生物质炭的抗血吸虫尾蚴缓释药物制剂的研究

选用杨树和浮萍作为生物质原料,采用管式炉进行不同温度的热解炭化.通过扫描电子显微镜、红外光谱仪、氮气吸附脱附测定仪对炭化后的生物质炭材料进行了表面形貌、组分官能团以及比表面积的表征.同时,测试了炭化材料的水面漂浮性能.通过比表面积的比较,选择杨树生物质炭化材料作为抗血吸虫药物聚醚苯酰胺的缓释载体,采用紫外光谱测定聚醚苯酰胺的释放动力学曲线.实验结果表明杨树炭化材料用于抗血吸虫药物缓释的载体,药物缓释效果能够达到96小时.     

硬脂酸单分子膜是怎样形成的

用单分子膜法测定阿佛加德罗常数,所用仪器简单,操作方便,适合中学生实验。但它只是一种粗略的方法,更精确的测定可采用电解法等其他方法。 本法是采用稀的硬脂酸的苯溶液铺展在水面上,使硬脂酸在水面上形成单分子膜来测定的。为什么硬脂酸能在水面上形成单分子膜?为什么要用硬脂酸的苯溶液?苯起什么作用?要解决这些问题,必须了解硬脂酸的分子结构特征和液体铺展等有关问题。     

噁二唑-2-氧化物合成及抗日本血吸虫尾蚴活性

以苯丙烯醇为原料合成噁二唑-2-氧化物,并对其进行结构表征确认,评价其抗日本血吸虫尾蚴活性.结果表明,噁二唑-2-氧化物具有不同程度的杀灭尾蚴活性,其中4-苯基-1,2,5-噁二唑-3-醛基-2-氧化物杀灭尾蚴活性最好.     

基于形状上下文的血吸虫尾蚴图像识别

目前国内外对血吸虫尾蚴的监测通常是采取人工捕捞方法收集含尾蚴的水体,然后通过显微镜对水中的尾蚴进行肉眼观测.本文采用数字图像识别技术,研究基于轮廓关键点集的形状识别分类算法,并将其应用于血吸虫尾蚴的视频检测识别中,很大程度上提高了对尾蚴进行实时监测的工作效率.     

学科带头人

<正>范小林,主要从事水面自扩散型药物、血吸虫防治药物与防治技术等方面的研究,发明了药物分子水面自扩散成膜技术。先后入选新世纪百千万人才工程国家级人选、江西省主要学科学术与技术带头人、赣鄱英才555工程,并荣获江西省五一劳动奖章,享受国务院特殊津贴。主持承担过国家科技支撑计划重点、国家863重点、国防预先研究、国家自然科学基金、科技部农业科技成果转化项目、江西省科技厅重大招标项目等课题研究工作。研究成果先后申请国     

洞庭湖疫区血吸虫尾蚴及钉螺分布特征研究进展

血吸虫病是严重威胁洞庭湖区居民健康和生活状况的寄生虫病之一,其传播过程中,尾蚴和中间宿主钉螺是控制血吸虫病的重要阶段.本文综述了尾蚴和钉螺分布动态和规律方面的研究,以及疫水测定的主要方法,并进行了初步探讨,为有关部门对洞庭湖疫区日本血吸虫的防治提供综合决策依据.     

聚砜平板超滤膜的制备及改性研究

本文以聚醚砜为基材,制备高性能的超滤膜材料.通过改变聚砜铸膜液添加剂聚醚砜(PES)、二甲基乙酰胺(DMAc)、氯化锂(LiCl)、聚乙烯吡咯烷酮-K30(PVP-K30)的配比,调整制膜条件,添加不同种类的改性剂聚乙二醇(PEG-600)、活性炭,得到综合性能最佳、水通量达到一定水平且抗污能力强的超滤膜.结果表明在LiCl质量分数为0.3%,PVP-K30质量分数为2%,PEG含量为16%时,聚砜超滤膜的综合性能最佳,其水通量达到202.05 L/(m²·h),水通量恢复率和腐殖酸截留率分别为64.7%和74.4%.     

煤沥青基纤维的制备与性能

采用单螺杆纺丝机熔融纺丝法制备了不同纺丝油添加的煤沥青纤维,对比分析了煤沥青的热稳定性、铺展性能和热性能等。结果表明,原料的高温热稳定性较好,在温度350℃以下不会发生明显分解。制备的纺丝油剂与煤沥青的结合性、润湿性能和铺展性能都优于去离子水,在纤维制备过程中更加有利于卷绕收丝,避免摩擦和断丝等现象发生。由于纺丝油剂的添加,PF+A1、PF+A3和PF+A4纤维的放热量明显小于未添加纺丝油剂的PF,且随着纺丝油剂中硅油浓度的增加,对纤维的放热抑制作用更强。     

液滴碰撞水平壁面实验研究

采用高速摄像仪结合像素分析法观测了液滴碰撞水平干壁面铺展、收缩、飞溅等动力学形态变化,并定量获得了液滴铺展系数和铺展速度随无量纲时间的变化规律。实验结果表明:液滴的铺展系数和铺展速度与碰撞速度和液滴初始直径密切相关,碰撞速度越大,液滴的铺展系数和铺展速度越大,铺展速度在撞壁初始阶段变化明显,随时间逐渐趋于稳定;液滴初始直径越大,铺展系数越大,其临界飞溅速度越小。无量纲分析得出:液滴的最大铺展系数与雷诺数密切相关,液滴达到最大铺展系数所需无量时间与韦伯数不相关。     

基于特征加权支持向量机的血吸虫尾蚴识别算法设计与应用

本文提出一种利用特征加权支持向量机（FWSVM）识别河流、湖泊等水域中血吸虫尾蚴的算法．该算法采用图像形态学、动态阈值化等图像处理方法在图片中搜索可能存在尾蚴的区域,然后利用疑似区域图像的Hu矩作为特征值训练FWSVM,最后利用训练好的分类器对采集的视频进行识别．实验结果表明该算法能够有效识别水域中的血吸虫尾蚴．