邻苯二甲酸氢钾与十六烷基三甲基溴化胺胶团相互作用

用紫外吸收光谱的方法研究了邻苯二甲酸氢钾芳香反离子与十六烷基三甲基溴化胺阳离子表面活性剂胶团之间的相互作用.发现了阳离子表面活性剂胶团的加入能使芳香反离子的吸收光谱特征峰发生红移.邻苯二甲酸氢钾芳香反离子与十六烷基三甲基溴化胺阳离子表面活性剂胶团混合液的紫外吸收光谱峰值λmax随pH的增大而减小.这被解释为在pH=1的酸性条件下,邻苯二甲酸氢钾会以邻苯二甲酸形式存在,阳离子表面活性剂胶团与芳香环之间的相互作用主要是阳离子-∏相互作用.在pH=13的碱性条件下,邻苯二甲酸氢钾会以邻苯二甲酸根的形式存在,邻苯二甲酸根与十六烷基三甲基溴化胺阳离子表面活性剂胶团之间的相互作用主要是静电引力作用.通过测定混合体系的表面张力发现芳香反离子与胶团混合体系的表面张力比各组分的表面张力低,其原因归结于邻苯二甲酸氢根与十六烷基三甲基溴化胺阳离子表面活性剂胶团之间存在静电引力和阳离子-∏相互作用的综合结果.     

利用超导量子干涉仪制备N比特团簇态（英文）

利用两个超导量子干涉仪与腔场的相互作用,提出一种实现标准两比特量子相位门的方案。利用构造的两比特相位门,还提出了一种制备N比特团簇态的方案。在此方案中,量子信息被编码在两个超导量子干涉仪的相对稳定的基态上。在两个超导量子干涉仪与单模腔场的相互作用过程中,由于超导量子干涉比特的激发态被绝热地消去,激发态所引起的消相干得到了有效的抑制。此外,还讨论方案的实验可行性。     

CdS团簇的第一性原理研究

本文探究了（CdS）。团簇的基态结构、结合能及能隙随尺寸的变化关系,指出n=6,12是（cds）。团簇的幻数,原因在于该团簇具有较高的结合能和能隙。另一方面,通过对其基态结构的分析发现n=6,12时该团簇有较高的对称性,形成一个稳定的笼型结构,有利于稳定性的加强。基于密度泛函理论的第一性原理为我们提供微观世界的信息开辟了有效的途径。     

铜团簇（n=2-60）结构和结合能的特卡罗模拟

将Gupta势函数应用于铜团簇的蒙特卡罗MC（Monte Carlo,MC）模拟,计算了铜团簇的结构和结合能;比较了相同计算方法使用不同势函数及参数、不同计算方法相同势函数及参数情况下,铜团簇结构、结合能计算结果的异同,还计算了铜团簇的平均最近邻原子距离,并与大块固体的值进行了比对分析．结果表明所采用的计算方法对铜团簇的结构影响比较明显,所使用的势函数及参数对铜团簇结合能的影响也比较明显．     

超声场中Sn-38.1%Pb 共晶合金的动态凝固

Sn-38.1%Pb 共晶合金在频率为35 kHz 的超声场中发生凝固时, 随着试样高度H 的降低, 声场对宏观偏析的抑制效果更加显著, 球状共晶团在凝固组织中所占体积分数相应增大. 当H 等于声波在合金熔体内的波长λ时, 超声场能够扩大初生(Sn)相分布区域, 缩小Sn-Pb 共晶和初生(Pb)相分布区域. 同时, 初生(Sn)相晶粒显著细化, 生长方式发生“枝晶-等轴晶”的转变. 对于 H=λ/2 和λ/4 的合金试样, 超声场能够促进熔体形核, 降低合金整体过冷度. 分析表明, 超声场中的空化效应抑制了熔体过冷, 声流促进共晶生长界面前沿的温度场和浓度场呈空间对称分布, 使Sn-Pb 共晶以三维对称方式生长.     

NH3(H2O)5 氢键团簇的稳定结构

利用密度泛函方法(DFT/B3LYP)方法对经验势得到的NH3(H2O)5 团簇初结构进行结构优化和频率计算,最终得到B3LYP/6-311++G(d,p)水平上的20种稳定结构,再用Moller-Plesset二级微扰方法(MP2)计算这些结构的能量并加以比较.还计算了这20种构型的结合能、电子亲和势和电离能,展示了一些相关方面的性质.     

(NH3)2(H2O)4团簇结构的密度泛函理论研究

利用经验势得到(NH3)2(H2O)4团簇的初始结构,在初始结构的基础上利用DFT/B3LYP/6-31G(d)进行几何结构优化和频率计算.在此基础上挑选出稳定的构型利用DFT/B3LYP/6-311++G(d,p)进行优化.得到了(NH3)2(H2O)4团簇的16种稳定异构体,通过对这些异构体的键长,振动频率,偶极矩的研究,发现了结构对称性好,键长较短的构型能量较低,结构较稳定.     

控释肥的固液反应成膜技术及其应用

控释肥是现代农业实现化肥使用的增效减量、增产控污目标的重要保证。笔者通过自主研发开放式设备制造包膜控释肥。文章简单介绍了固液反应成膜技术,包膜控释肥通过速度复合实现纵向平衡,在应用方式上还有进一步提升肥效、降低成本的潜力。     

二氧化碳与循环经济

抗癌化肥诞生后,二氧化碳作为碳肥在农业生态系统应用有着重要作用,本文主要阐述了其可行性与经济效益。     

基于团渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法

算法CPM (clique percolation method)作为一种有效的识别复杂网络中交叠模块结构的算法在社会网络和生物网络中得到了广泛应用. 但, CPM算法应用于蛋白质相互作用网络时蛋白质复合物识别准确率不高, 且不利于识别规模适中的蛋白质复合物. 为克服CPM算法的不足, 本文通过引入距离限制约束识别的蛋白质复合物的规模, 进而提出了一种基于团 渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法CPM-DR. 基于酵母蛋白质相互作用网络平台的实验结果表明, 算法CPM-DR比CPM能够更准确、更有效、更全面的识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物.