浸渍法的原理

浸渍法(Impregnation)是制造固体催化剂的常用方法之一。浸渍法制备活性炭负载氟化钾催化剂是用载体活性炭与作为活性组分前体的某种金属盐类（KF）的水溶液接触，使该金属盐类溶液吸附或贮存在载体毛细管中，除去过剩溶液后经干燥、研磨和活化，再浸入含有助催化剂前体的溶液，并采用氢气还原法进行还原，烘干后即得成品催化剂。

浸渍法原理是活性组分（含助催化剂）以盐溶液形态浸渍到多孔载体上并渗透到内表面上，形成一种高效催化剂。所以并不是说是活性组分负载在载体表面上的，而主要是渗透到内表面上的。当你把用浸渍法制备的催化剂干燥，将水蒸发逸出，就可使活性组分的盐类遗留在载体的内表面上，这些金属和金属氧化物的盐类均匀分布在载体的细孔中，经加热分解及活化后，即得到高度分散的载体催化剂。浸渍的过程中，溶液中的盐类应该是离子态存在的，所以我想应该存在某种离子与载体的某个部位优先结合的问题，不是单纯的盐类蒸发，留下金属盐的过程。根据我的经验，在一些均匀的载体上如二氧化硅、氧化锆等，除浸渍外不同的制备方法得到的催化剂活性是一样的，但是，在其它一些含有杂原子的分子筛上，如ZSM－5上，却存在很大的差别，我想很大一部分原因在于金属原子与ZSM－5的结合状态是不一样

浸渍法

概述

以浸渍为关键和特殊步骤制造催化剂的方法称浸渍法，也是目前催化剂工业生产中广泛应用的一种方法。浸渍法是基于活性组分(含助催化剂)以 盐溶液形态浸渍到多孔载体上并渗透到内表面，而形成高效催化剂的原理。通常将含有活性物质的液体去浸各类载体，当浸渍平衡后，去掉剩余液体，再进行与沉淀 法相同的干燥、焙烧、活化等工序后处理。经干燥，将水分蒸发逸出，可使活性组分的盐类遗留在载体的内表面上，这些金属和金属氧化物的盐类均匀分布在载体的 细孔中，经加热分解及活化后，即得高度分散的载体催化剂。

活性溶液必须浸在载体上，常用的多孔性载体有氧化铝、氧化硅、活性炭、硅酸铝、硅藻土、浮石、石棉、陶土、氧化镁、活性白土等，可以用粉状的，也可以用成型 后的颗粒状的。氧化铝和氧化硅这些氧化物载体，就像表面具有吸附性能的大多数活性炭一样，很容易被水溶液浸湿。另外，毛细管作用力可确保液体被吸人到整个 多孔结构中，甚至一端封闭的毛细管也将被填满，而气体在液体中的溶解则有助于过程的进行，但也有些载体难于浸湿，例如高度石墨化或没有化学吸附氧的碳就是 这样，可用有机溶剂或将载体在抽空下浸渍。

浸渍法有以下优点： 第一，附载组分多数情况下仅仅分布在载体表面

各国中央银行如何利用货币政策宏观调控来解决金融危机？？？

中国应对金融危机的货币政策

1.货币政策则从2008年7月份就及时进行了较大调整。调减公开市场对冲力度，相继停发3年期中央银行票据、减少1年期和3个月期中央银行票据发行频率，引导中央银行票据发行利率适当下行，保证流动性供应。

2.宽松的货币政策。9月、10月、11月连续四次下调基准利率，三次下调存款准备金率，存款准备金率的下降，贷款基准利率的下降，目的是增加市场货币供应量，扩大投资与消费。

3.2008年10月27日还实施 首套住房贷款利率7折优惠；支持居民首次购买普通自住房和改善型普通住房。

4.取消了对商业银行信贷规划的约束。

5.坚持区别对待、有保有压，鼓励金融机构增加对灾区重建、“三农”、中小企业等贷款。

6.促进对外贸易：进出口行业是首当其冲地受到影响，并且从业人员众多（据统计已达亿人）。一是增加出口退税；二是人民币升值，都是增加出口竞争力的手段；

7.对外经济合作与协调(如中日韩之间的货币互换等) 。

美国应对金融危机的货币政策

l．降息。及时调整利率是美联储使用最多的货币政策手段。美联储从2007年9月起大举降息，8个月间指标利率已从5．25％降至2．0％

酚氯仿法提取DNA的原理

作者: 渭水凡夫 (站内联系TA) 发布: 2013-04-06

最近在博客上看到的一篇 可以作为入门级 《分子生物学十万个为什么》 和大家分享一下

用酚抽提细胞DNA时，有什么作用？

使蛋白质变性，同时抑制了DNase的降解作用。用苯酚处理匀浆液时，由于蛋白与DNA 联结键已断，蛋白分子表面又含有很多极性基团与苯酚相似相溶。蛋白分子溶于酚相，而DNA溶于水相。

使用酚的优点：1. 有效变性蛋白质；2. 抑制了DNase的降解作用。

缺点：1. 能溶解10-15%的水，从而溶解一部分poly（A）RNA。2. 不能完全抑制RNase的活性。 氯仿的作用？

氯仿：克服酚的缺点；加速有机相与液相分层。

最后用氯仿抽提：去除核酸溶液中的迹量酚。（酚易溶于氯仿中）

用酚－氯仿抽提细胞基因组DNA时，通常要在酚-氯仿中加少许异戊醇，为什么？ 异戊醇：减少蛋白质变性操作过程中产生的气泡。异戊醇可以降低表面张力，从而减少气泡产生。另外，异戊醇有助于分相，使离心后的上层含DNA的水相、中间的变性蛋白相及下层有机溶剂相维持稳定。

用乙醇沉淀DNA时，为什么加入单价的阳离子？

用乙醇沉淀DNA时，通常要在溶液中加入单价的阳离子，

节约里程法的基本原理

节约里程法的基本思路如下图,已知O点为配送中心,它分别向用户A和B送货。

设O点到用户A和用户B的距离分别为a和b。用户A和用户B之间的距离为c,现有两种送货方案,如图下(a)和(b)所示。

[2]

在上图(a)中配送距离为2(a+b)；图上(b)中,配送距离为a+b+c。对比这两个方案,哪个更合理呢？这就要看哪个配送距离最小,配送距离越小,则说明方案越合理。由上图(a)中的配送距离,减去图1(b)中的配送距离可得出:

2(a+b)－(a+b+c)=(2a+2b)－a－b－c=a+b－c(1)

如果把上图(b)看成一个三角形,那么a、b、c则是这个三角形三条边的长度。由三角形的几何性质可知,三角形中任意两条边的边长之和,大于第三边的边长。因此,可以认定(1)式中结果是大于零的。 即:a+b－c＞0(2)

由(2)式可知,(b)方案优于(a)方案,节约了(a+b-c)的里程,这种分析方案的优劣式的思想,就是节约里程法的基本思想。 [编辑]

节约里程法核心思想[1]

节约里程法核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一

熵值法

1.算法简介

熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X?(xij)m?n，对于某项指标xj，指标值Xij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大.根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大！因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据！

2.算法实现过程

2.1 数据矩阵

?X11?X1m??????其中Xij为第i个方案第j个指标的数值 A????X??n1?Xnm?n?m2.2 数据的非负数化处理

由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理！此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进

VB冒泡法排序原理

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浅论膜乳化法的原理及影响因素

摘要：介绍了膜乳化法的原理及其影响因素，由膜乳化法制备的单分散高分子微球具备粒径均一、分布可控等特点。

关键词：膜乳化；高分子微球；单分散

Abstract: this paper introduces the principle and method of membrane emulsification influence factor, from membrane emulsification method for single scattered polymer microspheres have uniform particle size distribution, controllable etc. Characteristics.

Keywords: membrane emulsification; Polymer microspheres; Single scattered

中图分类号：TQ423.92文献标识码：A 文章编号： 随着科学技术的发展，单分散高分子微球作为功能性高分子材料，在分析化学、生物化学、免疫医学、日用化学、标准计量等诸多技

熵值法

1.算法简介

熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X?(xij)m?n，对于某项指标xj，指标值Xij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大.根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大！因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据！

2.算法实现过程

2.1 数据矩阵

?X11?X1m??????其中Xij为第i个方案第j个指标的数值 A????X??n1?Xnm?n?m2.2 数据的非负数化处理

由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理！此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进

熵值法

1.算法简介

熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X?(xij)m?n，对于某项指标xj，指标值Xij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。

在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大.根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大！因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据！

2.算法实现过程

2.1 数据矩阵

?X11?X1m??????其中Xij为第i个方案第j个指标的数值 A????X??n1?Xnm?n?m2.2 数据的非负数化处理

由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理！此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进