石油焦中硫含量二次标样的制备

本实验由两部分组成。第一部分内容主要是尝试制备用于测定石油焦中硫含量的二次标样,解决了因国内目前还没有石油焦中硫标样为分析带来的困难。还由于采用了二次标样,基本排除了基体对本方法测定结果的影响。本实验在尝试制备二次标样的过程中,用4种测试方法定值。首先对二次标样用方差法进行了均匀性检验。经检验合格后,用定值计算的数据统计方法(包括测定结果的离群值检验、数据分析正态性检验,各方法平均值间一致性检验和等精密度检验)进行定值。第二部分内容主要是使用所制备的二次标样,并用简单、快速的库仑滴定原理设计的快速定硫仪仪器分析替代了操作步骤复杂的管式炉法[1]来分析测定石油焦中硫含量。本方法具有操作简单、测定快速、结果准确及重复性好的优点。本方法基本满足了本公司铝工业用石油焦中硫含量的测定要求。本方法适用范围为0~2.0(m/m)%,方法标准偏差为1.2%。     

气体雪崩放电的单光子测量时间谱

用单光子时间分辨测量技术,研究了伴随有限正比、自猝灭流光(SQS)和G-M三种放电模式光发射的时间特性.结果表明:SQS相对于原初雪崩有一段时间延迟,约几到十几ns,流光的持续时间在10—30ns范围,且与猝灭气体浓度和工作电压有关;伴随G-M雪崩时的光脉冲持续时间长达约1μs,而有限正比只有4ns.本文还清楚地显示了三种模式雪崩放电过程特征的区别.     

原子电性作用矢量用于氨基酸化学位移计算

提出了用于表征分子内部化学微环境的结构描述子：原子电性作用矢量(AEIV)，并将其应用于20个天然氨基酸103个¹³C 原子核磁共振化学位移CS建模：δ =-190.514+7.352×ν₁+63.998×ν₂+49.252×ν₃+39.678×ν₄，取得优良效果. 模型值、留一法(LOO)和留分法(LMO)交互校验的复相关系数分别为R_MM=0.966 0,RLOO=0.957 7和R_LMO=0.957 7.     

支持向量机分类和回归用于肽的QSAR研究

使用支持向量机技术对两类肽化合物体系进行了分类和回归研究,并将其系统地与K最邻近法、多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行了比较。结果表明,对于小样本、非线性问题,支持向量机具有较强的稳定性能及泛化能力,在大多数情况下能够得到优于传统方法的建模效果。对于分类问题,支持向量机对训练集和测试集都达到了100%的分类正确率;对于回归问题,支持向量机虽对训练集样本拟合效果略低于人工神经网络,但对外部测试集却表现出较强的预测能力。     

基于第一性原理的无铅无机钙钛矿Cs3Bi2X9(X=Cl、Br、I)光电性能表面效应研究

用基于第一性原理的密度泛函理论方法,对Cs₃Bi₂X₉（X=Cl、Br、I）的光电特性进行理论计算,并系统阐述这3种晶体的表面效应对光电性能的影响。结果表明,3种材料的光学特性由铋原子和卤素原子最外层p轨道上的价电子主导。在可见光区中,材料的吸收峰会随卤素原子序数的增加呈现红移,其中一维结构的Cs₃Bi₂Cl₉表面结构在光吸收能力上尤为特别且敏感;二维结构的Cs₃Bi₂Br₉光吸收能力会受厚度影响;零维结构的Cs₃Bi₂I₉非常稳定,且几乎不受表面特性和晶体厚度的影响。     

支持向量机和线性判别分析用于禽流感病毒编码蛋白识别

以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA.     

Theoretical study of the structure and analytic potential energy function for the ground state of the PO₂ molecule

In this paper, the energy, equilibrium geometry, and harmonic frequency of the ground electronic state of PO2 are computed using the B3LYP, B3P86, CCSD(T), and QCISD(T) methods in conjunction with the 6-311++G(3df, 3pd) and cc-pVTZ basis sets. A comparison between the computational results and the experimental values indicates that the B3P86/6-311++G(3df, 3pd) method can give better energy calculation results for the PO 2 molecule. It is shown that the ground state of the PO2 molecule has C2v symmetry and its ground electronic state is X2 A1 . The equilibrium parameters of the structure are R P O = 0.1465 nm, ∠OPO = 134.96°, and the dissociation energy is Ed = 19.218 eV. The bent vibrational frequency ν 1 = 386 cm-1 , symmetric stretching frequency ν 2 = 1095 cm-1 , and asymmetric stretching frequency ν 3 = 1333 cm-1 are obtained. On the basis of atomic and molecular reaction statics, a reasonable dissociation limit for the ground state of the PO2 molecule is determined. Then the analytic potential energy function of the PO2 molecule is derived using many-body expansion theory. The potential curves correctly reproduce the configurations and the dissociation energy for the PO2 molecule.     

边缘重构对锯齿型石墨烯纳米带电子输运的影响

实验研究表明石墨烯纳米带中广泛地存在边缘结构重构且稳定的边缘缺陷结构.本文采用第一性原理的计算方法研究了锯齿型石墨烯纳米带中边缘结构重构形成的两种不同缺陷结构对材料电子输运性能的影响.研究发现两种缺陷边缘结构对稳定纳米尺度位型结构和电子能带结构具有显著影响,它使得费米能级发生移动并引起了共振背散射.两种边缘缺陷重构均抑制了费米能级附近电子输运特性并导致不同区域的电子完全共振背散射,电导的抑制不仅与边缘缺陷结构的大小有关,它更取决于边缘缺陷重构位型引起的缺陷态的具体分布和电子能带的移动.     

SeN_2自由基解析势能函数的耦合簇理论研究

利用单双迭代耦合簇理论CCSD结合相关一致四重基组cc-pVQZ对SeN2基态的平衡结构和谐振频率进行了优化计算.计算结果表明:基态SeN2自由基分子稳定态为C2v构型,基态电子组态为X1A1,平衡核间距RSe-N=0.1691 nm,RN-N=0.1970 nm,αN-Se-N=71.289?,离解能De=4.78 eV.基态简正振动频率分别为:ν1=326.9288 cm-1,ν2=808.0161 cm-1以及ν3=948.3430 cm-1.对SeN基态和N2基态采用上述相同方法进行几何构型与谐振频率的计算并进行单点能扫描,使用Murrell-Sorbie函数进行最小二乘拟合得到其势能函数和光谱常数,通过和其他理论值以及实验值做比较,显示本文的计算工作达到了很高的精度.应用多体项展式理论导出了基态SeN2的全空间解析势能函数,其势能函数等值势能图准确再现了SeN2分子的结构特征和能量变化.     

膦类化合物核磁共振谱化学位移预测

采用离子性指数(INI)、立体效应参数(iε)对291个膦化合物中磷原子进行结构表征,并与其核磁共振磷谱(31P NMR)建立定量结构波谱关系(QSSR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互校验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rcum、QLOO和Qext分别为0.9449,0.9408和0.9338(MLR);0.9421、0.9411和0.9338(PLSR);0.9741、0.9736和0.9471(ANN)。结果表明:INI、iε与31P NMR谱化学位移显著相关。