关键词： 川芎茶调丸   质量评价   UPLC指纹图谱   化学计量学   含量测定  

摘要： 目的评价川芎茶调丸质量。方法建立UPLC指纹图谱,进行层次聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析,测定升麻素苷、阿魏酸、甘草苷、紫花前胡苷、洋川芎内酯Ⅰ、5-O-甲基维斯阿米醇苷、迷迭香酸、甘草酸铵、欧前胡素、异欧前胡素的含量。结果44批样品指纹图谱中有18个共有峰,相似度0.75~1.00。各批样品聚为2类,3个主成分累积方差贡献率为87.1%,筛选出5个质量差异标志物。10种成分在各自范围内线性关系良好(r≥0.9993),平均加样回收率90.22%~105.30%,RSD 0.66%~1.98%,含量范围分别为0.070~0.438、0.147~0.529、0.052~0.444、1.228~6.934、0.016~0.545、0.049~1.554、0.018~0.415、0.382~2.187、0.568~3.700、0.069~0.996 mg/g。结论该方法准确可靠,专属性强,可为川芎茶调丸质量控制和标准化提供科学依据。

关键词： 金属陶瓷   去材加工   激光辅助射流电化学加工   钝化层   去除机理  

摘要： 目的探讨激光辅助射流电化学加工(LAJECM)过程中激光对WC-Ni金属陶瓷材料组织钝化的影响,并阐明其材料去除机理。方法在中性电解液中开展LAJECM实验,并结合电化学测试、激光共聚焦显微镜、示波器、扫描电子显微镜(SEM)及X射线能谱(EDS)等分析方法。结果在激光辐照作用下,加工截面轮廓从“W”形转变成“U”形,提高了加工深度和定域性,材料去除率和加工电流增大,加工表面质量得到改善。激光加速了钝化层的脱落,促进了材料的均匀溶解。同时,在激光辐照下,表面钝化层组织的成分发生了变化,WO_(3)的比例降低,而WC的比例升高。结论在JECM过程中,同时发生了溶解和钝化,Ni相优先溶解,而WC易被氧化生成钝化层。在LAJECM过程中,激光诱导的冲击力效应导致阳极平衡电位发生阴极偏移,增大了加工电流密度;激光的热效应使得电解液的温度急剧升高,导致水分蒸发和盐浓度增加,从而加快了电化学反应速率;激光热-力耦合作用共同促进了物质的传递,使离子加速通过表面钝化层,并渗透至基体,进而削弱了钝化层与基体的结合力,加速了钝化层的脱落,促进了材料的均匀溶解。在激光脉冲间歇期,电化学反应重新主导加工过程,加速了钝化层的再生,加工区域呈现钝化层破坏与再生交替进行的动态平衡,实现了材料的持续高效去除。

关键词： 改性水钠锰矿   重金属离子   电化学吸附   氧化还原  

摘要： 层状水钠锰矿具有的较大的层间距有助于重金属离子的嵌入,而电化学氧化还原反应能增强其吸附性能。通过扩大水钠锰矿层间距可能进一步提升其嵌入重金属容量,但相关机制尚不明确。本研究通过插层四甲基铵离子(TMA^(+))制备具有大层间距的水钠锰矿,探究增加层间距对水钠锰矿电化学吸附Cd^(2+)的影响。结果表明,四甲基铵盐离子插层水钠锰矿对Cd^(2+)最大电化学吸附容量可达987.0 mg/g,远高于改性前水钠锰矿的吸附容量835.8 mg/g。在电化学调控水钠锰矿发生氧化还原反应过程中,Cd^(2+)在水钠锰矿上不完全可逆的嵌入脱出,及水钠锰矿发生溶解再结晶向弱晶质水钠锰矿转化过程是电化学吸附Cd^(2+)的主要原因,而水钠锰矿层间距的增大强化了Cd^(2+)嵌入。本研究结果有望扩展对氧化锰矿物吸附重金属离子机制的认识。

关键词： 人工智能技术   数学教学   教学策略   个性化学习   数字化  

摘要： 人工智能技术为数学教育带来了全新的视角和工具,其在数学教学中的应用,使学生的学习方式由被动变为主动,教学手段由单一到多样,教学内容由片面到丰富,教学评价由普适到个性化,极大提高了教学效率和学习效果。教师应合理利用人工智能技术进行课前准备,打造个性化课堂,实现实践操作,引导学生进行深度学习,优化教学评价,从而重塑数学教学模式,推动个性化学习的实现,助力数学教学的数字化转型。

关键词： 就业方向   化学   DeepSeek   分子设计   拯救地球   高中生  

摘要： 睡前闲聊,谈到家里高中生未来的就业方向。我兴高采烈地畅想:“儿子喜欢化学,DeepSeek认为化学的世界很广阔,从分子设计到拯救地球,都能找到舞台!”先生却不假思索给出“考公”的定论,看着他一脸“别去想那些有的没的”表情,我心里不由生出一声叹息。

关键词： 四川盆地   MVT铅锌矿   沥青   成矿作用   油气成藏  

摘要： MVT铅锌矿与古油气藏在空间上的密切共生关系暗示二者在成因上具有密切联系。四川盆地北缘和西北缘下组合(震旦系灯影组–志留系)古油气藏中分别存在热裂解成因和生物降解成因沥青,它们的成矿效应存在明显差异。本文采用地质地球化学和油气地质综合分析方法,对古油气藏中两种不同成因的沥青展开了对比研究,试图建立成矿与成藏间的成因关系,探讨造成成矿差异的机制。研究表明,两类不同成因沥青均具有相同的烃类物质来源,但具有不同的成藏-破坏过程;烃源岩在为油气藏提供油源的同时为铅锌成矿提供了成矿所需的金属元素;成矿金属元素可能以金属-有机络合物的形式与石油一同运移、聚集和成藏。矿山梁-碾子坝地区古油藏形成后遭受了生物降解作用,但未能造成金属-有机络合物间的脱耦,因而仅有成藏而无成矿。马元地区古油藏形成后经历了深埋和热裂解作用,可能造成了金属元素与有机络合物间的脱耦,从而导致铅锌矿的形成以及铅锌矿与热裂解沥青共生或伴生。

关键词： 黄土高原   植被恢复   生态化学计量   内稳态   干旱度  

摘要： 【目的】分析黄土丘陵区不同干旱区域典型退耕植被叶片-土壤生态化学计量特征与植物内稳态差异,从植物养分利用策略和稳态维持能力的角度确定适宜不同干旱水平的植被恢复类型;并通过解析不同干旱区域典型退耕植被生态化学计量特征与植物内稳态差异驱动的养分循环过程,为黄土丘陵区植被优化调整和土壤养分管理提供科学依据。【方法】沿黄土高原由南向北的干旱梯度,在富县(干旱度0.641)、宝塔区(干旱度0.718)和米脂县(干旱度0.764)选取17年生刺槐人工林、灌木林和撂荒地,分析其叶片和土壤碳(C)、氮(N)、磷(P)含量及化学计量特征,解析各组分的耦合关系并量化叶片内稳态特征。【结果】1)刺槐人工林叶片碳、氮含量分别低于和高于其他植被恢复类型,撂荒地叶片磷含量和碳氮比最高,而灌木林叶片碳磷比、氮磷比最高;撂荒地土壤碳含量、碳氮比和碳磷比总体上高于其他植被恢复类型,刺槐人工林土壤氮含量和氮磷比最低,但其土壤磷含量显著高于灌木林和撂荒地。2)随干旱度增加,宝塔区叶片碳和氮含量分别较富县降低了8.77%和6.64%,而磷含量则增加了34.25%;米脂县叶片碳和氮含量分别较富县降低了1.01%和44.53%,而磷含量则增加了16.02%;随干旱度增加,叶片碳磷比和氮磷比变化趋势分别与碳、氮相同,分别呈先降后增和降低趋势;而碳氮比则呈升高趋势。3)土壤碳含量(富县、宝塔区、米脂县平均值分别为7.47、3.44和2.67 g·kg^(-1),下同)、氮含量(平均值分别为0.66、0.36和0.37 g·kg^(-1))及碳氮比(平均值分别为11.62、9.62和7.59)、碳磷比(平均值分别为14.89、9.25和6.64)和氮磷比(平均值分别为1.37、0.99和0.92)随干旱度增加均呈降低趋势,土壤磷含量(平均值分别为0.50、0.36和0.40 g·kg^(-1))则呈先降后增趋势。4)干旱度增加和撂荒地向林地的转变分别加剧植被生长受氮限制和磷限制的程度;Mantel分析显示,叶片和土壤碳、氮、磷含量及其化学计量之间均存在不同水平的显著相关关系,干旱度较植被类型和土层深度对叶片和土壤指标的影响更高。5)不同退耕植被维持叶片化学计量内稳态的能力存在明显差异;各植被类型叶片碳均属绝对稳态型,撂荒地和灌木林叶片氮、磷呈现出弱稳态或敏感型特征,且撂荒地叶片碳磷比表现为敏感态或弱稳态,刺槐及灌木叶片碳氮比、氮磷比呈现出敏感型特征。【结论】干旱度是调控退耕植被叶片-土壤碳、氮、磷化学计量特征的关键环境因子;刺槐人工林在黄土丘陵区不同干旱区能更有效地维持叶片内稳性以适应不同干旱度下土壤碳、氮、磷及其化学计量变异,其适应能力强于灌木林和撂荒地,可作为该区域植被恢复与重建的主要树种;在干旱度较高的区域以及撂荒地应补充氮肥,而相对湿润的灌木林和乔木林应增施氮、磷肥。

关键词： 生物质制剂   盐碱地   植被恢复   生物多样性   土壤化学性质  

摘要： 为探讨人工生物质制剂对盐碱地植被恢复及土壤化学性质的影响,在大庆地区盐碱地上设置4个处理试验,T1(磷酸钾缓冲溶液)、T2(生物质制剂)、T3(磷酸钾缓冲溶液+生物质制剂)、CK,对比各处理对植被恢复和土壤化学性质的影响。结果表明:人工生物质制剂有助于盐碱地植被生长,T3处理相较CK处理,植株高度增幅61.35%、地上部生物量增幅70.60%;人工生物质制剂可改善盐碱地土壤表层生态环境、活化土壤种子库、促进种子萌发,T3处理较CK能明显增加植被生物多样性指数,平均增幅29.55%,植被盖度增加47.37%;人工生物质制剂可以改善盐碱地土壤结构和改良盐碱土壤的化学性质,T3处理较CK处理,土壤的紧实度下降27.82%~40.56%、pH下降5.77%、可溶性盐下降30.95%、交换性Na+下降63.00%、土壤碱化度下降61.52%。人工生物质制剂可有效改善盐碱地土壤的理化性质,促进盐碱地生态环境的恢复,提高区域内的生物多样性,为盐碱地区土壤的修复改良提供新的途径和方法。

关键词： 傅里叶变换近红外光谱   化学计量学   机器学习   天麻   栽培品种  

摘要： 采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)与二维相关光谱(2DCOS)技术,结合化学计量学方法和深度学习算法,分别构建了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和残差卷积神经网络(ResNet)模型,快速准确鉴别了3种栽培品种天麻(Gastrodia elata Blum)样本(共计447份)。结果表明:FT-NIR数据经一阶导数(1st Der)和多元散射校正(MSC)组合预处理后建立的PLS-DA模型综合性能最好(准确率99.00%)。同时,基于FT-NIR同步2DCOS图像结合ResNet模型的鉴别方法,无需筛选最佳预处理和进行复杂的数据转换,即可实现对不同栽培品种天麻的快速精确鉴别(准确率100.00%)。该研究为鉴别不同栽培品种的天麻提供了一种快速、准确的新方法,可为天麻种质资源研究与新品种选育进一步奠定基础。

关键词： 整数规划   强化学习   算法优化   NP-Hard问题  

摘要： 整数规划问题在经济、工业生产、管理调度等领域有着广泛应用。然而解决此类问题常用的传统方法大多都是依赖人工设计的启发式算法,该算法已经逐渐不能满足大规模问题下实时性求解的要求。论文将深度强化学习应用于对整数规划的分布式可行域切割的序贯决策问题中,设计并构建了状态与动作空间以及奖励函数,并结合注意力机制与LSTM网络来训练了强化学习代理,以解决整数规划问题中可行域分割的切割平面选择的问题。实验结果表明,该策略方法能有效进行Gomory切割平面的选择,且拥有相对稳定的切割质量。