利普斯他汀的微填充床连续流动加氢

采用微填充床反应器首次实现了利普斯他汀连续流动加氢合成奥利司他,优化的反应条件为：氢气压力为1 MPa,温度为50℃,溶剂是庚烷,原料浓度是50 mg/mL,氢气/利普斯他汀摩尔比为3∶1,质量空速为0.3 h^-1,催化剂采用1%Pd/Al₂O₃。相较于传统高压加氢釜工艺,连续流动加氢工艺节约钯催化剂80%,产率提升5%,同时具有本质安全的特点,更适合现代工业生产。     

基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法

在大数据时代,电子表格无处不在,它们的结构样式多变、语义丰富。为了自动化地理解电子表格的逻辑结构,一项关键的步骤是对表格单元格分类,区分出标题单元格和内容单元格。为完成表格单元格分类,首先抽取来自表格的结构、样式和语义的6种特征,其次基于深度学习的方法对多样化的特征进行编码和融合,最后构建了一个U-Net结构的神经网络模型来学习特征与单元格类型间的关系。实验结果显示了特征选择和模型结构设计的合理性,证明了所提方法的有效性。     

陶瓷膜在奥利司他中间体利普斯他汀提取中的应用

采用陶瓷膜并通过酒精透析方式提取了亲脂性化合物利普斯他汀。根据陶瓷膜通量和乙醇耗量确定了利普斯他汀提取的基本参数：陶瓷膜孔径为50 nm、膜面流速为5 m/s、平均跨膜压力为0.10 MPa,发酵液浓缩倍数达到2倍时开始流加95%乙醇,乙醇流加速度和渗透液通量一致,维持循环罐液位不变,渗透液酒精浓度达到55度时开始收集渗透液,95%乙醇总用量为2倍体积,此时,利普斯他汀回收率达到95.0%,满足了生产需求。采用控制跨膜压力的方法显著提高了利普斯他汀渗透液通量,并为进一步提高陶瓷膜设备的渗透液通量及扩大适用范围提供了思路。     

基于ECT的优先权约束作业调度策略研究

为了协调网格计算中异构资源在多用户之间的合理共享,满足不同用户需求,该文提出一种基于ECT的优先权约束作业调度策略。该策略充分考虑不同作业的期望完成时间,并通过为不同级别用户设置优先级,使得高优先权用户的作业优先执行,保证绝大多数作业在期望完成时间之内完成,同时平衡了各种资源的利用率。该策略解决了网格环境下不同类别用户无冲突共享资源问题,提高了用户满意程度,实现了作业与异构资源之间的合理匹配。