仿生合成SiO2载体及其固定脂肪酶的条件研究

采用L-脯氨酸为模板,仿生制备用于固定脂肪酶的二氧化硅载体．SEM、IR表征得知,制备的仿生载体为粒径约3um的SiO2微球,氮气吸附表征得知,SiO2微球内部孔径大小约16．8nm．载体固定脂肪酶的实验结果表明,固定化脂肪酶的相对最佳条件：酶液质量浓度5mg／mL,反应温度40℃,反应时间7h,pH=8,最高固载率可达82．3％,酶活1067U／g载体．     

酸法提取豆渣微晶纤维素条件的优化

研究利用豆渣提取微晶纤维素及条件优化,并采用响应面试验法研究酸解时间、温度及盐酸的质量分数等因素对微晶纤维素得率的影响.结果表明,3因素间的相互作用对微晶纤维素得率影响显著,回归方程解得其最佳工艺条件:酸解温度88℃、酸解时间61min、盐酸质量分数为6.3%,微晶纤维素得率为69.4%.     

响应面法优化胞外聚合物的提取方法

以啤酒厂废水处理过程中的活性污泥为研究对象,采用Box-Behnken设计及响应面法对EPS的提取条件进行优化,得到最优EPS的提取条件为pH值7.1,温度57℃,超声时间3min左右,超声波功率37W.在最优条件下,EPS的实际提取量为153.446mg/g VSS.     

三维多项式微分系统在z轴附近的极限环

考虑三维多项式微分系统x=-y(1+x)+ε(ax+F(x,y,z)),y=x(1+x)+ε(ay+c(x,y,z)),z=ε(cz+R(x,y,z))(F(0,0,z)=0,G(0,0,z)=0),利用一阶平均理论得到上面系统可以从x=-y(1+x),y=x(1+x),z=0的周期轨中分支出n2个极限环,最后用一个例子展示主要结果的简洁性和有效性.     

基于SDG和定性趋势分析的控制系统故障诊断方法

针对控制系统的故障诊断难以在早期发现,提出一种基于符号有向图(SDG) 和定性趋势分析相结合的故障诊断方法. 建立系统的故障诊断模型,通过定性趋势分析的方法对控制系统各个单元进行监测,提取当前趋势. 当故障发生时,通过基于定性趋势的反向推理算法,及时找到故障源. 通过在常压塔装置故障诊断上的实验,结果表明该方法能够及时有效地检测、识别控制系统的各种故障(人为误操作、控制器故障等),可应用到实际生产的故障诊断中.     

2-乙氧羰基-3-甲基-4,5-四亚甲基吡咯的合成

以乙酰乙酸乙酯(1)为原料,以醋酸为反应介质,通过与亚硝酸钠的肟化反应得到化合物N-羟基亚胺乙酰乙酸乙酯(2),化合物2在缓冲的乙酸溶液中通过锌粉还原、与环己酮(3)加成环化反应生成化合物2-乙氧羰基-3-甲基-4,5-四亚甲基吡咯(4),反应的总收率为38.95%.而采用"一锅煮"合成方法制备化合物4可使反应的总收率达到49.76%.考察了在该反应体系的pH值为3.8～4.0时,其他一些反应条件对目标化合物4合成收率的影响,确定了最佳的反应条件为:锌粉与反应物1的摩尔比为2.9:1,反应温度为95～100 ℃.所合成的化合物的结构用元素分析、IR、1H NMR等测试手段进行了表征.     

班主任——毕业生的就业参谋

面临中专毕业生就业问题,班主任必须做好学生的就业指导工作,替学生当好参谋。具体指导工作要注意四点：第一,分析学生整体情况,了解社会就业形势。第二,指导学生端正就业态度,确定切实可行的就业目标。第三,针对毕业生开展心理辅导。     

一种新的无线传感器网络半动态分簇路由协议

在LEACH分簇算法的基础上,提出一种半动态无线传感器网络分簇路由算法。在半动态分簇算法中,新簇形成之后,不需要更换簇内节点信息而仅改变簇头信息,直至簇内节点死亡率超过30%,再重新进行新一轮簇的形成。仿真结果表明,这种分簇算法在很大程度上提高了整个无线传感器网络的寿命。     

Nutlin-3a可降低野生型p53肿瘤细胞对紫杉醇的敏感性

p53通路在细胞周期停滞和细胞凋亡中起重要作用.p53的下降可增加肿瘤细胞对化疗或放疗的耐药性.小鼠双微蛋白2(murine double minute2,MDM2)可与p53结合,调节其转录活性和稳定性.本研究旨在观察MDM2拮抗剂Nutlin-3a在非小细胞肺癌野生型p53+/+A549细胞及p53-/-H1299细胞对紫杉醇的反应中的作用.研究发现,Nutlin-3a联合紫杉醇可使A549细胞G0-G1和G2-M期明显增多,S期显著减少;凋亡百分率显著低于单紫杉醇处理组与p53-/-的H1299细胞组.总之,Nutlin-3a联合紫杉醇大大减少了野生型p53+/+的A549细胞对紫杉醇的敏感性,Nutlin-3a对紫杉醇毒性的调控依赖于p53的状态,它可以保护野生型p53细胞免受有丝分裂抑制药物紫杉醇的杀伤.     

基于PCA和SDG的传感器故障诊断方法研究及应用

针对传统基于PCA(主元分析)的传感器故障诊断方法缺乏故障推理能力,难以定位故障源的缺点,提出一种PCA与SDG(符号有向图)相结合的传感器故障诊断的方法。此方法分为2步:首先建立系统的SDG模型和PCA模型,使用PCA方法监控所有的过程变量;第二步,当故障发生的时候,通过PCA得到异常变量的状态,根据变量的状态,通过SDG模型进行反向推理,找到可能发生故障的传感器。通过液位控制系统的仿真实验以及在常减压装置(AUDU)故障诊断上的应用,结果表明方法能够及时有效地检测出单个或多个传感器故障,提高了诊断的准确性与分辨率。