散射法粒度分布测试中无约束反演的误差分析

激光散射法测量粒度分布技术近年来发展很快，其测量误差涉及散射理论及其反演计算，有关的理论研究还不充分。通过数值模拟，利用Chahine算法研究包含反演计算在内的系统误差。计算结果表明，光散射测量粒径不能通过简单的增加离散级数来提高测量精度，必须通过反演算法的改进来提高。     

聚合条件对苯乙烯-丙烯酸丁酯甲基丙烯酸乳液聚合粒度分布的影响

为了解聚合条件对多组份共聚乳液粒度分布的影响,采用光散射粒度分布仪研究了丙烯酸丁酯（ＢＡ）苯乙烯（Ｓｔ）甲基丙烯酸（ＭＡＡ）体系在复合乳化剂存在下的乳液聚合行为．探讨了聚合温度、乳化剂配比、乳化剂浓度、单体配比、ＭＡＡ含量等对粒度分布的影响规律．结果表明聚合温度降低和油溶性单体Ｓｔ含量增大均使乳液粒径变大,而乳化剂的配比和浓度对粒度分布的影响较为复杂．     

聚合条件对苯乙烯—丙烯酸丁酯—甲基丙烯酸乳液聚合粒度分布的 …

为了解聚合条件对多组份共聚乳液粒度分布的影响。采用光散射粒度分布信研究了丙烯酸丁酯（ＢＡ）－苯乙烯－甲基丙烯酸（ＭＡＡ）体系在复合乳化剂存在下的乳液聚合行为,探讨了聚合温度,乳化剂配经,乳化剂浓度,单体配比,ＭＡＡ含量等对粒度分布的影响规律。结果表明聚合温度降低和油溶性单体Ｓｔ含量增大均使乳液粒径变大,而乳化剂的配比和浓度对粒度分布的影响较为复杂。     

纳米颗粒的测量与表征

介绍了纳米颗粒测量的各种方法,有电镜观察法,X射线衍射线宽法,激光粒度分析法,比表面积法,颗粒沉降法,拉曼散射法,扫描探针显微术以及小角X射线散射等,并对其测量原理,测量过程,适用范围及测量方法优缺点进行了讨论。     

小角X射线散射法测定超滤膜孔径

使用一种测定超滤膜的微孔大小、孔径分布和平均孔径的新颖实验研究方法—小角Ｘ射线散射（ＳＡＸＳ）法，并开发了一个ＳＡＸＳ数据的处理软件，成功地取代了手描切线法．提高了测定结果的准确度和精确度，缩短了数据处理时间     

不同方法测定黄土和古土壤样品粒度的比较

用激光粒度仪和沉降法分别测量了黄土和古土壤的粒度分布,通过对比两种方法测量结果,认为激光法测量的重复性和测量精度较高,小于5μm颗粒含量低于沉降法,平均粒径较沉降法偏粗;造成这种差异的原因主要是不同方法的原理不同和样品中颗粒形状不规则所致.黄土风化成壤过程中形成的次生碳酸盐矿物可能主要存在于小于5μm的颗粒内.     

LPS—I型激光粒度仪的设计与研制

运用弥散粒子群Mie光散射理论建立了粒子测试的光学计算模型及多变量单纯型优化方法，研制出以线阵CCD光电探测阵列为接收器的激光粒度仪样机，适于0．31－168um固体粉末或混浊液中悬浮粒子的粒度分布测量，与其它方法的测量结果对比分析，证明了设计原则的正确和样机的研制成功。     

聚甲醛成核添加剂

用激光小角散射法（ＳＡＬＳ）研究了多种聚甲醛的成核添加剂。结果表明：由弹性体和滑石粉组成的复合成核添加剂，能够减小结晶的尺寸。共聚甲醛的成型收缩率从３．３％降至２．０％。     

NLPP晶体中散射颗粒的研究

本文采用150W氙灯为光源,对用静止籽晶法及旋转籽晶法生长的大量晶NLPP晶体进行了超显微和透射法观察,研究了散射颗粒的形貌及分布规律,用离子探针分析了固态包裹体的成分;还发现了一种奇特的散射亮线,研究了其分布及本质。文中研究了这些缺陷对晶体激光输出的影响。文章最后讨论了缺陷产生机理及减少这些散射颗粒的改进措施。     

图像法水泥颗粒细度及圆形度在线测量研究

水泥颗粒粒度分布、比表面积及圆形度都是水泥加工工艺过程中的重要参数。为了实现对上述技术指标的实时监测,基于图像法研制了一套在线测量系统,并在水泥厂进行了在线测量,获得了水泥颗粒粒度分布等参数的测量结果。将系统测得的粒度分布和比表面积分别与激光粒度仪和勃氏比表面积测定仪的测量值进行对比,结果基本相符。此外,针对图像法测量下限的问题,利用Rosin-Rammler分布函数对原始测量结果进行了拟合修正,拓展了图像法的测量下限,使测量结果更符合实际情况,从而为工业生产提供实时的数据参考。     

表面活性剂对茶多酚脂质体的制备及透皮性能的影响

采用司盘80(Span 80)和吐温20(Tween 20)对茶多酚(TP)脂质体进行修饰,优化TP脂质体的制备条件,考察不同性质的表面活性剂对TP脂质体的制备及透皮性能的影响.试验表明:用大豆卵磷脂制备的TP脂质体优于蛋黄卵磷脂制备的TP脂质体;以120mg大豆卵磷脂、30mg胆固醇、20mg Span 80和20mg Tween 20的配方制备的TP脂质体粒径最小(247.2nm),且稳定性良好.增大Span 80的用量会使TP脂质体制备困难,同时使TP脂质体的粒径变大,但能显著提高TP脂质体的透皮吸收性能;增大Tween 20用量使制备容易,同时可以显著减小脂质体的粒径,但当Tween 20用量超过20mg或用量超过Span 80用量时,制备的TP脂质体不够稳定,且TP脂质体的透皮性能下降.     

响应面法优化氧化槐定碱脂质体的制备及表征

以包封率为评价指标,采用单因素实验和Box-Behnken响应面设计法优化氧化槐定碱脂质体的制备工艺.采用透射电镜、包封率、载药量、Zeta电位、红外光谱、差示扫描量热分析等表征氧化槐定碱脂质体.氧化槐定碱脂质体的最佳制备工艺为:大豆卵磷脂与胆固醇的质量比为10:3.09、大豆卵磷脂与药物的质量比为10 ∶ 1.54、...     

PSt／P（BA－BOA）复合乳液性能的研究

以丁氧基甲基丙烯酰胺（ＢＯＡ）为活性单体，采用种子乳液聚合方法制备了ＰＳｔ／Ｐ（ＢＡ－ＢＯＡ）〔聚苯乙烯／聚（丙烯酸丁酯－丁氧基甲基丙烯酰胺）〕核壳型复合乳液．用透射电子显微镜观察了乳液粒子的微观状态，采用粒度分析仪测定了乳液粒子的粒径及其分布，对乳液的流变性能进行了测试．考察了聚合方式、乳化剂用量对乳液性能的影响     

阳离子脂质体基因载体的稳定性研究

从阳离子脂质体的形态、平均粒径、粒径分布、Zeta电位及浊度等方面,考察了季铵盐型阳离子脂质体CPA14的稳定性。经透射电子显微镜检测,阳离子脂质体呈球形结构,粒径为100~200 nm。经粒度分析仪检测,阳离子脂质体平均粒径为210~260 nm,颗粒分布均匀,Zeta电位为55~90 mV。脂质体在4 ℃条件下存放3个月,外观无明显变化,脂质体的浊度变化不大。证实季铵盐型阳离子脂质体CPA14稳定性良好,适合用作基因载体进行基因转运。阳离子脂质体与质粒DNA在N:P质量比为3:1时可高效转染人宫颈癌细胞,与商品转染试剂DOTAP转染效率相当。为新型季铵盐型阳离子脂质体基因载体的构建提供了理论依据。     

对由溅射法制备的银超微粒的粒径分布研究

主要研究由溅射法制备的Ag超微粒的粒径分布、平均粒径与溅射收集角的关系.我们的结果是:在给定的溅射条件下,不同的溅射收集角,可以得到不同分散度的超微粒,这对制备具有确定分散度的超微粒而言是一个颇有意义的结果.     

抗体交联脂质体的制备

采用超声波法制备包封色素脂质体，并使其能与乙肝抗体蛋白交联生成具有检测诊断功能的抗体交联脂质体．研究结果表明，用超声波法制备出来的脂质体包封色素效果较好，色素包封率为0．61％；以戊二醛为交联剂将脂质体与乙肝抗体蛋白交联后所制备的脂质体，采用ELISA法进行检测，有活性．     

THE FINE STRUCTURE DEPENDENCE OF (np) 2 CONFIGURATION UPON THE COUPLING CASE

借助于计算双电子组态ＬＳ耦合及ＪＪ耦合下精细结构的有关公式,计算了（ｎｐ）２组态在一般耦合情况下的精细结构,分析了此精细结构随耦合类型的变化并给出了精细结构从ＬＳ耦合到ＪＪ耦合的变化曲线．     

水飞蓟油脂质体的制备及其质量评价

目的：制备水飞蓟油脂质体并建立其质量评价方法。方法：采用薄膜分散法,以包封率为检测指标,利用正交试验法优选处方和制备工艺;考察优选处方所制脂质体形态与粒径,并采用透析法结合紫外分光光度法测定其包封率。结果：最佳处方为制备的脂质体为药脂比1：15,卵磷脂和胆固醇质量比为5：1,磷酸盐缓冲溶液的浓度为1／1。脂质体呈球状小囊泡,外观圆整,粒径范围（149．2±59．5）nm,包封率为95．67％。结论：优选处方和制备工艺稳定可行,可为开发其新剂型提供参考。     

脂质体冷冻干燥及其对药品的包封率

利用差示扫描量热仪(DSC)测量了以葡萄糖、蔗糖、甘露醇、海藻糖作为保护剂的脂质体悬浮液的玻璃化转变温度Tg，研究了冷冻干燥工艺对脂质体质量的影响，并讨论了上述保护剂对脂质体在冷冻干燥过程中的保护效果，结果表明：以海藻糖作为保护剂的脂质体的玻璃化转变温度Tg最高为-30．4℃，而以葡萄糖作为保护剂的取最低为-39℃；在冻结和冷冻干燥过程中，以海藻糖作为保护剂的脂质体的粒径变化最小，以葡萄糖为保护剂的脂质体粒径变化最大。还对脂质体包封水溶性药物喃氟啶和脂溶性药物维生素A进行了冻干研究，并利用WATERS高效液相色谱仪测量了冻干后脂质体对药物的包封率。结果显示：以海藻糖为保护剂的脂质体对药品的包封率较高，泄露少，而以葡萄糖为保护剂的脂质体对药品的包封率较低，泄露多。通过研究得出海藻糖是一种较好的保护剂，并优化了脂质体冷冻干燥工艺。     

超低氧弹簧钢硫容量计算及硫脱除分析

采用KTH模型、Young光学碱度模型、Tsao硫容量经验公式等方法对超低氧弹簧生产过程的硫容量进行了计算,并使用Turkdogan、Hino等提出的公式预测了生产过程中硫的分配比(LS). 对比预测与实测的硫分配比,找到了比较准确的超低氧弹簧钢的LS预测模型.