【摘 要】
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桃儿七(Sinopodophyllum hexandrum(Royle)Ying)属小檗科(Berberidaceae)桃儿七属植物,单属单种,是一种珍稀濒危中药材。桃儿七根和根茎中含有丰富的鬼臼毒素,鬼臼毒素是合成VP-16(etoposide)、VM-26(teniposide)、GP7、NK6ll等抗癌药物的前体物质,因其具有较好的抗癌活性而倍受青睐。在生物学研究领域中,桃儿七堪称为研究的热
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桃儿七(Sinopodophyllum hexandrum(Royle)Ying)属小檗科(Berberidaceae)桃儿七属植物,单属单种,是一种珍稀濒危中药材。桃儿七根和根茎中含有丰富的鬼臼毒素,鬼臼毒素是合成VP-16(etoposide)、VM-26(teniposide)、GP7、NK6ll等抗癌药物的前体物质,因其具有较好的抗癌活性而倍受青睐。在生物学研究领域中,桃儿七堪称为研究的热点和重点。桃儿七是一个广布种,巨大的区域环境差异可能导致其化学成分、表型性状及遗传多样性的不同,进而导致
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富勒烯(C60)被发现以来,其独特的结构和性质,引起了人们的广泛关注,富勒烯的碳笼内可以嵌入不同的原子、分子或者原子簇而形成内嵌富勒烯。常规的空心富勒烯是由五元环和六元环组成的封闭的多面体结构,所有的五元环都被六元环所隔离;而内嵌富勒烯中,由于碳笼和内嵌物质之间发生电荷转移,具有相邻五元环的碳笼可以稳定存在。除此之外,内嵌物质的存在及其与碳笼的相互作用,可以使内嵌富勒烯具有异于空心富勒烯的性质,包
质谱-谱学分析方法的联用技术是研究气相离子团簇的分子结构及性质的主要手段之一。通过实验测量质量选择的离子团簇的光谱或者光电子能谱,结合高精度量子化学计算,可以准确地获得离子团簇的几何结构和电子结构、分子内的化学成键以及分子间相互作用等特性。本论文分别应用离子阱与红外光解离光谱和负离子光电子能谱相结合的技术,研究了羰基铁化合物的次序断键和协同解离过程和六氟异丙醇分子与卤素离子间的相互作用,取得了如下
光子晶体由介电材料在空间中周期排列构成,由于其可以任意操控电磁波的传播因而具有非常重要的应用价值。近些年来,类比于凝聚态物理领域的拓扑绝缘体,模拟电子赝自旋拓宽光子系统的自由度引起了人们极大的研究兴趣。本论文利用二维光子晶体结构,从简单正方晶格光子晶体出发,通过分析不同复杂晶胞光子晶体的能带性质,实现了多种拓扑绝缘体的光学类比。理论研究的同时,在仿真和微波实验中观测到了相应拓扑态的奇异传输性质。本
由于碲基材料及Heusler合金具有奇特的物理性质,是下一代多功能器件的备选材料。本论文主要对碲基单晶FeTe2,NbTe2、MnSiTe3及Heusler合金Co2TiSn的结构、磁性和输运特性进行了研究。本论文共分七章:第一章介绍了研究背景,第二章包括合成方法及实验技术路线,第三章主要研究了 FeTe2负温度膨胀特性及相关机制,第四章探究了极端超高压条件下NbTe2的输运性质,第五章研究了半金
分子离子和团簇离子是很多重要的离子-分子反应的中间体复合物,在量子态和波函数水平上研究其光解动力学对理解离子-分子微观作用机制和态-态反应动力学有重要的理论意义,同时对解决大气化学、星际化学、燃烧过程等领域的关键科学问题有重要的指导意义。本博士论文的主要工作是搭建一套低温圆柱形离子阱-离子速度成像谱仪,并利用该装置开展了若干团簇离子的光解动力学研究。1.低温圆柱形离子阱-离子速度成像谱仪的研制为了
金属-有机骨架材料(简称MOFs)是一类由金属离子或离子簇和有机配体通过配位作用形成的多孔晶态材料。由于具有超高的比表面积、规则可调的孔径、结构可裁等独特的性质,MOFs在气体存储、分离、异相催化等众多领域展示出极大的应用潜能,因而得到了广泛的关注。近十年,MOF薄膜在化学传感和电子器件领域表现出了很大的优势,高质量的MOF膜层的制备以及性能调控对于其在这些领域的进一步发展具有非常重要的意义。目前
在智能配电网的背景下，大规模的分布式电源和柔性负荷接入，改变了配电网潮流单一流向的传统格局，极大地影响着配电系统供电的质量和可靠性，同时对配电系统的量测水平提出了更高的要求。同步相量量测技术大幅提高了量测的实时性、精确性和同步性，能够为配电网的运行控制和能量管理提供强大的数据支撑和新的决策手段。受限于较高的成本，同步相量量测装置在配电网中的配置和应用仍然需要逐步推进，从而导致不同配电网络的PMU配
近年来,中国的电力工业生产水平达到了前所未有的高度。在构建能源互联网的大背景下,电力工业朝着高度信息化和智能化的方向发展,在发电环节中产生了大量的生产、运行、控制等数据。这些数据已经呈现出了海量、多源、异构、高维等主要特征。大数据的累积为生产技术的发展注入了新的活力,但是同样也带来巨大的挑战。传统的浅层神经网络由于表征能力有限,无法充分挖掘大数据中蕴含的信息。本文通过构造合适的深度神经网络结构,充
随着计算机、传感器网络、数据存储技术的快速发展及其在大型火电机组中的广泛应用,海量的历史运行数据得以保存。由于历史运行数据是对机组运行状况最直观的反映,并且随着电站信息化的发展使得数据获取变得十分容易、成本低廉,为构建数据驱动模型提供了良好的基础。但是,想要构建性能优异的模型往往并不容易,如何对建模数据进行选择和处理,选择哪种建模方法都会对模型最终的效果产生影响。也正是因为如此,基于数据驱动的建模
近年来,随着智能电网的快速发展和售电市场的逐步开放,居民负荷参与电力系统优化运行的基础设施和政策环境已经具备,居民用户通过需求响应可成为电力系统灵活调节资源的一个重要来源。居民负荷具有单体功率小、负荷总量大特点,如何设计居民用户参与电网互动的激励机制及需求响应项目、实现大规模居民负荷优化运行成为居民需求响应研究的一个关键问题。本文以居民家庭可控负荷为研究对象,结合相关性理论、博弈论、等效聚合等理论