原子外层空轨道相对最稳定顺序及周期性规则

本文提出原子外层空轨道相对稳定性可作为电子填充的粗略判据;给出由中性原子轨道能数据直接导出原子外层轨道相对最稳定顺序的图表及周期性规则;用以简明、清晰、合理地推引解释元素基组态和解释元素周期律。提出在中心势场模型基础上推引全部元素基组态的方法。     

黔产赤灵芝不同部位无机元素和营养成分分析

以黔产青冈椴木赤灵芝为研究对象,测定了灵芝子实体(整支)、灵芝孢子粉(破壁)、灵芝孢子粉(未破壁)和灵芝菌盖中5种营养成分和24种无机元素,并进行相关性分析。结果表明：灵芝中营养成分与无机元素间具有一定的相关特性;灵芝不同部位的水分、灰分、多糖和三萜及甾醇含量均符合2020版《中华人民共和国药典》规定;灵芝孢子粉(破壁)具有较高的蛋白质、多糖和三萜及甾醇含量;元素Sn、Mo、B、Be和Ag在灵芝不同部位中均未检出;As在灵芝孢子粉(破壁)、灵芝孢子粉(未破壁)中未检出;元素Pb、Cd、As、Hg和Cu在灵芝不同部位中的含量均低于最大限量值;Al在灵芝子实体(整支)中超标率为100%;Cr在灵芝孢子粉(破壁)中超标率亦为100%。     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

钼对低合金钢硝酸盐体系应力腐蚀的影响

以高风温热风炉用钢的沿晶应力腐蚀开裂问题为背景,研究了Ｍｏ对低合金钢在硝酸盐溶液中的应力腐蚀行为。结果表明,低合金钢中加入合金元素将使钢中贝氏体和／或珠光体含量增大,从而提高了材料的稳定性和抗ＳＣＣ耐蚀性。提出了低合金钢／硝酸盐溶液体系的“温度－钼含量－ＳＣＣ图”。     

无机化学中元素化学实验教改浅议

本文针对元素化学实验中存在的一些问题,指出应如何引导学生、激发学生的学习兴趣,在实验中不断培养科学的探索精神和动手能力。     

关于二维Navier—Stokes方程的不稳定性

应用分层理论证明了二维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程的ｃ＾２不稳定性,并给出了重要例证分析。     

元素紫外—可见分光光度法分析方案设计系统初探

有关元素紫外－可见分光光度法分析方案设计系统及其知识库、推理机制的讨论表明,该系统设计的方案对元素的定量分析提供了显色体系、测量参数、消除干扰的方法等信息。对实际试样的检验表明该系统提供的方案是合理的。     

1,3-二氰基中氮茚的合成

介绍了一种吡啶与溴乙腈生成的叶立德,在活性ＭｎＯ２的存在下和丙烯腈反应,制备１,３－二氰基中氮茚的方法。     

茶叶矿质元素浸出量与茶叶冲泡时间及冲泡次数的关系

研究了茶汤中茶叶１０种矿质元素（Ｋ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｐ、Ａｌ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｚｎ）的浸出量与茶叶冲泡次数以及冲泡时间的关系．结果表明：（１）茶叶中１０种元素的浸出量与茶叶冲泡次数之间具有显著的指数函数相关,相关方程为ｙ＝ａｅ－ｂｘ,１０种元素的浸出量与茶叶冲泡时间之间具有显著的对数函数相关,相关方程为ｙ＝ａ＋ｂｌｇｘ,各元素在两方程中的相关显著性均为α＜０．０１;（２）性质相近的元素,如Ｂａ与Ｓｒ在上述函数中的变化行为更为相近;（３）元素Ｋ、Ｚｎ、Ａｌ、Ｍｇ浸出比在３０％以上,可认为是易浸出元素,而元素Ｍｎ、Ｆｅ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｃａ的浸出比低于３０％,可认为是较难浸出元素;（４）茶叶与茶汤之比为１∶１０,冲泡水温１００℃,冲泡时间２分钟,３泡茶汤已能充分利用茶叶中常见的人体营养元素Ｋ、Ｍｇ、Ｐ、Ｍｎ、Ｚｎ,元素浸出量与总浸出量之比在６０％以上．