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ZnIn_(2)S_(4)基光催化剂的制备及改性研究进展

2018年

作者： (美)欧内斯特·海明威

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材料导报 2024年第3期38卷 7-12页

作者：李冠琼梁海欧李春萍白杰内蒙古工业大学化工学院呼和浩特010051 内蒙古工业催化重点实验室呼和浩特010051

近年来,硫锌铟(ZnIn_(2)S_(4))作为层状结构的三元金属硫化物,是一种典型的可见光响应光催化剂,由于其无毒,易于合成,具有可调的带隙、较好的物理化学稳定性以及优异的光催化活性等一系列优势,一度被应用于光催化的不同领域。本文着眼于... 详细信息

近年来,硫锌铟(ZnIn_(2)S_(4))作为层状结构的三元金属硫化物,是一种典型的可见光响应光催化剂,由于其无毒,易于合成,具有可调的带隙、较好的物理化学稳定性以及优异的光催化活性等一系列优势,一度被应用于光催化的不同领域。本文着眼于ZnIn_(2)S_(4)的晶体结构和生长机理,综述了ZnIn_(2)S_(4)常用的制备工艺。此外,基于ZnIn_(2)S_(4)存在的弊端,总结了提高ZnIn_(2)S_(4)光催化性能的各种调控策略,包括形貌和结构工程、空位工程、掺杂工程以及半导体异质结的构建,并深入分析了不同调控方式对ZnIn_(2)S_(4)光催化性能增强的内在原因。最后,提出ZnIn_(2)S_(4)基光催化剂目前面临的挑战和未来的应用前景。

关键词： ZnIn_(2)S_(4) 制备工艺改性策略光催化

基于风味组学的酱香白酒尾酒风味结构解析及质量评价

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基于风味组学的酱香白酒尾酒风味结构解析及质量评价

作者：欧又铭贵州大学

学位级别：硕士

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水稻苗期耐低氮材料鉴定及候选基因挖掘

水稻苗期耐低氮材料鉴定及候选基因挖掘

作者：欧英卓黑龙江大学

学位级别：硕士

氮素是植物正常生长和发育不可或缺的组分之一。因此,在农业生产中,为保证作物产量氮肥的施用不可避免。然而,这一过程中由于氮肥施用不合理及氮肥利用效率低所导致的环境污染已成为我国水稻生长区面临的重要问题。因此,挖掘水稻中与氮... 详细信息

氮素是植物正常生长和发育不可或缺的组分之一。因此,在农业生产中,为保证作物产量氮肥的施用不可避免。然而,这一过程中由于氮肥施用不合理及氮肥利用效率低所导致的环境污染已成为我国水稻生长区面临的重要问题。因此,挖掘水稻中与氮利用效率相关基因,阐明水稻耐低氮生理机制和遗传机制,有利于培育耐低氮的优良品种,这对保障粮食安全、保护环境具有重要的实践意义。NH4+和NO3-是稻田中水稻可利用氮的主要化学形态,但是目前在水稻NO3-吸收利用机制上的研究较少。Cl O3-是NO3-的类似物,对氯酸盐敏感性的大小是水稻硝酸盐同化效率的一个可靠的替代指标。本研究基于材料间氯酸盐敏感性的差异,以自然群体和突变体群体为材料,通过研究获得的主要结果如下:1.以包含159份水稻种质的自然群体为材料,利用7个氯酸盐敏感性指标与586,931个高质量单核苷酸多态性（SNP）标记,基于Farm CPU模型进行全基因组关联分析（GWAS）鉴定到53个显著关联的SNPs(p≤10-5),得到31个与氯酸盐敏感性相关QTLs,分布在除第1、4、5号外的9条染色体上。随后对在两个性状下共同检测到的4个QTLs及2个单一指标下最为显著、表型贡献率（PVE）高的QTLs进一步分析,根据基因注释信息、文献信息、单倍型分析及在不同浓度硝态氮诱导下的转录水平筛选出6个高可信度候选基因,这些基因的表达受不同浓度硝酸盐显著诱导。2.使用氯酸盐从6,000多个突变体株系筛选出3个氯酸盐极端敏感材料（即耐低氮株系）。通过低氮处理实验,发现与野生型相比,低氮胁迫下耐低氮突变体株系的根系形态变化受低氮诱导更为显著,且具有更加良好的根系形态;同时,根部的硝酸还原酶和亚硝酸还原酶活性也显著高于野生型。对幼苗不同浓度NO3-供应下不同部位中已报道NUE基因的q RT-PCR的结果表明,本研究中的耐低氮突变体材料可能通过加强对NO3-的吸收、转运而达到提高低氮耐性。3.低氮处理下,耐低氮突变体及野生型根部的转录组测序（RNA-seq）结果表明,耐低氮突变体低氮胁迫下的差异表达基因（DEGs）特异性富集与转运、催化活性、离子结合等相关的GO条目,这进一步揭示突变体耐低氮能力增强与转运活性增强有关。对耐低氮突变体的特异性低氮响应DEGs分析表明,苯丙素类代谢通路（dosa00940）可能在提高水稻耐低氮能力上发挥一定作用;其次,突变体根系形态的变化可能与根系生长发育相关的基因上调表达有关,并且LOC＿Os01g73730和LOC＿Os10g40430也可能在这一过程中发挥作用;同时,MYB、NAC、b HLH等转录因子可能参与调控水稻对低氮的响应及氮素的转运。4.结合GWAS和RNA-seq结果,LOC＿Os03g56950（Osb HLH152）和LOC＿Os11g43520（Os GRX23）在GWAS候选基因集和转录组低氮响应DEGs中均被定位,进一步证明这两个基因在水稻耐低氮上可能发挥作用。综上所述,氯酸盐是挖掘NUE基因及筛选耐低氮材料的有效方法。本研究通过对自然群体GWAS和对突变体RNA-seq分析挖掘出的NUE候选基因,在耐低氮育种上具有很大的潜力,为培育耐低氮水稻提供有用信息。同时,本研究发现多个MYB、NAC、b HLH等转录因子可能在低氮响应中发挥作用,为水稻低氮响应的调控机制提供新的研究方向。

关键词：水稻耐低氮氯酸盐 GWAS 转录组测序

2,5-呋喃二甲酸生物基共聚酯弹性体的气体阻隔性能研究

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2,5-呋喃二甲酸生物基共聚酯弹性体的气体阻隔性能研究

作者：欧庆鹏湖北大学

学位级别：硕士

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丧钟为谁而鸣

2019年

作者： (美)欧内斯特·海明威

来源：南通市图书馆图书评论

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履齿结构对深海沉积物扰动分析

哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1127-1134页

作者：胡琼王洋洋欧雨佳朱静妍中南大学机电工程学院湖南长沙410000

为探究集矿车在行进过程中履带运动对深海沉积物的扰动机理,并建立适用于机械结构与沉积物作用的仿真模型,结合水槽实验和模拟分析,设定对照试验,研究机械结构运动对沉积物的扰动作用和羽状流扩散现象。实验与仿真结果表明:偏置一字形... 详细信息

为探究集矿车在行进过程中履带运动对深海沉积物的扰动机理,并建立适用于机械结构与沉积物作用的仿真模型,结合水槽实验和模拟分析,设定对照试验,研究机械结构运动对沉积物的扰动作用和羽状流扩散现象。实验与仿真结果表明:偏置一字形履齿低扰动性能较好,扰动最大速度在1.5 m/s以下;扰动源的下陷深度和转速对水槽中的浊度变化有显著影响,浊度计最大和最小测量值为4 381.3 mg/L和3 073.3 mg/L,相差29.9%,峰值时间相差超过50%。搭建欧拉多相流模型,设定参数和边界条件,仿真与试验结果接近,可用于后续开展小范围内的机械扰动研究。

关键词：深海采矿履齿沉积物扰动水槽实验欧拉多相流模型浊度数值仿真

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融资融券与网络互动平台问答特征

当代财经 2024年

作者：宋沛欣秦浩原辛宇中山大学管理学院

基于我国资本市场融资融券制度分步试点、逐步放开的“准自然实验”场景，对深证互动易、上证e互动中投资者负面提问的问答文本数据进行了非结构化文本分析，探讨融资融券对投资者提问特点和上市公司回复策略的影响。研究发现，上市公... 详细信息

基于我国资本市场融资融券制度分步试点、逐步放开的“准自然实验”场景，对深证互动易、上证e互动中投资者负面提问的问答文本数据进行了非结构化文本分析，探讨融资融券对投资者提问特点和上市公司回复策略的影响。研究发现，上市公司在成为融资融券标的物后，投资者在网络互动平台中将对其提出更多的负面提问，然而，公司对于该类提问的回复字数将显著减少、回复文本相似度将显著降低，呈现出简洁化、模糊化回复的特征。机制分析表明，其一，融资融券情境下，投资者负面提问为公司带来股价下行风险，促使公司回复更加模糊；这体现在企业感知不确定性程度更大时、经营风险水平更高时，上述研究结论更加显著。其二，融资融券为上市公司带来更高的信息披露合规风险，进而促使公司在信披方面更加谨慎；这体现在专有成本更高、内部控制相对薄弱的公司，上述研究结论更加显著。为此，需要进一步优化网络互动平台中投资者与公司互动的监管方案，营造融资融券情境下更加透明、质量更高的上市公司投资者关系。

关键词：融资融券网络互动平台问答文本特征投资者关系

“高中生物学中的生物信息学基础”校本课程开发与实践研究

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“高中生物学中的生物信息学基础”校本课程开发与实践研究

作者：付习欧云南师范大学

学位级别：硕士

数控铣床切削过程能量消耗预测及能量效率优化

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数控铣床切削过程能量消耗预测及能量效率优化

作者：欧桂雄南昌大学

学位级别：硕士

我国机床拥有数量庞大,其能源消耗问题十分突出,存在能量消耗大且效率低的问题,其中数控铣床由于高速运动、高功率驱动和辅助系统的运行特点,会导致大量能源消耗和环境负荷,所以降低数控铣床能量消耗和提高数控铣床能量效率是一个急需... 详细信息

我国机床拥有数量庞大,其能源消耗问题十分突出,存在能量消耗大且效率低的问题,其中数控铣床由于高速运动、高功率驱动和辅助系统的运行特点,会导致大量能源消耗和环境负荷,所以降低数控铣床能量消耗和提高数控铣床能量效率是一个急需解决的问题。此外,数控铣床切削过程功率获取是研究数控铣床能量效率的前提,而在现实生产中数控铣床的切削功率难以直接获取,且传统的切削过程功率研究需要基于复杂的切削功率模型,很少考虑刀具磨损的影响。在数控铣床的操作中,工艺参数的选择直接影响着能量消耗情况,通过优化加工参数来降低生产成本,实现机床的绿色生产是最为经济实用且易于实施的方法。为了研究数控铣床节能问题,本文针对数控铣床切削过程能量消耗预测和能量效率优化进行了研究。本文设计了一种基于变分模态分解(Variational Mo-de Decomposition,VMD)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SS A)与长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络结合的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型。首先,采用人工智能机器视觉技术对刀具磨损图片进行分析处理,获取刀具磨损图像的数字化特征,从而得到刀具最大磨损量;然后建立VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,利用VMD对数控铣床运行数据进行分解,接着用SSA算法对LSTM神经网络超参数寻优,并将分解出的铣床运行数据分量输入到LSTM神经网络,并将每个分量的预测值相加,得到切削功率预测值。同时也设计了考虑刀具磨损的多目标能量效率优化模型,结合刀具剩余寿命指标,综合考虑能耗成本、刀具成本、时间成本,并以非支配遗传三代算法(Non-Dominated Genetic Algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ)进行求解。最后以面铣加工为例,将所提出的预测模型与BP神经网络、LSTM神经网络、VMD-LSTM网络和传统模型进行对比分析,验证了所提预测模型的有效性和优越性。结果表明:利用VMD-SSA-LSTM神经网络建立的预测模型展现出较高的精确度,平均绝对误差百分比为1.53%,与BP神经网络、LSTM神经网络以及传统经验模型相比,本文提出的模型有更高预测准确度;对于能量效率优化,本文利用非支配遗传算法三代算法确定最佳的加工参数组合方案,NSG A-Ⅲ方案较单目标的总成本有所降低,从算法指标性能上看NSGA-Ⅲ的反世代距离和Spread值均小于NSGA-Ⅱ,表明NSGA-Ⅲ较NSGA-Ⅱ有更好的收敛性和多样性。

关键词：切削过程功率刀具磨损能耗预测模型能量效率优化模型计算机视觉技术