己内酰胺生产过程中酰胺油萃取条件探讨

通过对己内酰胺生产过程中酰胺油萃取工序的研究,分别探讨了酰胺油在不同pH下对萃取后苯的己内酰胺溶液电导率和部分有机杂质分配系数的影响,pH不同无机杂质在苯中溶解度不同,有机杂质的存在状态也受影响,存在状态不同导致了在苯相和酰胺油相中分配系数的差距;酰胺油中硫酸铵含量对萃取后苯己液水含量趋势,为己内酰胺生产过程中萃取塔操作提供了重要参考。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

图像局部交互熵分割模型的两步快速优化

目的 针对LCK（local correntropy-based K-means）模型收敛速度慢,提出新的基于LCK模型的两步快速分割模型。方法 两步快速分割模型包括粗分割和细分割。1）粗分割：先将待分割的原始图像下采样,减少数据量;然后使用LCK模型对采样后的粗尺度图像进行分割,得到粗分割结果及其相应的粗水平集函数。由于数据量的减少,粗分割步骤可以快速得到近似分割结果。2）细分割：在水平集函数光滑性约束下,将粗分割结果及其对应的粗水平集函数上采样到原始图像的尺度,然后将上采样后的粗水平集函数作为细分割的初始值,利用LCK模型对原始图像进行精细分割。因初始值与真实目标边界很接近,所以只需很少迭代次数就能得到最终分割结果。结果 采用F-score评价方法分析自然以及合成图像的分割结果,并与LCK模型作比较,新的模型F-score数值最大,且迭代次数不大于50。结论 粗分割步骤能在小数据量的情况下,快速分割出粗略的目标;细分割步骤在较好的初始值条件下,能够快速收敛到最终的分割结果,从而有效提高了模型的计算效率和精确性。本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度非同质的医学图像,且分割效率高。     

VOx、ZnOx和GaOx丙烷脱氢催化剂的研究进展

主要阐述近年来负载型VO_x、ZnO_x和GaO_x催化剂在丙烷脱氢反应中的研究进展。在高温(500～650)℃和还原性气氛(丙烷及其衍生物)反应条件下，负载的VO_x、ZnO_x和GaO_x金属氧化物活性位通常被部分还原，生成不饱和配位的金属阳离子作为丙烷脱氢活性位。系统总结上述各氧化物催化剂的活性位的分散度、载体种类、制备方法、酸碱性等对丙烷C-H活化、丙烯选择性和稳定性的影响，为进一步设计高效的负载型氧化物丙烷脱氢催化剂奠定一定的基础。     

师范生结构化学教学改革初探

以促进学生高效学习结构化学、培养学生动手实践以及科技创新能力为目标，通过以下三个方面实现结构化学的教学改革：第一，加强学科历史教学，增强学生的学科情感，培养创新思想；第二，合理应用现代化教学手段，增强学生学科感受力，培养创新精神；第三，与教师的创新性研究方向相关联，培养学生实践能力与创新精神。旨在总结当前教学方式方法不足的基础上，针对如何培养素质教育要求下的创新型人才，提出新的教学方法与途径。