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改性纤维素接枝聚丙烯酸甲酯吸附重金属性能研究

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改性纤维素接枝聚丙烯酸甲酯吸附重金属性能研究

作者：闫既龙山东大学

学位级别：硕士

水体重金属污染问题不仅威胁着人类的健康,而且对生态环境造成了严重的破坏,重金属废水的治理迫在眉睫。吸附法处理含重金属的废水具有操作简单、价格低廉、吸附性能好、可回收利用等优点,已成为一种实用可靠的水处理方法。吸附剂结构... 详细信息

水体重金属污染问题不仅威胁着人类的健康,而且对生态环境造成了严重的破坏,重金属废水的治理迫在眉睫。吸附法处理含重金属的废水具有操作简单、价格低廉、吸附性能好、可回收利用等优点,已成为一种实用可靠的水处理方法。吸附剂结构中需要存在能够吸附重金属离子的功能基团,其中羧基和氨基的吸附性能比较优秀。因此,研发出含羧基或多胺基团的高效吸附剂具有现实意义。丙烯酸甲酯（methyl acrylate, MA）是一种双官能团单体,常被用作于有机合成中间体,也可用来合成高分子聚合物。本课题以微晶纤维素为载体,MA为接枝聚合单体,通过硝酸铈铵（ceric ammonium nitrate, CAN）引发成功合成纤维素接枝聚丙烯酸甲酯（Cell-g-PMA）。随后使用氢氧化钠水解制备了吸附剂纤维素接枝聚丙烯酸钠（Cell-g-P（AA-Na））,并简易的表征了其在水溶液中对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）重金属离子的吸附行为。四乙烯五胺（tetraethylenepentamine, TEPA）是一种具有高效重金属吸附功能的水溶性多胺,本研究通过Cell-g-PMA与TEPA的胺解反应成功制备了多胺类改性吸附剂四乙烯五胺改性纤维素接枝聚丙烯酸甲酯（Cell-g-PMA-TEPA）,通过元素分析的表征手段确定了最优合成时间。随后,通过FTIR光谱、固态核磁碳谱、热失重TG/DTG分析和扫描电镜（SEM）对Cell-g-PMA-TEPA的结构和形貌进行了表征。为探究Cell-g-PMA-TEPA对水溶液中重金属离子的吸附性能,实验表征了其在水溶液中对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）重金属离子的吸附行为,结果如下：静态吸附性能研究中,吸附剂Cell-g-PMA-TEPA对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）的吸附过程分别在pH 5.0和pH 4.5时达到较好的效果,并均可在200min内达到吸附平衡,所得数据表明吸附过程符合准二级动力学吸附模型,即通过吸附剂与吸附质共享或交换电子所形成共价键的化学吸附。在对等温吸附模型的研究中发现：Langmuir等温吸附模型能更好的模拟实验过程,吸附剂对吸附质的吸附机理更趋于吸附剂均一表面的单层吸附,并且可推测出Cell-g-PMA-TEPA对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）的最大吸附容量分别为444.4mg/g和168.35mg/g。动态吸附性能研究中,吸附剂Cell-g-PMA-TEPA在特定参数下对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）的平衡吸附容量分别为440.4mg/g和170.6mg/g,由O.1M稀盐酸溶液淋洗后可再生吸附。经过五次吸附-洗脱循环后,平衡吸附容量都没有明显的下降,吸附容量损失均低于10%,吸附剂依然对Pb（Ⅱ）和Cu（Ⅱ）具有优秀的吸附性能。

关键词：纤维素接枝共聚改性重金属吸附

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埋地油气管道交流杂散电流腐蚀与防治措施

产业创新研究 2022年第14期 157-159页

作者：闫既龙沈艳丽国家管网集团山东运维中心鲁皖分公司山东济宁273100

本文结合国内外埋地油气管道交流干扰相关研究成果,介绍埋地油气管道交流杂散电流腐蚀相关理论与研究进展,并提出针对埋地油气管道交流干扰所采取的防护措施与建议等。

关键词：交流干扰埋地油气管道腐蚀速率电流密度腐蚀电位

氟碳/碳氢混合型阳离子表面活性单体的合成及性质研究

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氟碳/碳氢混合型阳离子表面活性单体的合成及性质研究

“范”与“失范”:情境性旅游伦理感知中的社会主张与个人建构

中国化学会第十四届胶体与界面化学会议

作者：车玉菊高清房美灵闫既龙马庆林孟凡君山东大学(威海)海洋学院

＜正＞表面活性单体是一种功能性表面活性剂,这种表面活性剂分子不仅包括两亲结构（亲水头基和疏水尾基）,而且还有可聚合的双键基团。这种独特的分子结构使它们在生物医学、纳米科学、高分子合成等科技领域广泛应用[1]。碳氟/碳氢混合... 详细信息

＜正＞表面活性单体是一种功能性表面活性剂,这种表面活性剂分子不仅包括两亲结构（亲水头基和疏水尾基）,而且还有可聚合的双键基团。这种独特的分子结构使它们在生物医学、纳米科学、高分子合成等科技领域广泛应用[1]。碳氟/碳氢混合表面活性单体是一种同时具有碳氟和碳氢疏水基团的特殊表面活性单体,与碳氢表面活性单体相比,其具有较高的表面活性、热稳定性和化学稳定性,

关键词：表面活性单体碳氟表面活性剂表面张力共振光散射

来源： cnki会议评论

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旅游科学 2024年第4期38卷 15-37页

作者：闫子龙谢彦君海南大学国际旅游与公共管理学院海南大学旅游体验研究与设计中心

文章从旅游活动中的旅游行为失范现象切入,研究具体情境中旅游伦理感知的作用机制,从概念辨析、逻辑思辨和科学实证等不同进路对情景化旅游伦理感知及其对旅游者行为的影响机制进行了考察。研究结果表明:旅游伦理感知的作用机制是一种... 详细信息

文章从旅游活动中的旅游行为失范现象切入,研究具体情境中旅游伦理感知的作用机制,从概念辨析、逻辑思辨和科学实证等不同进路对情景化旅游伦理感知及其对旅游者行为的影响机制进行了考察。研究结果表明:旅游伦理感知的作用机制是一种体验动机导向的主观建构。社会层面的旅游伦理是一种共识性的伦理理型,其作用机制有赖于旅游者在伦理的情境性感知基础上所形成的个人建构结果。个体对于情景化旅游伦理的感知建构是一个体验导向的主观选择过程,此过程不仅受到客观层面建构障碍的阻遏,还与旅游者主观层面的建构过程相关,二者的交互作用共同发生于旅游情境当中,从而使旅游者的伦理建构往往呈现某种遮蔽现象,进而导致旅游者行为呈现失范倾向,甚至出现旅游交往的社会情境因不伦扰动而失序的情况。为此,文章根据建构障碍和建构过程在主客观层面的不同影响,将旅游行为失范进一步划分为伦理失察与伦理僭越两大类型,并据以辨析不同旅游行为失范背后的成因差异,为纾解或消除旅游行为失范提供理论参考,以期进一步丰富旅游伦理领域的相关研究。

关键词：情景化旅游伦理体验导向主观建构旅游行为失范旅游者行为

基于AI自学习的煤层自燃特征气体定量评价研究

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工矿自动化 2024年第S1期 104-109页

作者：董康宁闫寿庆张宝龙北京思优特科技发展有限公司扎赉诺尔煤业有限责任公司

煤层自燃是矿井的主要灾害之一，给矿井安全正常运营带来了巨大的威胁。针对传统煤自燃气体预测模型预测精度较差，且基于BP神经网络的预测模型测试时易出现过拟合的问题，基于AI自学习算法（随机森林和BP神经网络）构建了煤自燃特征气... 详细信息

煤层自燃是矿井的主要灾害之一，给矿井安全正常运营带来了巨大的威胁。针对传统煤自燃气体预测模型预测精度较差，且基于BP神经网络的预测模型测试时易出现过拟合的问题，基于AI自学习算法（随机森林和BP神经网络）构建了煤自燃特征气体定量评价模型，并对其参数进行优化。通过实验和对比分析发现，基于随机森林的煤自燃特征气体定量评价模型在训练和测试阶段表现出了较高的准确性和鲁棒性，预测精度明显优于基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型。基于随机森林的煤自燃特征气体定量评价模型的MAE、MAPE、RMSE及R2指标均优于基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型，而基于BP神经网络的煤自燃特征气体定量评价模型在测试阶段出现了过拟合现象，降低了其鲁棒性和预测精度。研究结果表明，基于AI自学习的煤自燃气体定量评价模型具有较高的准确率和可靠性，为煤自燃预测及煤自燃火灾早期预防提供了重要参考。

关键词：机器学习煤层自燃气体指标

芍药苷对糖尿病周围神经病变状态下线粒体输入途径蛋白TOM20的作用

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中草药 2024年第9期55卷 2987-2995页

作者：刘东齐闫仕祺刘浩龙杨鑫伟首都医科大学中医药学院中医络病研究北京市重点实验室北京100069 首都医科大学附属北京朝阳医院北京100020

目的探究芍药苷对糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)大鼠坐骨神经和高糖环境下雪旺细胞(Schwann cells,SCs)线粒体输入途径蛋白线粒体外膜转位酶20(translocase of outer mitochondrial membrane 20,TOM20)的影响。方法以25、100、150 mmol/L葡萄糖分别干预RSC96雪旺细胞株12、24、48 h,用高内涵分析法检测TOM20和线粒体硫氧还蛋白2(mitochondrial thioredoxin 2,Trx2)的表达;设置对照组(给予25 mmol/L葡萄糖)、TOM20 siRNA组、TOM20 siRNA+芍药苷24 h组和TOM20 siRNA+芍药苷48 h组,转染TOM20 siRNA后给予10 mmol/L芍药苷分别干预24、48 h,利用Western blotting检测TOM20和Trx2蛋白表达;设置对照组(给予25 mmol/L葡萄糖)、高糖组(给予150 mmol/L葡萄糖)和芍药苷组(给予150 mmol/L葡萄糖和10 mmol/L芍药苷),利用高内涵分析法检测TOM20和Trx2蛋白表达。制备DPN大鼠模型,给予白芍总苷后,利用免疫荧光法检测大鼠坐骨神经中TOM20和Trx2蛋白表达。结果高内涵分析结果显示,150 mmol/L葡萄糖干预12、24 h后,TOM20和Trx2蛋白表达水平均显著降低(P<0.05、0.01),且2种蛋白的表达变化存在相关性。与对照组比较,高糖组TOM20和Trx2蛋白表达均显著降低(P<0.01);与高糖组比较,芍药苷组TOM20和Trx2蛋白表达均显著升高(P<0.01)。Western blotting结果显示,与对照组比较,TOM20 siRNA组TOM20和Trx2蛋白表达水平均显著降低(P<0.05、0.01);与TOM20 siRNA组比较,芍药苷干预24、48 h后TOM20和Trx2蛋白表达水平均显著升高(P<0.05、0.01)。与对照组比较,模型组大鼠坐骨神经中TOM20和Trx2蛋白表达均显著降低(P<0.01);与模型组比较,白芍总苷组TOM20和Trx2蛋白表达均显著升高(P<0.01)。结论芍药苷能够通过上调SCs以及大鼠坐骨神经中TOM20蛋白的表达,促进Trx2蛋白的线粒体输入,从而有效对抗线粒体氧化应激干预DPN。

关键词：芍药苷雪旺细胞糖尿病周围神经病变线粒体膜外转位酶20 线粒体硫氧还蛋白

基于CeO/CoOOH纳米酶的比色分析法快速检测水果中的抗坏血酸

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食品科学 2024年

作者：岳晓月吴朝云闫曙亮符龙赵电波郑州轻工业大学食品与生物工程学院冷链食品加工与安全控制教育部重点实验室河南省冷链食品质量安全控制重点实验室

本研究采用液相沉淀法合成了一种二氧化铈(CeO2)修饰羟基氧化钴（CoOOH）的纳米材料CeO2/CoOOH。CeO2/CoOOH具有良好的类氧化酶活性，可以直接氧化3，3’，5，5’-四甲基联苯胺（TMB）为蓝色的o x-TMB，而抗坏血酸（AA）的强还原性可以... 详细信息

本研究采用液相沉淀法合成了一种二氧化铈(CeO2)修饰羟基氧化钴（CoOOH）的纳米材料CeO2/CoOOH。CeO2/CoOOH具有良好的类氧化酶活性，可以直接氧化3，3’，5，5’-四甲基联苯胺（TMB）为蓝色的o x-TMB，而抗坏血酸（AA）的强还原性可以将ox-TMB还原为TMB，导致ox-TMB在652 nm处的吸光度降低，同时蓝色褪去。在此基础上，我们开发了一种新的检测AA的比色传感器。实验结果表明：该传感器显示出对AA的高灵敏度响应，检测极限为2.73 μg/mL，检测范围为5～100 μg/mL，并成功应用于橙子和苹果样品中AA的快速检测。

关键词：快速检测比色法抗坏血酸纳米酶

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基于多任务学习的语音情感识别

数据采集与处理 2024年第2期39卷 424-432页

作者：李云峰闫祖龙高天方昕邹亮中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 科大讯飞股份有限公司核心研发平台合肥230088

在近期的语音情感识别研究中,研究人员尝试利用深度学习模型从语音信号中识别情感。然而,传统基于单任务学习的模型对语音的声学情感信息关注度不足,导致情感识别的准确率较低。鉴于此,本文提出了一种基于多任务学习、端到端的语音情感... 详细信息

在近期的语音情感识别研究中,研究人员尝试利用深度学习模型从语音信号中识别情感。然而,传统基于单任务学习的模型对语音的声学情感信息关注度不足,导致情感识别的准确率较低。鉴于此,本文提出了一种基于多任务学习、端到端的语音情感识别网络,以挖掘语音中的声学情感,提升情感识别的准确率。为避免采用频域特征造成的信息损失,本文利用基于时域信号的Wav2vec2.0自监督网络作为模型的主干网络,提取语音的声学特征和语义特征,并利用注意力机制将两类特征进行融合作为自监督特征。为了充分利用语音中的声学情感信息,使用与情感有关的音素识别作为辅助任务,通过多任务学习挖掘自监督特征中的声学情感。在公开数据集IEMOCAP上的实验结果表明,本文提出的多任务学习模型实现了76.0%的加权准确率和76.9%的非加权准确率,相比传统单任务学习模型性能得到了明显提升。同时,消融实验验证了辅助任务和自监督网络微调策略的有效性。

关键词：深度学习多任务学习语音情感识别自监督模型微调策略

融合DAE-LSTM的认知物联网智能频谱感知算法

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 299-306页

作者：段闫闫徐凌伟青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

第五代(fifth-generation,5G)移动通信技术的兴起,推动了物联网(Internet of things,IoT)的发展。然而,随着物联网数据传输量的爆发式增长,频谱资源短缺问题越来越严重。频谱感知技术极大的提高了物联网频谱利用率。但是,物联网移动通... 详细信息

第五代(fifth-generation,5G)移动通信技术的兴起,推动了物联网(Internet of things,IoT)的发展。然而,随着物联网数据传输量的爆发式增长,频谱资源短缺问题越来越严重。频谱感知技术极大的提高了物联网频谱利用率。但是,物联网移动通信环境的复杂性高以及信号易畸变的特性,对现有的频谱感知算法提出了重大挑战。因此,提出了一种融合去噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)和改进长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的智能频谱感知算法。DAE通过编码和解码过程挖掘移动信号的底层结构特征,改进的LSTM频谱感知分类器模型结合过去时刻信息特征对时序信号序列进行分类。与支持向量机(support vector machine,SVM)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、LeNet5、学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)和Elman算法相比,该算法的感知性能提高了45%。

关键词：认知物联网智能频谱感知去噪自编码器长短时记忆网络