五倍子单宁酸微胶囊的制备、性质表征及“双抗”活性评估

为掩蔽单宁酸的涩味,提高其接受性,并且提高其生物活性的稳定性,该文以魔芋葡甘聚糖为壁材,并结合冷冻干燥技术进行单宁酸微胶囊的制备。以单宁酸包埋率为评价指标优化包埋工艺,并对微胶囊的微观形态、结构、热力学性能、缓释性以及抗氧化性和抑菌活性进行综合分析。结果表明,单宁酸微胶囊的最佳制备工艺为:芯壁比1∶15(质量比),壁材质量浓度20 g/L,反应温度45℃,搅拌时间2.0 h,在此条件下制备的单宁酸包埋率为75.33%;呈无规则状,表面稍有裂缝。红外光谱及差式扫描量热分析均表明,单宁酸成功地被封装于胶囊内,且具有良好的热性能。与未处理的单宁酸相比,单宁酸微胶囊化后具有一定的缓释作用,单宁酸组以及微胶囊组在口腔消化阶段的质量浓度分别为0.98、0.57 mg/m L,有效解决单宁酸适口性的问题。包埋后并没有影响单宁酸的抗氧化性和抗菌生物活性,单宁酸对DPPH自由基、ABTS阳离子自由基清除率IC_(50)值分别为9.20、9.58μg/m L,单宁酸微胶囊则分别为9.08、8.99μg/m L;且单宁酸微胶囊化前后对4种肠道致病菌的均具有一定的抑菌作用,其中对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抑制作用较强,单宁酸对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抑菌率达(87.06±2.28)%、(84.44±6.85)%,而微胶囊的抑菌率分别为(96.02±3.11)%、(79.34±3.97)%,单宁酸能够使细菌的细胞膜受损,影响细菌的生长繁殖,起到较好的抑菌作用。因此,单宁酸微胶囊化为单宁酸在不同领域中的应用提供了有益的思路。

不同干燥条件对白魔芋精粉性质的影响及其结构表征

为了研究不同干燥条件对白魔芋精粉性质的影响,该研究以新鲜白魔芋为原料,探讨自然干燥、真空冷冻干燥、热风干燥(低温干燥、高温干燥、分段干燥)5种不同的干燥条件对白魔芋精粉色泽、魔芋葡甘聚糖(konjac glucomannan,KGM)含量、乙酰基含量、流变学性质等特性的影响,并通过分子质量、红外光谱(Fourier transform infrared spectrometer,FT-IR)、X-衍射(X-ray diffraction,XRD)、扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)进行结构表征。结果表明,自然干燥效率低,所得样品品质较差,真空冷冻干燥虽然能得到较高品质的样品,但对设备要求比较高,干燥效率低。综合考虑,使用100℃→60℃的热风分段干燥为最佳方法,此时得到的魔芋精粉KGM含量为64.63%、乙酰基含量为23.49%、分子质量为1102 kDa、色泽较好、结晶度高、颗粒完整且表面光滑,所得水溶胶具有较好的流变学性质。综上,分段干燥方式可以用于白魔芋及其他魔芋的干燥中,所得的魔芋精粉品质良好,为白魔芋的开发应用及干燥工艺提供一定的理论参考。

基于多视图表征的虚假新闻检测

社交网络已经成为人们日常生活中获取和分享信息的主要渠道,同时也为虚假新闻的传播提供了捷径。如今,针对网络虚假新闻的检测问题受到学术界的广泛关注,但目前的检测方法缺乏基于新闻多个视角的深度探索或忽视了新闻中不同信息传播方向不同的问题,有待改进。文章提出一种基于新闻内容、用户信息和新闻传播3种视角的多视图表征和检测的模型MVRFD(Multi-View Representations for Fake News Detection),为虚假新闻检测任务提供更全面的视角。首先,利用协同注意力机制表征新闻内容中的多模态信息,使用具有不同方向的图神经网络聚合新闻传播过程中的用户信息和观点信息;然后,利用双协同注意力机制实现多个视角间的信息交互;最后,将新闻内容特征和新闻上下文特征进行融合。在公开数据集上的实验结果表明,文章所提出的模型实现了96.7%的准确率和96.8%的F1值,优于主流的文本处理模型以及基于单视角的检测模型。

致密砂岩气藏微观孔隙结构多尺度联合表征

致密砂岩的微观孔隙结构对气藏的开发至关重要。文中以临兴地区下石盒子组盒8段为研究对象,采用多种实验方法对致密砂岩孔隙结构进行精确表征。研究结果显示:致密砂岩主要孔隙类型为长石溶孔和岩屑溶孔,其次为粒间孔、晶间孔和微裂隙;高压压汞、CO_(2)吸附、N_(2)吸附以及渗吸-核磁等实验结果均反映了研究区致密砂岩孔隙结构具有较好的连通性;多尺度联合法表征的致密砂岩孔径分布以微孔为主,介孔次之,大孔最少;微孔的大量分布为比表面积做出主要贡献,介孔、大孔贡献较少,孔容主要由微孔、介孔贡献,大孔贡献较少;核磁共振计算的孔径分布比例与多尺度联合法的计算值在介孔、大孔阶段具有较好一致性,在微孔阶段,多尺度联合法的计算值大于核磁共振法,表明微孔为气藏的主要气体储集空间,而介孔和大孔为气体运移的主要通道,多尺度联合法在致密砂岩储层孔隙结构精细表征方面更具特色。

激光诱导击穿光谱技术对钕铁硼永磁材料中多元素的定量表征

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其中ICP-OES是湿法分析,样品前处理复杂,测试周期长,而XRF法可实现直接分析,但受制于其轻元素的检测能力很难满足对钕铁硼材料中主要轻元素B的分析需求。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有分析效率高,样品前处理简单,多元素直接分析,适用于现场分析、在线分析等技术优点,使其在快速定量表征方面展现出其独有的优势。运用LIBS分析技术开展对钕铁硼材料中多元素定量表征的直接、快速分析的方法研究,首先针对钕铁硼材料中定量表征的九个元素Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga完成特征谱线的筛选,通过对系统激光器电压、激光剥蚀方式等因素在不同条件下对钕铁硼材料光谱信号稳定性的影响分析,优化并确立了分析条件,最终选用720V的激光器电压,15个预剥蚀脉冲15个剥蚀脉冲的激光剥蚀方式为钕铁硼样品的分析条件;其次,选取8个通过ICP-OES法定值的烧结钕铁硼样品,样品具有元素成分的梯度差异化特征,作为建立分析方法的标准样品,采用标准曲线法通过相对强度与浓度的关联方式,建立钕铁硼样品中Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga九个元素的定量分析校准曲线;最后选取两个烧结钕铁硼试样,运用建立的定量分析方法完成九个元素的定量表征,分析时间小于30 s,其定量结果与ICP-OES法测定结果的比对,具有较好的一致性。运用激光诱导击穿光谱分析技术实现了对钕铁硼材料中多元素成分的直接、同时、快速定量表征,为钕铁硼材料的快速定量表征提供了新的技术思路和表征方法。

超长柔性悬挂固体充填刮板输送机异常工况表征及自主调控方法

固体充填刮板输送机是固体充填开采技术的关键装备,其高效智能化的程度制约着固体智能充填开采技术的进步,暂难突破超大采长、大功率、高可靠性的瓶颈,运行状态受地质条件、充填工艺等主控因素影响显著,异常工况自主调控问题亟待解决。总结了固体充填刮板输送机特征;构建了固体充填刮板输送机位姿形态与运输状态表征方法;通过分析异常工况的形成机理,选取异常工况判别指标,结合位姿与运输状态表征方法,给出了其空间位姿、牵引状态等异常工况判别准则与典型异常工况的调控路径,揭示了多工况状态下固体充填刮板输送机运载调控机制,提出了实时调控充填材料运输量、直线及水平程度组合的异常工况自主调控方法。全国首个260 m工作面长固体充填工程案例表明:通过异常工况自主调控,平均最大水平偏移距每减少100 mm,刮板链牵引力可减少85 kN,输送功率损耗可减少55 kW;平均最大垂直偏移距每减小100 mm时,输送功率损耗可减少7.2 kW;单位长度货载运量每减少100 kN/m,刮板链牵引力可减少31.9 kN,输送功率损耗可减少38.2 kW。所提出的异常工况自主调控方法可显著提升固体充填刮板输送机的输送效能,可助力实现固体智能充填开采。

基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

非结构化数据表征增强的术后风险预测模型

准确的术后风险预测对临床资源的规划、应急方案的准备以及患者术后风险和死亡率的降低具有积极的作用。目前,术后风险预测主要基于患者的基本信息、术前的实验室检查及术中的生命体征等结构化数据,蕴含着丰富语义信息的非结构化术前诊断的价值尚待验证。针对上述问题,该文提出一种非结构化数据表征增强的术后风险预测模型,利用自注意力机制,将结构化数据与术前诊断进行信息加权融合。基于临床数据,该文将所提出的模型与术后风险预测常用的统计机器学习模型以及最新的深度神经网络进行对比,在肺部并发症风险预测、ICU入室风险预测和心血管不良风险预测任务上的F1值平均提升了9.533%,同时预测模型还具有良好的可解释性。

航空发动机陶瓷基复合材料无损表征技术研究进展

随着陶瓷基复合材料在先进航空发动机热端部件中的推广应用,对其在工艺研发、制备加工、试验考核以及使用服役等阶段形成的缺陷/损伤进行高效准确的无损表征尤为重要。由于陶瓷基复合材料复杂的制备成型工艺及多相复合引起的高度非均质和各向异性,导致传统基于整体均质化假设的无损检测技术面临诸多挑战。本文结合陶瓷基复合材料在航空发动机领域的应用情况,分析了其在制备、加工及服役等阶段的典型缺陷/损伤类型及特征,重点回顾了近年来陶瓷基复合材料无损表征技术的研究进展及应用情况,总结了现有无损表征技术面临的主要挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。

基于多尺度结构表征研究直链淀粉-番茄红素复合物的组装方式

为明确直链淀粉-番茄红素复合物(amylose-lycopene complexes,ALCs)的精细结构,揭示其主客体组装方式,分别采用扫描电子显微镜、X射线衍射分析、差示扫描量热分析、傅里叶变换红外光谱及13C固体核磁共振表征其多尺度结构。研究发现:ALCs中淀粉对番茄红素的复合指数为(17.10±0.01)%,说明番茄红素可进入淀粉螺旋空腔形成复合物;ALCs为球形V-型亚微晶的II型复合结构,其T0为(106.72±0.63)℃,结晶度达(65.32±0.22)%;红外光谱中未见960 cm-1处特征吸收,表明主客体间存在复合作用;ALCs的结构组成排序为:双螺旋>无定形态>V-型单螺旋;其中,双螺旋和V-型单螺旋结构占比分别达(55.95±3.25)%和(17.84±0.96)%。结果表明:直链淀粉通过包合和缠绕番茄红素,组装形成热稳定的复合结构。研究阐明了ALCs的组装方式,揭示了其改善番茄红素稳定性的机制,为拓展番茄红素作为功能性色素在食品和药品领域的应用提供理论依据。

基于计算机视觉的岩石裂隙识别表征与软件研制

岩石裂隙特征是评判岩体结构及其完整性的核心指标,也是评估岩石工程安全稳定性的重要因素。针对岩石裂隙识别,采用深度学习方法,通过引入混合注意力机制对Unet模型进行了改进,有效提高了岩石裂隙识别的精度。针对交叉岩石裂隙的分离与特征提取,提出了一种基于迹线方向判定的裂隙分离与表征算法,依据裂隙分离的结果形式,采用重合追踪法或断裂追踪法分离交叉裂隙骨架,继而使用微分累加法、方框法、线性回归法求得裂隙的长度、宽度及倾角等几何特征指标。基于提出的算法,研制了一套具有图形用户界面的岩石裂隙图像智能识别与表征软件系统,实现了从深度学习模型参数选择、模型训练、裂隙识别、量化分析到结果可视化的完整功能。最后对岩石裂隙识别与分离表征算法的性能进行了评判,结果表明,改进Unet模型对复杂分布的裂隙识别效果最好,其总体识别性能要优于其他网络;骨架分离算法对常见类型交叉裂隙能够取得预期结果,表征算法对分离裂隙与交叉裂隙的表征精度高,对实际岩石裂隙图像的应用效果较好。研究成果可为基于计算机视觉的岩石工程试验与岩体结构检测技术研发提供参考依据。

语言符号与知觉符号表征对外语词汇习得的影响比较:来自行为与脑电的实验证据

通过行为与脑电实验技术,比较外语词汇学习过程中,语言符号与知觉符号表征对词汇记忆编码与再认的影响过程,从而考察语义表征对词汇习得的影响机制。行为结果表明,语言符号与知觉符号表征条件下被试对词汇学习效果的主观判断无显著差异,但后者比前者有更高的词汇再认正确率。脑电结果表明,对于词汇编码阶段,相较语言符号表征,知觉符号表征在编码晚期诱发更正的LPC成分;对于词汇再认阶段,知觉符号表征条件诱发更大N400成分,且脑电时频分析表明该条件下出现更为明显的μ波抑制及θ波功率增强现象。研究结果综合表明,与语言符号表征便捷但非模态化的语义加工相比,知觉符号表征加深了词汇晚期编码的深度,并通过知觉模拟,利用多模态信息提高了词汇的形象化再认,从而推动了再认阶段的语义检索,最终内隐性地提高了词汇学习效果。

煤孔裂隙多尺度表征及其对渗透率的影响分析——以中国14个大型煤炭基地为例

为探究煤体不同尺度孔裂隙特征及其对渗透率的影响,从我国14个大型煤炭基地分别取样,进行氮气吸附、压汞和CT实验,并将CT扫描后的煤样进行渗流实验。结果表明,各煤样中微孔和过渡孔多为封闭孔,连通性差,不利于渗流的进行。r=10 nm和r=100μm的孔裂隙体积占比相对较大,贡献了煤体大部分孔隙率,S2和S3中的大尺度平行板孔隙为渗流提供了充足的空间。通过划分3种实验表征的优势孔径段,提出了综合表征孔隙率和分形维数的方法,得到各煤样的孔隙率范围为1.62%~11.60%,分形维数范围为2.29~2.78。煤样渗透率在0.0002×10^(-15)~0.6525×10^(-15)m^(2)之间,以中低渗为主。r<50 nm、50 nm≤r≤8.5μm和r>8.5μm的孔隙率分量与渗透率的关系分别为y=0.2741x-0.0781、y=0.0674x+0.0237和y=0.0039x^(2.5986),其中r>8.5μm的孔隙率分量与渗透率的相关性最强。相对于氮气吸附和压汞实验,CT实验更适用于分析孔裂隙结构对水渗的影响。

数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定

低空飞行空间范围小、目标速度慢、环境要素杂,传统的经纬度表征方式无法满足智联环境下的低空精细管理要求,为此本文研究了数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定问题。首先,从“点-线-面”视角构建了多维度低空空域结构要素量化表征规则,提出了低空空域多层级栅格量化表征方法;然后,通过判定不同空域栅格的“点-线-面”位置关系,提出了基于栅格交集矩阵的低空空域拓扑关系度量方法;最后,综合考虑低空无人机碰撞指数、低空栅格利用指数等优化目标,以及节点与栅格匹配约束、空间位置约束、无人机与无人机/障碍物安全约束等限制条件,建立了面向多维性能的低空空域栅格粒度最优标定模型。针对城市低空典型飞行任务场景对所提方法的有效性及优化效果进行了验证分析。实验结果表明,针对任意设定的低空空域和无人机飞行任务,在可接受的无人机碰撞指数和栅格利用指数下,所提方法可对数字低空栅格粒度进行最优配置,从根源上有效确保低空飞行活动的安全和高效。研究成果对于支撑数字低空空域精细化管理和异质飞行器融合运行具有一定的理论价值和应用意义。

基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱色彩设计方法

军用座舱色彩设计作为载人军事设备工业设计中较为主观的一部分,设计的合理性至关重要。为提高军用座舱色彩设计的科学性,提出一种基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱配色方法。利用深度表征学习模型预测军用座舱配色方案,并根据色彩感知理论建立军用座舱配色模型,将其作为生成方案的限制条件。同时,引入交互式遗传算法到智能配色系统中,通过人工引导的方式优化神经网络的参数,对预测的配色方案进行有效迭代。实验结果表明:该方法生成的配色方案符合军用座舱配色模型,结合遗传算法的模型预测准确率比单一的深度表征模型提高了16%~18%。相较于人工色彩设计方案,军用座舱智能配色方法生成的方案满意度略优、设计周期缩短了80%~88%,色彩稳定性提高了6%~12%。

大学情感治理:出场逻辑、价值表征与实现路径

当前,我国大学的内部治理多偏重于工具理性的治理,却相对忽视了情感的维度。近年来,在社会学研究领域情感转向的影响下,学者们开始对工具理性主导下的技术治理进行深刻反思,并基于中国社会文化的情理特质,提出了情感治理的概念和理论。对大学组织而言,情感治理意味着情感维度在大学内部治理中的回归,其价值在于柔化大学内部刚性的权力结构,重构多元主体间的人际关系,推动大学情感共同体的构建,彰显大学场域的人情温度。在大学内部治理实践中可通过建立情感秩序、加强情感互动、注重情感动员、运用人情规则等多重路径来推进与优化大学情感治理的实施。

RDX基PBX在高温条件下热损伤表征试验研究

炸药热损伤特征及演化行为对装药安全性具有重要影响。为探究高聚物黏结剂炸药(Polymer Binder Explosive,PBX)在不同温度载荷下的内部损伤和演化行为,对无约束状态下炸药进行烤燃试验,使用分析天平监测炸药的质量变化,并采用显微镜和扫描电子显微镜等技术对炸药样品的表面和内部损伤进行表征。结果表明:温度越高,炸药的质量损失越大且损失速率越快;加热过程中黏结剂先发生熔化,随着加热时间变长和温度升高,黏结剂熔化程度增大,流动性增强,气体从炸药表面孔洞内逸出,孔洞增多且尺寸变大;温度越高炸药内部出现的孔隙越多,孔隙尺寸越大,孔隙主要是由于气体从试样内部逸出形成;炸药内部比表面积变化趋势为上升—下降—上升,其变化趋势受到化学反应速率和黏结剂的流动及损失影响。黏结剂材料的热稳定性是影响炸药热损伤演化行为的重要因素。

页岩基质孔隙油微观赋存及可动性定量表征——以东营凹陷沙河街组为例

页岩基质孔隙油微观赋存特征及可动性是制约陆相页岩油高效开采的关键要素。本文针对页岩基质孔隙内不同相态油的含量、比例、分布及可动性开展定量化表征研究,从理论上提出了页岩油吸附量、游离量、可动量评价模型以及吸附油占比评价模型(即吸附比例方程),建立了基于饱和—离心—核磁共振联合实验的孔隙油微观赋存及可动性评价方法。上述模型与方法在渤海湾盆地济阳坳陷东营凹陷沙河街组页岩油储层中进行了应用,揭示了实验条件(20℃、常压)下页岩基质孔隙中轻质油(正十二烷)微观赋存与可动性特征。结果显示:(1)富有机质页岩吸附油、游离油含量普遍大于含有机质页岩,吸/游比主体介于1~2,不同类型页岩中吸附油、游离油赋存空间具有差异性。(2)富有机质页岩吸附油平均密度(0.8331 g/cm^(3))略大于含有机质页岩(0.8067 g/cm^(3)),富有机质页岩吸附油平均厚度(1.7475 nm)约为含有机质页岩(0.5734 nm)的3倍,富有机质页岩具有更强的油—岩相互作用。(3)游离油赋存孔隙直径下限(d_(min))数值上等于吸附油平均厚度与孔隙形状因子的乘积,富有机质页岩d_(min)介于3.5~10.5 nm,开始主要富集游离油的孔隙直径约为100 nm;含有机质页岩d_(min)介于1.1~3.4 nm,开始主要富集游离油的孔隙直径约为30 nm。(4)富有机质页岩孔隙油可动性相对更好,其可动性指数(平均6.24 mg·g^(-1)·MPa^(-1))高于含有机质页岩(平均5.20 mg·g^(-1)·MPa^(-1)),孔隙油吸/游比约为1.5时具有较好可动性。(5)以油—岩相互作用为纽带,构建了页岩含油性、储集性及页岩油可动性之间的耦合关系,并数学描述了它们之间的内在联系,为寻找优质页岩油储层奠定了理论基础。

行业产教融合共同体实体化运行的具象表征、实践逻辑与推进策略

行业产教融合共同体是促进产教布局高度匹配、服务高效对接、支撑全行业发展的产教融合新型组织形态。行业产教融合共同体具有运行方式合作化、团体属性多重化、建设任务具体化的特征。行业产教融合共同体实体化运行应基于人才培养逻辑、产业发展逻辑和教育内生逻辑。通过规范搭建产教融合共同体领导架构,夯实产教融合共同体实体化运行决策基础;合理设置产教融合共同体工作组织,保证产教融合共同体实体化运行有序开展;建立健全产教融合共同体运行机制,保障产教融合共同体实体化运行规范有序;科学设计产教融合共同体建设任务,奠定产教融合共同体实体化运行工作目标;全面优化产教融合共同体运行环境,加固产教融合共同体实体化运行社会支撑等策略提升运行效果。

原子力显微镜-扫描电子显微镜共定位表征系统的研发与应用

微纳加工过程中,常有样品需要进行聚焦离子束(FIB)溅射、切割,扫描电子显微镜(SEM)以及原子力显微镜(AFM)表征,而这三类仪器都需要将样品固定在样品台上才可测试,固定不佳会影响表征结果.但固定好的样品在不同仪器之间转移、拆卸、再固定的过程中极易受到破坏.基于以上问题,设计了AFM-SEM-FIB样品共定位系统,可实现样品在此三种仪器之间的无损转移及共定位,避免珍贵样品破坏及目标丢失,以及解决AFM扫描无法控制方向、迅速调整位点等问题.在微纳表征中有优异的表现,系统已被开发成产品并量产销售.