金红石TiO2(011)表面的理论研究进展

基于密度泛函理论 (DFT) 的第一性原理 (First-principles) 计算方法，就金红石TiO₂(011)表面在理论方面的研究进展做了介绍.首先，通过阐述研究金红石TiO₂(011)表面的必要性和实验在其结构方面的研究进展，介绍了金红石TiO₂(011)表面的电子结构和光学性质，指出并验证了该表面对可见光有较强的响应能力.随后，介绍了金红石TiO₂(011)表面的缺陷和杂质，指出吸附H原子和形成O缺陷后还能显著增强其在红外区的红外吸收.在此基础上，不仅从理论上提供了一些传统实验所无法提及的数据资料，还弥补了相关实验在微观领域研究中的不足.最后，就目前金红石TiO₂(011)表面研究中存在的问题做了展望，指出金红石TiO₂(011)表面各种表面现象的微观本质是未来研究的重点内容.     

Se掺杂Bi_2Te_3电子结构第一性原理研究

碲化铋(Bi_2Te_3)是一种常见的热电材料。本文研究了硒(Se)掺杂对Bi_2Te_3电子结构的影响。本文从Bi_2Te_3的晶格结构出发,利用第一性原理对Se掺杂Bi_2Te_3所得的Bi_2Te_(3-x)Se_x(x=0, 1, 2, 3)四种材料进行晶格结构优化,并计算它们的能带和态密度。我们发现自旋轨道耦合作用对Bi_2Te_3电子结构的影响非常大,另外还发现Se掺杂会使Bi_2Te_3能带发生劈裂,使得费米能附近态密度增加。     

基于物理的海洋场景模拟技术综述

系统阐述海洋场景模拟的发展历程以及当前基于物理的海洋场景模拟热点问题和前沿理论,并对浪花的动态仿真、流体表面重建以及流固耦合等细节增强策略进行详细分析和总结,就实时模拟问题中的加速策略进行了简要论述.     

胰岛素样生长因子-1衍生物的研究进展

胰岛素样生长因子-1(IGF-1)是一种与生长激素产生生理作用过程息息相关的活性蛋白多肽物质,可以促进糖类、脂类、蛋白质和无机盐的代谢。然而,IGF-1长期使用给患者带来的不良反应大大限制了它的临床应用,为了扩大IGF-1在医学领域的应用,科研工作者正积极开发IGF-1相关的衍生物。综述了采用基因工程和分子生物学技术合成的截短型IGF-1、加长型IGF-1、IGF-1-Fc融合蛋白和聚乙二醇化的IGF-1衍生物,阐释了IGF-1衍生物优良的生物学功能,可为其他蛋白类药物的研发提供指导。     

重氮偶合分光光度法测量水中痕量亚硝酸盐含量

水中亚硝酸盐含量的测定一般采用的是重氮偶合分光光度法,因为其测量范围大,显色比较稳定。通过单因素试验和正交试验得到最优条件是:时间90min,对氨基苯磺酸量1.25m L,盐酸N-(1-萘)-乙二胺量1.25m L。此方法测定亚硝酸盐的回收率在97.0%~103.0%,相对标准偏差小于1.980%。     

甘肃省肃北县金庙沟金矿地质特征及找矿标志

金庙沟金矿区位于甘肃省肃北蒙古族自治县,通过对该矿床成矿地质背景、矿床地质特征的分析,构造作用为金庙沟金矿最主要的控矿因素。矿体分布在近东西向的破碎蚀变带中的细小石英脉中,并严格受其控制。系统总结了金庙沟金矿的地质特征、成矿条件、分析了矿床,的成矿模式。通过论述初步认为,该矿床是构造控制的中低温热液型金矿床。     

基于exp(-Φ(ξ))方法求解系列Burgers方程的近似解析解

研究了Burgers方程和改进Burgers方程基于exp(-Φ(ξ))方法的近似解析解.数值算例表明该方法求解Burgers方程和改进Burgers方程的近似解析解是有效的.     

凝胶-燃烧法制备CaMoO4_:Tb~(3+)绿光荧光粉

采用凝胶-燃烧法合成了CaMoO_4:Tb⁽³⁺⁾绿色荧光粉,借助X射线粉末衍射仪(XRD)、场发射扫描电镜(FE-SEM)、荧光光谱仪(PL)对样品的晶体结构、形貌、发光特性等进行分析,结果表明:所得CaMoO_4:Tb(3+)绿色荧光粉,借助X射线粉末衍射仪(XRD)、场发射扫描电镜(FE-SEM)、荧光光谱仪(PL)对样品的晶体结构、形貌、发光特性等进行分析,结果表明:所得CaMoO_4:Tb⁽³⁺⁾样品为四方白钨矿型结构,平均粒径为450 nm左右;CaMoO_4:Tb(3+)样品为四方白钨矿型结构,平均粒径为450 nm左右;CaMoO_4:Tb⁽³⁺⁾荧光粉在276 nm紫外光激发下发射绿光,色度坐标为(0.2741,0.5683);Tb(3+)荧光粉在276 nm紫外光激发下发射绿光,色度坐标为(0.2741,0.5683);Tb⁽³⁺⁾最佳掺杂量为x=0.025 mol,柠檬酸的最佳加入量为a=n(NO(3+)最佳掺杂量为x=0.025 mol,柠檬酸的最佳加入量为a=n(NO^(3-))/n(C_6H_8O_7)=3.5,最佳点火温度为650℃。     

具有随机扰动强度的冲击预测模型

基于历史数据信息,提出了具有随机扰动强度的冲击预测模型.在预测步长大于和小于给定模型阶数的情况下,分别给出了冲击强度未来n步的估计值Y_(t+n)|Y_t,Y_(t-1),….在正态假设下,推导出预测值置信水平为1-α的置信区间.