俞樾废止中医的形象是如何建构的

将俞樾"废医论"视为民国废止中医运动的源头是一种臆想。从清代医疗文化的历史场景来看,当时社会存在着诸多对医家的负面认知--"庸医遍天下"、"医不昌后"、"行医杀人"等等,俞樾"废医论"是其中之一。只不过,这种认知更加学理化。由此推断俞樾废止中医的想法是对历史的误读。当代中医界学者对俞樾废止中医形象的建构,与他们遭受废止中医运动创伤的群体心理和因果论史观有着密切的关系。     

基于智能优化灰色模型的电子固废预测

针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模     

功能化O-叔丁基-L-苏氨酸聚合物的制备及催化不对称Aldol反应的性能研究

采用溶液聚合的方法,合成了一系列O-叔丁基-L-苏氨酸功能化的均聚物和交联共聚物.利用制备的功能化聚合物负载有机催化剂,并研究其在水相环境中对环状或非环状酮与芳香醛的Aldol反应的催化活性和立体选择性.研究结果表明,在制备的一系列高效手性非均相催化剂中,O-叔丁基-L-苏氨酸负载的有机催化剂1c表现出优异的催化活性,能得到产率达94%的产物.制备的非均相催化剂均保持了较高的反应产率,且反应条件温和及具有良好的重复使用性能.     

机器学习在聚烯烃催化剂领域的应用与展望

催化剂是决定聚烯烃的工业效率以及实现聚烯烃高端化的核心.传统开发催化剂的过程采用试错法,不仅实验步骤多、研发周期长,且催化性能的研究需要消耗大量资源.单纯依靠实验的分析方法很难挖掘出催化剂结构与聚合性能之间的内在关系.高水平的量子化学计算可以准确地获取反应机理,但针对宏量的实验数据,昂贵的计算成本是其局限.大数据时代,人工智能的发展势不可挡.机器学习作为人工智能的核心策略表现出强大的预测能力,并在科学、技术以及工业等各个领域获得了广泛的应用与发展.本文主要介绍机器学习在聚烯烃催化剂中的最新研究进展,并简要评述机器学习应用于烯烃催化中面临的机遇与挑战.     

烯烃聚合助催化剂:发展、应用和展望

每年聚烯烃全球产量超1亿吨,其被广泛应用到人类生产生活各个领域.相比非均相聚合技术,单活性中心金属催化均相烯烃聚合可以用于合成分子量分布较窄、链段长度可控,以及插入率均匀的聚烯烃分子.通过灵活地对聚烯烃分子结构进行调节,可制备性能可调的聚烯烃材料,能够应用到医疗包装器械等较高端领域.实现高效均相聚合的关键在于选择合适的催化剂和助催化剂组合.其中,助催化剂的主要作用是与催化剂前体反应,生成并稳定活性的金属阳离子,后者是催化烯烃聚合的中心.本文总结概括了烯烃聚合助催化剂领域近20年来较重要的工作,包括新型结构研究:单核、双核硼基、铝基以及聚合物基助催化剂;活化机理研究:用工业催化相关的吡啶胺基铪络合物作为示例展现催化剂和不同助催化剂复杂的化学反应过程;聚合中的应用:双核助催化剂及助催化剂结合配位链转移反应用于合成结构新颖的聚烯烃分子;助催化剂促进催化剂失活反应的研究;以及对助催化剂未来可能发展方向进行展望.     

低温高效催化湿式氧化处理甲醛废水Pt/MnO2催化剂

研究了MnO2形貌对Pt/MnO2催化剂催化湿式氧化(catalytic wet air oxidation,CWAO)处理甲醛废水性能的影响.结果表明,Pt/C-MnO2(蚕茧状MnO2负载Pt)催化剂具有优异的CWAO处理甲醛废水的催化性能.即使在50℃,Pt/C-MnO2的甲醛矿化率高达88.1％,连续反应4次后...     

高分子二苯并-18-冠-6催化合成苯甲酸丁酯

相转移催化剂高分子二苯并－１８－冠－６催化合成了苯甲酸丁酯．结果表明,高分子二苯并－１８－冠－６的催化活性高于１８－冠－６,并且高分子二苯并－１８－冠－６反复套用１５次后催化活性没有明显降低的趋势．     

乙烯低聚催化剂的研究进展

α-烯烃是重要的原料，乙烯低聚是合成α-烯烃最主要的方法。本文综述了国内外乙烯低聚催化剂的研究进展，重点介绍了锆、铁、镍金属催化剂。     

1,2-辛二醇的合成

介绍精细化工产品1,2-辛二醇的合成方法,研究了各种工艺参数对合成1,2-辛二醇的影响。结果表明:在催化剂存在下,利用1-辛烯、甲酸、双氧水等为原料,经三步反应和多步后处理精制而成含量不低于99％的1,2-辛二醇产品。