编号为GBW120134、GBW120024和GBW120041的聚苯乙烯乳胶标准颗粒进行了对比实验。结果表明,单峰分布时D50粒径的相对误差在10%以内,双峰分布时D50粒径的相对误差在20%以内。     

变性蛋白在复性过程中的结构变化研究进展

蛋白质在一定条件下会发生变性,对于部分变性蛋白来说在合适条件下会发生复性,其在复性过程中结构会发生一系列变化,对蛋白质复性过程结构变化的研究,对于生命科学以及食品行业有着深远的意义。本文首先对蛋白质在不同处理条件下变性及复性技术的研究现状进行了阐述,对蛋白质复性过程结构变化常用的表征方法进行总结,其次对蛋白质热力学及动力学的研究进行了综述,最后介绍了蛋白质在复性过程中可能存在的中间态,并就蛋白质复性过程中结构变化探索的焦点和热点进行了展望。     

蛋白质熔球态结构的形成及其加工特性研究进展

球蛋白在经过一定条件处理时会形成熔球态蛋白质,本文对蛋白质折叠与去折叠过程中熔球态的诱导方法和捕获技术进行综述,并系统阐述了熔球态蛋白加工性质相比于天然状态蛋白质的改善程度,对于提升相关产品的技术水平提供了理论依据和实践价值。     

熔球态蛋白质的结构表征及功能的研究进展

蛋白质熔球态是球蛋白变性过程中的一个稳定的中间态,此状态下的蛋白被发现具有良好的功能性质。本文简要综述了球蛋白熔球态的发现及其研究进展,介绍了球蛋白熔球态可以在酸碱、加热、变性剂以及高压下形成,并具有类似天然态的紧密性以及更强的疏水性等特性;熔球态蛋白常用的表征方法有荧光光谱法、圆二色谱法、核磁共振法等;介绍了熔球态蛋白的某些生物功能性质以及食品加工性质。蛋白质"熔球态"的发现与研究,对生命科学有着深远影响,也对食品化学与食品蛋白加工有着指导意义。     

GO/PPy磨毛织物电磁屏蔽性能研究

制备了不磨毛,单面磨毛以及双面磨毛的平纹棉织物,并以所制得的织物为基底,利用层层组装的方法制备了GO/PPy电磁屏蔽织物,对所制备电磁屏蔽织物的外观,导电性和电磁屏蔽性能进行了表征。结果表明,经过磨毛处理的织物表面毛羽数量显著增多;组装GO和PPy后毛羽由原来的竖直状态变为穿插、缠结的状态并贴附于织物表面;降低了织物的表面电阻,提升了电磁屏蔽性能。     

功能化锌金属有机骨架制备及表征

通过溶剂热法制备了较高比表面积的锌基金属有机骨架(MOF-5)和经乙二胺(ethylenediamine,EDA)改性的功能化锌基金属有机骨架材料(EDA/MOF-5),利用XRD、FT-IR、SEM和TG等对其结构与性能进行了表征,并探讨了其对刚果红染料的吸附性能。结果表明,成功制备MOF-5和EDA/MOF-5。通过SEM可以看出,乙二胺的加入使MOF-5的形貌结构发生了变化;由TG谱图知,EDA/MOF-5的热稳定性较MOF-5变化不大;EDA/MOF-5的吸附性能较MOF-5明显增大。     

功能化锌金属有机骨架对刚果红染料的吸附

为了提高染料废水中刚果红的吸附量和脱色率,从而减少其对环境的污染,以锌金属有机骨架(MOF-5)和功能化锌金属有机骨架(EDA/MOF-5)作为吸附材料,探讨其对刚果红的吸附性能;研究染料浓度、温度、pH值、吸附时间和离子强度对吸附性能的影响,用Langmuir和Freundlich模型对其吸附行为进行描述,并对其吸附动力学进行了探究.结果表明:EDA/MOF-5较于MOF-5对刚果红的吸附量和脱色率分别提升了13.19 mg/g和14%;金属有机骨架MOF-5在弱碱性的条件下更容易吸附水中的刚果红染料,EDA/MOF-5受pH值的影响较小;在试验范围内,随着刚果红初始浓度和温度的升高,EDA/MOF-5对刚果红的吸附量也随之增大,当刚果红浓度为80 mg/L时,EDA/MOF-5对其吸附量和脱色率分别达到78.36 mg/g和98%;由于其他离子的加入,其与染料分子相互竞争吸附位点,对于刚果红的吸附有一定的抑制作用;研究表明Freundlich模型更适合描述该吸附过程;该吸附过程更符合拟二级动力学方程.     

基于深度学习的车牌定位和识别方法

针对现有的基于车牌字符分割的车牌识别方法,在光照,阴暗等特定自然场景下存在无法定位且车牌字符无法正确分割,直接影响车牌字符识别效果的问题,提出一种基于深度学习的车牌定位和识别方法.首先采用深度学习FasterR-CNN算法进行车牌定位,利用k-means++算法来选择最佳车牌区域尺寸,解决现有车牌定位方法在某些自然场景下无法正确定位车牌的问题;然后在AlexNet网络模型的基础上进行改进和重新构建,提出一种增强的卷积神经网络模型AlexNet-L,该模型是一种针对车牌字符识别的端对端网络模型,可提高车牌识别准确率,避免现有的基于车牌字符分割的车牌识别方法中因无法正确分割车牌字符对车牌字符识别的影响.实验结果表明,该方法可以更有效地提高车牌定位和车牌字符识别的准确度和效率.     

保偏光纤应力元成分分布的电子探针分析及双折射的模拟计算

利用电子探针波谱仪(WDS)对保偏光纤的横截面进行了成分分析,得到了径向掺杂元素的分布以及应力区和芯区的实际几何形状.实验分析表明保偏光纤截面应力掺杂区成分分布比较明显,从背散射像可以看出,中心白色区域为光纤的Ge掺杂的芯部,两侧黑色区域为B掺杂的应力区.扫描电镜能谱分析得到光纤截面能谱图,从而得到光纤内的杂质种类,这也是和工艺过程中所掺杂的元素相对应的.同时,在测得的应力元形状的基础上,利用微元算法模拟计算双折射与应力元形状及掺杂元素浓度的关系,为新型应力元结构光纤的设计提供依据.