一种利用单点吸附法测定大气颗粒物比表面积的方法

    公开(公告)号:CN105928840A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610230807.3

    申请日:2016-04-13

    Applicant: 南开大学

    CPC classification number: G01N15/00

    Abstract: 一种利用单点吸附法测定大气颗粒物比表面积的方法,利用次甲基蓝水溶液单点吸附法测点,包括以下步骤:1)采集大气颗粒物采集并剪碎称重2)配置次甲基蓝原始溶液稀释液和标准溶液、确定标准溶液的吸光度并绘制工作曲线3)确定次甲基蓝溶液的吸光度,根据工作曲线计算次甲基蓝的吸附量4)计算大气颗粒物的比表面积。本发明的优点是:该测定方法简易可行、便捷、快速,适合于测定大气颗粒物的表面积。此外,该测定方法还具有工艺简单,成本低,操作性强,对仪器要求低等特点。

    一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法

    公开(公告)号:CN114386516B

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202210038297.5

    申请日:2022-01-13

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法,通过采集湖泊水样;通过检测水样理化性质、微生物组分、溶解性有机物组分,收集湖泊及其流域的人文指标和土地使用类型数据,建立湖泊数据库;使用机器学习特征选择方法对湖泊特征集进行筛选,得到筛选特征集;基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习随机森林模型进行训练,并调节机器学习随机森林的参数使其达到准确性要求,得到预测湖泊溶解性有机物性质机器学习模型;根据调整后的随机森林模型进行10折交叉验证,得到模型的预测结果。本发明快速、准确的预测湖泊溶解性有机物的性质,为快速判断湖泊溶解性有机物性质提供了技术基础。

    一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法

    公开(公告)号:CN114386516A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210038297.5

    申请日:2022-01-13

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法,通过采集湖泊水样;通过检测水样理化性质、微生物组分、溶解性有机物组分,收集湖泊及其流域的人文指标和土地使用类型数据,建立湖泊数据库;使用机器学习特征选择方法对湖泊特征集进行筛选,得到筛选特征集;基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习随机森林模型进行训练,并调节机器学习随机森林的参数使其达到准确性要求,得到预测湖泊溶解性有机物性质机器学习模型;根据调整后的随机森林模型进行10折交叉验证,得到模型的预测结果。本发明快速、准确的预测湖泊溶解性有机物的性质,为快速判断湖泊溶解性有机物性质提供了技术基础。

    促进神经细胞生长和分化的薄膜的制备方法

    公开(公告)号:CN113694251A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111094942.7

    申请日:2021-09-17

    Applicant: 南开大学

    Inventor: 孙珊 胡献刚

    Abstract: 本发明属于生物医学工程领域,具体涉及一种促进神经细胞生长和分化的薄膜的制备方法。现有技术中缺乏一种高效、简便、经济、安全的促进神经细胞生长和分化的方法,本发明提供一种促进神经细胞生长和分化薄膜的制备方法,包括以下步骤:a、准备原始(混合相,MP)、1T相、2H相MoS2;b、制备PDMS;c、以步骤a获得的原始、1T相、2H相MoS2在步骤b中制备的PDMS上制成薄膜,将神经细胞悬浮液接种于所述步骤c获得的薄膜上,置于细胞培养箱中培养。本发明提供的神经细胞生长薄膜,通过构建表面具有八面体配位体系的1T相MoS2和三棱柱配位2H相的PDMS薄膜作为神经细胞的培养基底,本发明制备得到的薄膜具有良好的生物相容,可提高神经细胞活性并促进了神经细胞突触的分化。

    一种基于机器学习的PC12细胞状态识别的方法

    公开(公告)号:CN113516061A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110699733.9

    申请日:2021-06-23

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的细胞状态识别的方法,通过收集PC12细胞共聚焦图片数据集;使用ZEN和image J软件对细胞特征数据集进行形貌特征提取,得到细胞形貌的特征集;使用机器学习特征选择方法对细胞特征集进行筛选,得到筛选特征集;基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习模型进行训练,并调整机器学习随机森林的参数使其达到精度要求,得到细胞状态分类的机器学习模型;对测试集细胞数据进行分类,输出细胞状态类别。本发明快速、有效的对PC12细胞进行状态判断,为原位快速识别PC12细胞状态提供了技术基础。

    一种不同层间距二硫化钼纳米材料的制备方法

    公开(公告)号:CN111099658A

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN202010011958.6

    申请日:2020-01-07

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明涉及一种不同层间距二硫化钼纳米材料的制备方法。所述方法包括以下步骤:1)将钼源和硫源溶于去离子水中得混合溶液;2)搅拌至完全溶解后,倒入密闭的聚四氟乙烯反应釜中,在不同温度下保持一定时间;3)冷却至室温,将溶液置入离心管自然沉淀,水洗三次,冷冻干燥即得二硫化钼纳米材料。特别地,在180-220℃的范围内,本发明可得到层间距为 的二硫化钼,而温度过高,即235℃的时候,所得到的产品层间距则会减小为 本发明采用一步水热法制备二硫化钼,原料价廉易得,合成装置简单,制备方法可操作性强,可以迅速大量地合成比表面积大,结构稳定的不同层间距的二硫化钼纳米材料。

    一种利用切向流超滤技术从自然水体中提取纳米颗粒的方法

    公开(公告)号:CN110433663A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910603807.7

    申请日:2019-07-05

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本申请公开了一种利用切向流超滤技术从自然水体中提取纳米颗粒的方法,包括以下步骤:1)采集天然河水作为自然水体水样;2)在室温条件下,利用尺寸为0.1μm的滤膜对水样进行膜过滤操作,留下滤液备用;3)在室温条件下,用容量瓶定容1000ml步骤2)中滤液,利用切向流超滤技术将水样滤液至15ml;4)在室温条件下,对浓缩后的水样进行透析;5)将透析后所得浓缩液利用移液枪移至50ml离心管,冷冻干燥得到纳米颗粒。本发明提取方法,使得产品收率高,纯度高,工艺快速、高效、温和,可以简便稳定地从自然水中提取纳米颗粒,并且操作时间短和可操作性强,降低成本,有利于扩大到生产规模中。

    一种自合成晶体增加植物抗盐效能的方法

    公开(公告)号:CN112136831B

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202010973919.4

    申请日:2020-09-16

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开一种自合成晶体增加植物抗盐效能的方法,利用植物叶片自合成晶体增加植物抗盐效能,采用MoCl5和Cys溶液利用植物叶片原位合成Mo‑S晶体。其主要步骤如下:A、将MoCl5溶液均匀喷洒在植物叶片的上表面和下表面;B、等待10min,待叶片上的溶液蒸发,将配置好的Cys溶液均匀喷洒在植物叶片的上表面和下表面;C、每天定时喷洒MoCl5和Cys溶液,持续7d。

    一种原位研究难分离氧化石墨烯在实际场地发生环境转化的装置

    公开(公告)号:CN109444332B

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN201811226377.3

    申请日:2018-10-22

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种原位研究难分离氧化石墨烯在实际场地发生环境转化的装置,该装置能够同时分析水体中细菌、生物大分子及小分子对纳米颗粒的影响,包括两块亚克力板,亚克力板上有九个圆形区域,各区域内分别开设有透水孔群,两块亚克力板与各圆形区域透水孔群对应位置之间夹有夹层,自左至右每一列的三组夹层分别为滤纸夹层、滤膜夹层和透析袋夹层,所述的亚克力板四角有螺丝孔并用螺丝固定;所述的各夹层中间夹有待分析的纳米材料氧化石墨烯。与现有技术相比,本发明不仅能够同时分析实际场地中细菌、生物大分子、小分子对纳米颗粒的影响,设置平行实验组,而且解决了实际场地中纳米材料难回收的问题。

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