摘要：离子浓差极化(ion concentration polarization,ICP)现象是在外加电场作用下发生在微纳交界面处的一种电富集现象,将ICP现象与微流控分析技术相结合,可广泛应用于生化分析中带电粒子预富集、目标物分离、靶标物检测等领域。本文首先对ICP原理及微流控ICP芯片进行了简要介绍,梳理总结了ICP芯片的制备技术和方法,其中重点关注了微流道结构设计、纳米结构制备与设计等方面的研究现状与进展。首先对基础单通道ICP芯片的结构进行分析,进而对并行通道ICP芯片结构以及集成多功能的微流控ICP芯片进行了总结和讨论,列举了ICP芯片中纳米结构的制备方法及其优缺点。进而,讨论了优化ICP芯片的富集效能途径,可通过引入多场耦合、阀门控制等多种手段,实现对靶标物的富集效能优化。最后,针对ICP芯片在多种带电生化样本分析检测中的应用进行综述,指出ICP芯片在匹配检测目标生物特性方面面临挑战,需要提高富集效率和选择性,解决流体控制、混合及传输问题。可以看到,微流控ICP芯片具有处理样本流量低、分离富集效果好、检测效率高以及易于集成化和小型化等优势,在生化检测领域展示出很好的研究意义和实用前景。

摘要：本研究分别选用颗粒粒径分布相近的河砂与石英砂制备了不同胶砂比的超高性能混凝土(UHPC),探究了两种细集料对不同胶砂比情况下UHPC性能的影响。结果表明:(1)采用河砂制备的UHPC的扩展度稍大于采用石英砂者;(2)采用河砂制备的胶砂比为1.0的UHPC的抗压强度和抗拉强度最高,表现出明显的应变硬化现象,采用石英砂所制备的胶砂比为0.8的UHPC的抗拉强度最低,几乎无应变硬化现象;(3)细集料种类及胶砂比对水泥水化反应和掺合料火山灰反应的影响有限,蒸养条件下,硬化浆体中几乎无Ca(OH)_2存在;(4)UHPC内孔隙的直径大多小于1μm,胶砂比相同时,采用石英砂制备的UHPC所含孔径小于1μm孔的数量多于采用河砂者;(5)与石英砂相比,河砂与硬化浆体的界面过渡区较为致密,且采用河砂制备的UHPC中浆体对纤维的包裹性也较好。

摘要：对糠醛渣和低阶长焰煤共热解特性进行系统性研究,通过采用热重分析仪(TG)、红外快速热解反应器考察升温速率对等比例混合的长焰煤和糠醛渣共热解产物分布的影响以及二者之间的协同效应。TG结果表明在300~600℃的热解区间内糠醛渣中纤维素与长焰煤热解产生的含碳有机组分发生交互作用。Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)和Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法计算的活化能分别在69.80~256.04 kJ/mol和71.24~253.43 kJ/mol之间;在升温速率20、30和40℃/min时,平均指前因子分别为2.55×10^(11)/s(KAS)和4.22×10^(11)/s(FWO)。糠醛渣和长焰煤红外快速共热解实验结果表明:当升温速率从10℃/s提高到30℃/s时,焦油产率先从8.67%增加到9.24%,随后又降低到8.30%,水产率从15.92%降低到14.73%又增到15.26%,气体产率从25.12%增加到26.66%而半焦从50.29%下降到49.78%。模拟蒸馏结果也表明焦油成分中轻质组分含量约为70%,重质组分相对较少,表明红外快速加热下糠醛渣与长焰煤的共热解有助于焦油提质,产生正协同作用。

摘要：以重庆市渝北区悦来生态城为研究区域,选取并采集已有的典型海绵设施土壤样本,采用密度分离方法提取出TWP,对不同类型海绵设施中的TWP进行提取后定性定量分析,并对此次实验数据进行TWP在海绵设施中的“汇”“源”分析,评估了TWP在不同海绵设施中的生态释放风险。结果表明,各海绵设施采样点均处于低风险级别。生态风险指数从高到低依次为停车场>雨水集点>下水道口>生物滞留带>雨水花园。其中停车场生态风险指数为31,下水道口、生物滞留带及雨水花园生态风险指数均小于10。

摘要：[目的/意义]传统路径跟踪模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)大多采用固定时域,较少考虑道路弯曲和曲率变化的影响,使得机器人在曲线路径作业过程中的跟踪效果和适应性都较差。因此,设计了一种自适应时域MPC控制器并使其满足自主割草等复杂作业要求。[方法]首先,根据割草机器人的速度确定前方参考路径的预瞄区域,并计算预瞄区域内的参考路径曲度因子和曲度变化因子,分别用于描述曲率和曲率变化大小。然后,将二者作为模糊控制器的输入信息,用于自适应调节MPC的预测时域,同时,根据预测时域及曲度变化因子调整控制时域,以增强控制器对路径弯曲变化的适应性并降低计算资源。此外,设计一种MPC事件触发执行机制,进一步提升MPC的实时性。[结果和讨论]与固定时域的MPC进行对比试验,自适应时域MPC控制器的最大横向误差绝对值和最大航向误差绝对值分别控制在11 cm和0.13 rad以内,其平均求解时间比最大时域MPC减少10.9 ms。[结论]自适应时域MPC不仅能够保证割草机器人对曲线路径的跟踪精度,同时降低了MPC求解计算量并提高了控制实时性,解决了固定时域MPC的控制精度与计算量之间的矛盾。

摘要：基于气相色谱-串联质谱法(GC-MS/MS)建立了测定塑胶跑道面层中4种新型增塑剂的检测方法。剪碎后的跑道面层样品经20 mL乙酸乙酯于62℃、180 W超声提取41 min,过0.22μm聚四氟乙烯(PTFE)滤膜,目标物经TG-5SilMS色谱柱分离,在电子轰击源(EI)下进行选择反应监测(SRM),外标法定量。基于Box-bennken设计了响应曲面,得到超声提取法中超声温度、超声时间、超声功率的最佳值。结果表明:在0.05~2.00 mg/L线性范围内,4种新型增塑剂的相关系数(r^(2))均大于0.999,检出限(LOD)为0.4~0.8 mg/kg,平均加标回收率为95.5%~114.5%,相对标准偏差(RSD)为2.3%~5.8%(n=6)。运用该方法对30批次塑胶跑道面层样品进行检测。结果23批次样品均检出新型增塑剂,其中对苯二甲酸二辛酯(DOTP)的检出率高达66.7%,最高检出浓度为6.3×10^(3)mg/kg。该方法简便、准确,适用于检测塑胶跑道面层中4种新型增塑剂。

摘要：目的探讨癫痫患儿镇静苏醒时间延长的危险因素。方法采用病例-对照研究设计方案,筛选2019年11月至2022年12月在重庆医科大学附属儿童医院接受右美托咪啶联合水合氯醛镇静下行脑电图(electroencephalography,EEG)检查的癫痫患儿,收集患儿的基本信息、镇静资料、用药资料。将超过第75百分位的苏醒时间定义苏醒时间延长,故分为镇静苏醒时间≤1 h组和>1 h组,采用单因素分析和多因素Logistic回归分析,分析右美托咪啶联合水合氯醛镇静下行脑电图检查的癫痫患儿苏醒时间延长的危险因素。结果共纳入1346例患儿,其中男性805例,女性541例,中位年龄6.03(4.42,8.56)岁。其中苏醒≤1 h组有986例,苏醒>1 h组有360例。单因素分析显示苏醒≤1 h组与苏醒>1 h组在年龄<1岁(0.8%vs 2.2%,P=0.046)、镇静次数≥3次(35.8%vs 42.2%,P=0.031)、多种抗癫痫药(antiepileptic drugs,AEDs)治疗(25.5%vs 36.9%,P<0.001)等指标上差异具有统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,年龄<1岁(OR=2.943,95%CI:1.063~8.142,P=0.034)、镇静次数≥3次(OR=1.287,95%CI:1.003~1.649,P=0.047)和多种AEDs治疗(OR=1.718,95%CI:1.325~2.223,P<0.001)是苏醒时间延长的危险因素。结论年龄<1岁、镇静次数≥3次、接受多种AEDs治疗是癫痫患儿镇静苏醒时间延长的危险因素。

摘要：选择重庆市主城区住宅小区实地调研,对住宅小区化粪池进出口的污水水质、流量、H_(2)S等指标进行实测,分析取消化粪池对排水系统和周边环境的综合影响。结果表明:(1)从流量看,无论是工作日还是周末化粪池前后流量相差不大,取消化粪池对进入市政管网的污水总量影响不大;(2)从水质看,化粪池对COD、BOD_(5)、SS有较高削减率,且COD/TN的平均下降率为43%,COD/TP的平均下降率为38%;(3)从H_(2)S看,化粪池内H_(2)S平均浓度为8.20 mg/m^(3),污水管道内H_(2)S平均浓度为2.70 mg/m^(3),取消化粪池可有效降低可被人体感官明显察觉的臭气逸散的风险,对改善小区整体环境有积极效益。

摘要：为处理含磷废水和实现农业废弃物的资源化利用,将小麦秸秆制成生物炭,通过MgCl_(2)溶液对其进行浸渍改性,探究改性生物炭对水中磷酸盐的吸附特性。结果表明:热解温度为600℃,0.1 mol/L MgCl_(2)溶液改性得到的小麦秸秆生物炭(WS-0.1Mg-600)在pH=7、初始磷酸盐浓度为10 mg/L时,对磷酸盐吸附效果最好;WS-Mg-600投加量为1.25 g/L时,对磷酸盐吸附量为(4.02±0.46)mg/g;WS-Mg-600吸附磷酸盐最佳pH为10。吸附过程符合拟二级动力学方程以及Langmuir模型,表明该吸附过程是以化学吸附为主,并为单层吸附。

摘要：针对现有的视网膜血管分割方法存在对微血管和毛细血管的分割能力不足,导致血管断连和末端血管漏分,造成视网膜血管分割性能不佳的问题,本文提出一种基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络(multi-scale consistency and attention mechanism U-Net,MCAU-Net)。首先,该网络在瓶颈特征层嵌入注意力细化模块(attention refinement module,ARM),能有效细化瓶颈层冗余的特征,抑制背景等无关像素的权值。其次,将上下文特征融合模块(context fusion module,CFM)与传统的跳跃连接相结合,以此补充在特征提取过程中逐渐丢失的信息,加强网络对微血管和毛细血管的构建能力。最后,基于网络的多尺度输出设计了一种多尺度一致性的训练方式,以增强网络对不同尺度特征的敏感性。在DRIVE和CHASE_DB1公开数据集上进行的对比实验表明本文网络具有良好的分割性能。