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香豆素型离子液体探针制备及荧光检测Fe性能

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精细化工 2024年

作者：邵鑫翔周炜骅邹佳欣车思莹浙江工业大学化学工程学院

3-氯-7-羟基-4-甲基香豆素（HDQ）和正十六烷基三己基羟基化磷{[P66614][OH]}通过酸碱去质子化反应制备了香豆素型离子液体探针[HDQ][P66614]。采用1HNMR、FTIR、MS、荧光分光光度计对探针[HDQ][P66614]进行了表征。通过检测灵敏度、选... 详细信息

3-氯-7-羟基-4-甲基香豆素（HDQ）和正十六烷基三己基羟基化磷{[P66614][OH]}通过酸碱去质子化反应制备了香豆素型离子液体探针[HDQ][P66614]。采用1HNMR、FTIR、MS、荧光分光光度计对探针[HDQ][P66614]进行了表征。通过检测灵敏度、选择性和抗干扰实验，考察了探针[HDQ][P66614]对Fe3+的检测限（LOD）、特异性和抗金属阳离子干扰的检测能力，对其检测机理进行了分析，将探针[HDQ][P66614]用于豆干、香蕉干、果冻中Fe3+的检测。结果表明，探针[HDQ][P66614]中HDQ作为荧光信号基团和特异性识别基团，与Fe3+以物质的量比1∶4进行络合形成了非荧光复合物；Fe3+在60～600 μmol/L的范围内，与探针[HDQ][P66614]溶液的荧光强度具有较好的线性关系，LOD=0.6 μmol/L；探针[HDQ][P66614]合成简单、检测Fe3+响应时间10 s，探针[HDQ][P66614]在pH＝2～12内对Fe3+均有荧光猝灭响应，当pH远离7时，猝灭现象更明显；探针[HDQ][P66614]对Fe3+的检测表现出特异性和对Al3+、Ca2+、Cr3+等10种金属阳离子的抗干扰能力，在实际样品的检测中，Fe3+回收率在95.4%～106.6%，相对标准偏差0.53%～2.45%。

关键词：香豆素荧光探针 Fe 快速检测功能材料

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新闻编辑思维创新与能力提升思考

中国报业 2024年第8期 126-127页

作者：车雪莹电影数字节目管理中心

在新媒体技术及其平台大规模普及之后,媒体融合趋势越发凸显,一方面为信息内容编辑传播带来不同于以往的便利,另一方面也需要信息内容具备与之相匹配的性质。新闻编辑需要结合媒体融合趋势做出创新的调整和优化,以便确保新闻内容可以适... 详细信息

在新媒体技术及其平台大规模普及之后,媒体融合趋势越发凸显,一方面为信息内容编辑传播带来不同于以往的便利,另一方面也需要信息内容具备与之相匹配的性质。新闻编辑需要结合媒体融合趋势做出创新的调整和优化,以便确保新闻内容可以适应新的传播环境。本文就新闻编辑的思维创新与能力提升进行分析。

关键词：新闻编辑思维创新能力提升

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内外辨治老年性阴道炎68例

中国实用乡村医生杂志 2005年第7期12卷 48-48页

作者：车遵莹张兴兰山东省沂南县苏村卫生院 276300 山东省沂南县妇幼保健院

老年性阴道炎是老年妇女常见病之一.临床主要症状为白带增多,白带呈黄水状;感染严重时,白带可呈脓性、有臭味;黏膜有表浅溃疡时,分泌物为血性;常伴有外阴瘙痒及灼热感;炎症波及阴道前庭及尿道口周围黏膜时,可致尿频、尿痛或尿失禁.属中... 详细信息

老年性阴道炎是老年妇女常见病之一.临床主要症状为白带增多,白带呈黄水状;感染严重时,白带可呈脓性、有臭味;黏膜有表浅溃疡时,分泌物为血性;常伴有外阴瘙痒及灼热感;炎症波及阴道前庭及尿道口周围黏膜时,可致尿频、尿痛或尿失禁.属中医的带下病、阴痒之范畴.本文采用中西医结合内外辨治68例,取得较好疗效,报告如下.

关键词：阴道炎老年人中药

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基于机器学习算法的典型工业区环境空气VOCs浓度预测研究

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环境科学研究 2024年第8期37卷 1694-1702页

作者：车祥上海市环境监测中心上海200235

挥发性有机物(VOCs)是重要的臭氧前体物,实现VOCs浓度预测可为区域大气污染预警与精准管控提供支撑。基于2022年上海市某典型工业区的区域观测VOCs小时体积分数、同期中尺度天气模型(WRF)分层气象因子预报数据、重点企业用电量数据,利... 详细信息

挥发性有机物(VOCs)是重要的臭氧前体物,实现VOCs浓度预测可为区域大气污染预警与精准管控提供支撑。基于2022年上海市某典型工业区的区域观测VOCs小时体积分数、同期中尺度天气模型(WRF)分层气象因子预报数据、重点企业用电量数据,利用长短期记忆网络(LSTM)算法构建了区域VOCs预测模型,对2023年1-4月区域VOCs小时体积分数进行预测,预报时效为24 h。基于区域污染溯源结果,构建了正常排放情景数据集,将预测值、观测值、正常排放情景数据集进行比较和分析,评估了预测值的准确性。结果表明:①区域VOCs体积分数预测值变化趋势与观测值基本一致,总体略低于观测值,在小时及日均两个级别均具有良好的线性相关关系。VOCs小时体积分数预测值的均方根误差(RMSE)为23.71×10^(-9),标准化平均偏差(NMB)为-10.4%,相关系数(r)为0.53,平均绝对误差(MAE)为12.73×10^(-9),两倍因子百分比(FAC2)为86.9%,VOCs日均体积分数预测值的RMSE、r、MAE、FAC2分别为11.33×10^(-9)、0.81、7.06×10^(-9)、96.7%。②模型可准确预测正常排放情景下的区域VOCs体积分数变化,突发异常排放导致的短时VOCs高值是VOCs小时体积分数预测值误差的主要来源,且贡献率一般超过30%。不同气象条件下异常排放对区域VOCs体积分数的影响程度不同,扩散条件愈不利,异常排放对区域VOCs浓度的影响愈大。③预测模型误差的来源分析表明,更多种类高分辨率活动量表征数据及更精细的气象预测数据有助于进一步提升预测模型的准确性。研究显示,LSTM算法可实现工业区环境空气VOCs浓度预测,进而识别气象条件及异常排放对区域VOCs浓度的影响。

关键词：机器学习长短期记忆网络挥发性有机物(VOCs) 预测环境空气

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