基于遗传算法的神经网络对难溶硫化物K_(sp)的预测

采用遗传算法训练神经网络的权重系数 ,并将该神经网络用于对 13种难溶硫化物Ksp的预测 ,预测Ksp值和实验Ksp值的相关系数为 0 .9985 7。

难溶硫化物在水中溶解度计算的探讨

在讲授难溶硫化物溶解度的计算时,由于其阴离子在纯水中发生水解作用,会改变溶液的pH,计算此类弱酸盐在水中的溶解度时,要考虑其阴离子水解的影响。现行教材大都分两种情况来讨论:若沉淀的溶解度非常小,则认为由S2-水解产生的[OH-]很小,此时水解后溶液的pH与水相同,可按pH=7时的酸效应来计算沉淀的溶解度;若沉淀的溶解度较大,则水解后溶液的pH大于7,此时按阴离子第一级水解已经完全,而第二级水解基本上没有发生,作近似计算[1]。本文提出了一种计算难溶硫化物在水中溶解度的新方法,即通过分段考虑S2-离子水解后水的pH,逆向推出与之对应的难溶硫化物的Ksp范围,并给出了溶解度大小的近似计算公式。

酸溶解难溶金属硫化物的平衡分析

从化学平衡角度对酸溶解难溶金属硫化物的原理、程度和范围进行了分析．

人工神经网络预测难溶性硫化物溶度积K_(sp)

对神经网络方法中的 BP算法的在分析难溶性硫化物 Ksp的原理与方法作了详细的论述 ,并运用 BP算法进行预测 ,取得了较好的效果。

土壤中硫化物的分析方法研究

硫化物作为土壤中常见的污染物在酸性环境中会生成H2S，造成环境污染，研究中根据环境质量要求分别针对土壤中易解析的硫化物、酸可溶解性硫化物、酸难溶性硫化物建立了相应的分析测定方法。硫化物分别在磷酸（1＋1）、浓硫酸、盐酸（9．8mol／L）作用下形成硫化氢，硫化氢随氮气进入装有乙酸锌吸收液的吸收瓶中，生成硫化锌沉淀，以碘量法定量。结果表明：酸难溶性硫化物的实际样品加标回收率为86％～98％；酸溶性硫化物的实际样品加标回收率为83％～91％，空白加标回收率为92％～97％。精密度实验中，酸溶性硫化物相对标准偏差为6．4％～8．3％。沙土、花园土、黄土、稻田土中酸难溶性硫化物的相对标准偏差分别为2．6％、4．0％、5．5％、5．8％。方法精密度和准确度满足分析要求，可以用来评估土壤中的硫化物污染问题，也可以了解不同类型硫化物的污染情况。

矿物浮选与元素周期表(Ⅶ)

本文介绍了丁基钠黑药、六偏磷酸钠捕收与活化含第Ⅰ副族元素矿物;Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)金属阳离子活化含第五主族元素矿物以及元素周期表中形成难溶硫化物的区域与矿物浮选的关系,并阐述了机理,有助于矿物浮选理论的深入研究。

无机化学实验部分代用品简介

化学是一门以实验为基础的科学.化学实验促进了化学科学的形成和发展.教学中的实验课是化学的魅力和激发学生学习化学兴趣的源泉,是化学教学的重要(?),也是学习化学的基本方法.所以,加强实验教学是提高化学教学质量的重要环节.师(?)培养的学生大部分是到农村中学从教,而农村中学的特点是资金不足,缺仪少药,许多实验难以开出.要提高教学质量,就需要动脑筋.想办法,创造条件.我们在无机实验课的教学中,结合中学实际,向学生介绍了部分代用仪器和药品,以便对学生有所启发.