RDX/AP分子间炸药热性能的研究

运用溶胶-凝胶法制备了不同配比的RDX/AP体系复合分子间炸药(IMX),通过热分析仪(TGA/DSC)研究了其热分解特性.结果表明,IMX的第一阶段质量损失和总分解质量焓都远高于两者物理共混物,且当RDX与AP质量比为1.56时,为零氧平衡比例,此时IMX的分解质量焓最高,达到了2 160.6 J/g.IMX的分解活化能高于物理混合物,表明其安定性较高.低温下IMX的分解速率较低,而高温时较高,表明低温下IMX比物理混合物更稳定,高温下更易分解.     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

污水处理厂出水维甲酸X受体干扰效应研究

应用重组维甲酸X受体(RXR)基因酵母筛选南方某污水处理厂进水、不同工艺出水的维甲酸干扰活性;结合大鼠肝均浆(S9)体外代谢方法,检测样品间接维甲酸干扰活性.结果表明:进水、出水样品均不能诱导RXR介导酶活性,但在高富集倍数下,样品与空白对照相比显著抑制9-顺维甲酸诱导酶活性,表现出维甲酸拮抗效应;在添加S9体外代谢活化后,所有样品均检出类维甲酸干扰活性,部分样品还检测出抗维甲酸活性,表明城市污水样品中存在大量具有类/抗维甲酸干扰活性的化合物.研究结果证实,现行处理工艺对类/抗维甲酸干扰物有一定的去除效果;重组基因酵母结合S9体外代谢活化体系可用于水环境样品类/抗维甲酸干扰效应的快速筛选.     

浸没式膜生物反应器处理微污染水的工艺强化

对比了单独膜与膜生物反应器(MBR)对微污染原水的处理效果,并研究了投加氯化铵、葡萄糖和粉末活性炭等强化措施对MBR处理效果的影响。结果表明,单独膜工艺对CODMn和氨氮去除率只有16%和5%;而以粉末活性炭为生物载体的MBR工艺对CODMn和氨氮去除率提高到35.3%和44.5%;提高原水有机物浓度和氨氮浓度对CODMn和氨氮去除效率提高作用有限;更换10%的PAC后,提高了MBR对CODMn的去除效果,其去除效率可由原来的35.3%提高到50% 。     

TFT-LCD液晶材料焚烧产物及反应过程分析

以TFT-LCD液晶为实验材料,研究了其焚烧失重特征,分析其焚烧产物并对其过程进行推测。结果表明,由多种单体化合物组成的TFT-LCD液晶材料焚烧反应过程主要发生在150～380℃,该过程导致约90%液晶损失;在焚烧过程中液晶材料首先发生分解反应,分解产物生成的先后顺序取决于其单体化合物的主要化学键键能大小;分解过程产生的烃类自由基和芳香族自由基极不稳定,前者进一步分解生成C原子更少的丙烯等烃类,后者会因高温进一步分解乃至脱F,同时自由基团之间重组发生再合成反应;液晶焚烧产生由多种芳香族化合物组成的混合物,焚烧温度高易生成PAHs和HF。TFT-LCD焚烧产物绝大多数是有毒有害物质,不宜进行焚烧处理。     

几种基因工程宿主菌异丁醇耐受能力的比较

对多种实验室常用的基因工程宿主菌(大肠杆菌、酵母菌、农杆菌、枯草芽孢杆菌等)在不同质量浓度丁醇培养基中比生长速率进行比较,发现原核微生物耐受丁醇的极限质量浓度为16 g/L,其中革兰氏阳性细菌枯草芽孢杆菌的生长特性优于常见的革兰氏阴性细菌大肠杆菌和农杆菌;而真核微生物啤酒酵母在丁醇质量浓度为16 g/L时表现突出,相对比生长速率接近不加丁醇时的50%.鉴于枯草芽孢杆菌和啤酒酵母具有良好的丁醇耐受特性,在利用基因工程生产丁醇时,可以将它们作为基因工程的宿主菌,以解决一般宿主菌耐受丁醇质量浓度低的问题.     

围绝经期综合征舌苔脱落细胞凋亡调控蛋白与肝郁病理的相关性

通过研究围绝经期综合征舌苔脱落细胞调控蛋白与肝郁病理的相关性,为临床诊疗提供实验依据.本研究采用随机数字表法,选取50例健康妇女作为对照组,150例围绝经期综合征患者作为观察组,证素辨证计算肝郁积分,巴氏染色检测舌苔脱落细胞的成熟指数(MI)和成熟价值(MV),流式细胞仪检测舌苔脱落细胞凋亡指数,免疫组化检测舌苔脱落细胞调控蛋白.结果显示,围绝经期综合征肝郁积分明显高于健康妇女:肝郁病理改变,与舌苔脱落细胞MI的中层细胞数量呈正相关,与舌苔脱落细胞MI的表层细胞数量及MV呈负相关:肝郁病理改变,与舌苔脱落细胞凋亡指数、Fas、Bax的阳性率呈正相关,与舌苔脱落细胞中Bcl-2的阳性率呈负相关.提示肝郁病理是围绝经期综合征的核心病机之一,肝郁病理与舌苔脱落细胞的成熟度、凋亡指数及凋亡调控蛋白相关.     

水泥基复合材料湿度扩散特性细观数值模拟研究

运用Weibull统计分布方法描述材料的非均匀性,并结合质量扩散与统计分布理论建立了水泥基复合材料湿度扩散的细观数值模型.对水泥基复合材料内湿度变化规律的数值模拟研究表明：砂浆的湿度场不仅受温度的影响,还受到湿度本身的影响,湿度和温度的升高对湿度的扩散具有加速作用.砂浆的细观非均匀性对湿度扩散影响显著.试样的均匀程度越低,其内包含的孔隙就越多,这有利于湿度的扩散;反之,如果试样的均匀程度越高,则越不利于湿度的扩散.砂浆试样的宏观有效湿度扩散系数随Weibull分布函数中均质度系数的增加呈负指数衰减趋势.在混凝土中,骨料颗粒占有较高的体积分数,而其湿度扩散性能却较低,这在一定程度上降低了混凝土的宏观湿度扩散性能.研究结果表明,混凝土的湿度扩散系数随其骨料含量增加基本呈线性递减变化关系.     

基于真彩切片的MRI图片颜色迁移及三维重构分析

借助于可视人工程的真彩图片作为常用MRI、CT等灰度图片彩色化的颜色迁移的彩色特性源本,以MRI切片和真彩图片的亮度、纹理和几何作为映射间的配准参数而进行合理的颜色转换,以弥补医学灰度图片伪彩色方案中各组织非对应的彩色映射关系.通过真彩图片与灰色图片的亮度分布曲线的调整和纹理特征关系的调整和配准而到有效和符合真实人体器...     

Serum levels of perfluorinated compounds in the general population in Shenzhen, China

Perfluorinated compounds (PFCs) have been detected in many environmental matrices, biota, and nonoccupationally exposed populations in China recently. However, little is known about the distribution and levels of various PFCs in the general population living in areas where there is PFC exposure. In the present study, the levels and prevalence of ten target PFCs were determined in 227 serum samples from a population of nonoccupationally exposed individuals in Shenzhen, China. Results indicated that human exposure to PFCs was prevalent in Shenzhen. Perfluorooctanoate (PFOA) was the dominant PFC contaminant in the serum samples, with a median concentration of 6.72 ng/mL, followed by perfluorooctane sulfonate (PFOS) with a median concentration of 2.07 ng/mL. Other PFCs were detected at much lower concentrations, with median concentrations ranging from 0.02 to 0.87 ng/mL. Statistically, no significant (P>0.05) gender differences were observed for any of the PFCs. Significant (P<0.01) positive correlations were found between age and serum concentrations of the target PFCs, except for perfluorobutane sulfonate (R = 0.16, P = 0.01), perfluorohexanoic acid (R = 0.08, P = 0.22), and perfluoroheptanoic acid (R = 0.11, P = 0.10). Based on the one-compartment pharmacokinetic model, the total daily intakes of PFOA and PFOS for the general population in Shenzhen were calculated as 0.63 and 0.20 ng/kg body weight/day, respectively.