中药桂枝总黄酮的提取工艺研究

优化桂枝总黄酮的提取工艺，建立桂枝的提取和含量测定方法。通过单因素试验，考察提取方法、提取溶剂浓度、提取体积、提取时间对药材总黄酮含量的影响，采用正交试验，优化提取工艺条件，筛选出桂枝总黄酮的最佳提取工艺。总黄酮最佳提取工艺为75%乙醇、料液比1:40、回流提取时间60 min。该方法能有效测定桂枝药材总黄酮的含量，为该药材的质量标准研究提供一定的科学依据。本方法重复性较好、方法稳定、可行。     

活性水压裂液对高煤阶煤岩力学性质的影响

煤层气低产井重复压裂增产效果差异大,裸眼压裂水平井井眼容易垮塌,需要研究压裂液对煤岩力学性质及其对重复压裂及水平井稳定性的影响。通过煤岩样品单轴压缩试验和三轴压缩试验,研究了压裂液对煤岩抗压强度、弹性模量及变形特征的影响,并探讨了其对重复压裂和水平井井眼稳定性的影响。结果表明:煤岩弹性模量和抗压强度随压裂液浸泡时间增加而持续降低,塑性特征更加明显,重复压裂容易形成短宽缝,压裂效果较差,因此需要快速返排压裂液;浸泡后煤岩的弹性模量随围压的增加先增加后降低,围压6 MPa左右时,煤岩弹性模量最大,因此埋深700～800 m时,重复压裂形成长裂缝的可能性较大;浸泡后煤岩的抗压强度随围压的降低而降低,且围压越小,降低幅度越大,因此,储层埋深越浅,浸泡后储层裂缝闭合程度越强,渗透率降低程度大,越需要尽快排出压裂液。     

基于学习进程的学习评估在大学化学教学中的实践

高等教育质量提升的关键在于课程教学质量的不断完善。作为高等教育的重要环节,化学课程教学在非化学化工专业人才的知识体系构建、能力培养、素质养成方面有着不可或缺的作用。大学化学课程的教学实践表明,基于学习进程的评估有利于激发学生的学习积极性,显著提高教学班的整体成绩并实现课程教学质量的提升。     

天然染料染色中媒染剂应用的现状与展望

概述了近年来天然染料染色过程中媒染剂的研究现状。首先对非铬金属媒染剂、天然媒染剂以及复配媒染剂的研究进行了介绍,其次对这三种媒染剂媒染原理进行了阐述,最后对媒染剂研究趋势进行了展望。     

压水堆核电厂堆外源量程探测器计数率分析

压水堆核电厂启动过程中，次级中子源为堆外源量程探测器提供本底计数率，避免测量盲区，确保反应堆安全启动。但次级中子源的引入会为核电厂带来较大的经济和环境负担，同时也需承受次级中子源破损等带来的风险。为此，可使用受辐照燃料组件的自发裂变中子源进行替代，即无源启动方式。通过研究堆外源量程探测器计数率的理论计算方法，并基于运行电厂测量数据进行分析验证，为源量程探测器计数率的理论预估提供了较为完善的理论方法流程。本文结果可为无源启动源量程探测器计数率分析提供支持，同时也可用于次级中子源装载量或布置位置的优化分析等。     

AgBr-Ag3PO4-CSs三元复合光催化剂的制备及性能

以AgNO_3、KBr、Na_2HPO_4和碳球(CSs)为原料,通过共沉淀法制备了高活性的AgBr-Ag_3PO_4-CSs三元复合光催化剂。利用X射线衍射、场发射扫描电子显微镜、紫外-可见漫反射光谱和X射线光电子能谱等对复合催化剂的结构、形貌、光吸收范围及价态进行了表征,通过可见光下降解罗丹明B(RhB)和苯酚对复合催化剂的性能进行了考察。结果表明:以CSs为载体,将AgBr和Ag_3PO_4负载在CSs上,当n(AgBr):n(Ag_3PO_4)=4:100时,所得的4%AgBr-Ag_3PO_4-CSs复合催化剂光催化效果最佳,可见光照50 min时,对RhB的降解率达到99.3%;光照60 min时,降解率达到99.5%,几乎降解完全。对苯酚也具有超强的降解能力,捕获剂实验表明空穴为主要活性物种,并且所制备的复合光催化剂循环使用5次后时仍具有较高的光催化活性。     

缓解冬季筋骨不适药膳两款

一进入冬季,人们在户外的运动时间明显减少,身体久不运动,就会觉得腰酸腿软,筋肉不适。此时,除了在室内跳操、跳绳、做瑜伽等运动外,还可以配合一些药膳,以强壮筋骨。山楂怀山猪腰汤用料:猪腰1个,干山楂12克,姜3片,干怀山12克,杜仲8克,玉竹8克,盐适量。做法:1.全部用料洗净。2.猪腰用盐水浸透(期间注意换水多次),然后用姜片汆水,用刀切花(不切断)。3.煮沸清水,放入全部材料,用大火煮20分钟,再用小火煮两小时,下盐调味即可饮用。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.