化学前沿讲座作业

第一篇：化学前沿讲座作业

金属罐消解－ 石墨炉原子吸收法直接测定

土壤中镉和镍

董杰

(河西学院化学化工学院化学化学121班，1251101105，1563509541@qq.com)

摘要: 利用金属罐加热酸消解－ 石墨炉原子吸收法直接快速测定土壤中的Cd 和Ni。该方法前处理操作过程简便、省力，干扰小，空白低，所用设备简单，成本低廉。试验结果表明，该方法测定土壤中的重金属，测定结果准确可靠，重复性好。经国家一级土壤标准物质样品测定验证，结果与标准值吻合。Cd、Ni 的回收率分别为97.5% ～ 102.5%、98.7% ～ 101.6%，相对标准偏差为3.25%、1.12%，方法检出限为0.1、1.0 μg /L。关键词: 金属罐 消解 石墨炉 土壤 Cd Ni 土壤是人类赖以生存的主要自然资源之一，也是生态环境的重要组成部分。随着工业、城市污染的加剧和农用化学物质种类、数量的增加，土壤重金属污染日益严重。重金属在土壤中积累，达到一定程度便会对农作物的产量和品质产生不良影响，进一步通过食物链最终影响［1］人体健康。在中国，随着污灌面积不断扩大，土壤重金属的污染问题日益严重，近年来，突发性的环境污染事件骤增，其中重金属污染的案例占很大比例。重金属污染问题已日益严

［2］重，对污染环境的治理迫在眉睫，因此，对土壤中的重金属进行定性和定量分析，对于防治重金属污染，维持生态平衡，保护人们的健康，都有着十分重大的意义。目前，常用的土

［3］［4］壤重金属检测分析方法有: 激光诱导击穿光谱法，感应耦合电浆质谱法，火焰原子吸［5］［6］［7］收光谱法，石墨炉原子吸收光谱法和分光光度计比色法。上述方法或者样品前处理较为麻烦;或者测量时间长精密度不高;或者使用的仪器较为复杂，测量成本高。而GB /T 17141—1997《土壤质量铅、镉的测定石墨炉原子吸收分光光度法》测定Cd 的方法，又存在着检测限太高，干扰大，需加基体改进剂而导致的效果不好、稳定性差、波动性大等问题。本文采用金属罐消解－ 石墨炉法快速直接测定土壤样品中的Cd、Ni 含量，具有操作简单，进样量少，准确度高，定量准确、迅速等优点，所得结果准确、可靠。实验部分

1．1 主要仪器与试剂

美国PE—600 原子吸收分光光度计，镉、镍空心阴极灯，与主机配套石墨炉，自动进样器，塞曼扣背景。浓硝酸、氢氟酸，均为GB 以上级。高纯氩气: 纯度为99.999%。标准储备溶液: 镉、镍质量浓度均为1.00 mg /mL(标准物质研究中心)。标准工作溶液: 镉、镍质量浓度均为0.01 mg /mL，使用时按要求逐级稀释。实验用水为去离子水。1．2 仪器测量条件

测量条件见表1。

表1 石墨炉测量条件

［8 － 9］1．3 金属罐消解溶解方法

称取土壤样品0.1 g(精确至0.000 1 g)于聚四氟乙烯消解罐中，加入1 mL HF + 2 mL HNO3溶液，将聚四氟乙烯管放置于金属罐中密封，置烘箱中于180 ～ 190 ℃加热24 ～ 30 h，冷却，将聚四氟乙烯管取出，放置在电热板上蒸至近干(140 ℃左右)，再加少许HNO3(＜ 1 mL)，蒸干(干透)，加入2 mLHNO3 + 3 mL 去离子水，如前密封，置烘箱内于140 ℃加热4 ～ 5 h，冷却至室温，直接定容到100 mL 容量瓶中，待测。随同做空白试样。1．4 校准曲线的绘制

准确配制0、0.05、0.1、0.5、1.0、2.5 μg /L的镉标准溶液及0、5、10、20、30、50 μg /L 的镍标准溶液，按照表1 设定的仪器条件测定标准溶液，绘制标准曲线。同时测定空白试样。1．5 样品测定

将已处理好的土壤样品在测定标准曲线相同条件下进行测定，同时做全程序试剂空白，然后计算其含量。结果与讨论

2．1 样品消解方法

采用金属罐消解法消解土壤样品时，为控制好空白，避免样品损失，消解液加入量不宜太多，温度不宜太高，时间不宜太长。金属罐消解通过样品与酸的混合体内部发热，热量损失很少，从而使样品快速分解。消解时，硝酸加入量要适宜，太高会造成测定结果偏低，而且在高温下硝酸对石墨炉具有腐蚀性，造成仪器的损害。如果消解后硝酸残留量多，可在通

［10］风橱中低温加热，蒸发至近干。用混合酸分解土样，能彻底破坏土壤晶格，适于重金属的测定，消解过程中要控制好温度和时间。2．2 金属罐消解条件的选择

对HNO3 － HF 这一消解体系，按照不同用量、消解温度及消解时间进行试验。结果表明，酸比例为2 ∶

1、温度为190 ℃、消解时间在24 ～ 30 h，能获得满意的结果。试验结果如图1 ～ 3 所示。

图1 混酸不同比例与A 的关系

图2 消解时间与A 的关系

θ /℃

图3 消解温度与A 的关系

2．3 方法检出限

以空白溶液测定10 次的标准偏差的3 倍所对应的浓度作为检出限，测得镉的检出限为0.1 μg /L，镍的检出限为1.0 μg / L。此检出限可以满足日常监测要求。2．4 干扰试验

++2 +2 +2 +3 + 试验表明，在所选试验条件下，5000 倍的K、Na、Ca、Mg、Zn，250 倍的Fe、4 +6 +2 +2 +2 +Mn、Mo、Cu，800 倍以下的Pb、Co 对测定无干扰。2．5 方法的精密度及稳定性试验

土壤测定用ESS—1 质控样作分析质量控制样，测定15 次，其重复性和稳定性见表2。由表2 看出，Cd、Ni 的测定值在标准值的范围之内，RSD 分别为3.25%及1.12%。2．6 线性方程与线性范围

将Cd、Ni 标准溶液均用1% 的HNO3溶液介质逐级稀释配制系列标准工作溶液，系列准工作溶液质量浓度见表3，按1． 2 仪器条件测定标准溶液的谱线强度，对谱线强度X 和标准溶液的浓度Y 进行线性回归，得线性方程与相关系数(表3)。

表2 ESS—1 质控样重复性和稳定性实验结果

2．7 加标回收率试验

按照限定的工作条件和金属罐消解程序，在样品中分别加入不同量的Cd、Ni 标准溶液进行加标回收试验，结果见表4，由表4 可知，待测元素Cd、Ni的回收率均接近100%，表明方法准确可靠。2．8 样品测定

用本试验方法对实际土壤样中的Cd、Ni 含量进行测试，结果如表5 所示。由表5 可看出所采集土壤中Cd、Ni 的含量情况，Cd 含量范围在0.052 ～0.266 mg /kg之间，Ni 含量范围在15.7 ～ 58.2 mg /kg之间。均能达到土壤的环境质量标准要求。

表5 土壤样品的分析结果

结语

(1)用金属罐消化样品快速、完全、易保存。

(2)用石墨炉原子吸收法直接测定土样，用ESS—1 质控样作对照测定及加入标准作回收试验，试验结果证明方法可靠。

参考文献

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第二篇：《化学专业前沿讲座》心得体会

“绿色化学”——化学的未来

——《化学专业前沿讲座》心得体会

为期八周的《化学专业前沿讲座》课程已经接近尾声，在课程学习过程中，各位任课老师都自己研究方向的最前沿成就，可谓是“八仙过海，各显神通”呀！这门课程给我影响最深的就是尽管各位老师的研究内容都不尽相同，但是其研究发展方向都在朝着同一个方向目标进行——绿色化学。

绿色化学又称环境无害化学，在其基础上创新的技术称绿色技术、环境友好技术或洁净技术，是用化学的技术和方法去减少或消除有害物质的生产和使用，处于当前国际化学研究的前沿领域。

绿色化学的核心是：利用化学原理从源头上减少和消除工业生产对环境的污染。按照绿色化学的原则，在理想的化工生产方式是：反应物的原子全部转化为期望的最终产物。

根据绿色化学的概念，它应该具有以下主要特点： 1．充分利用资源和能源，采用无毒、无害的原料；

2．在无毒、无害的条件下进行反应，以减少向环境排放废物； 3．提高原子的利用率，力图做到所有作为原料的原子都吸纳都产品中去，真正实现“零排放”；

4．生产出有利于环境保护、社区安全和人体健康的环境友好的产品。

绿色化学的口号最早产生于化学工业非常发达的美国。1990年，美国通过了一个“防止污染行动”的法令。1991年后在，“绿色化学”由美国化学会（ACS）提出并成为美国环保署（EPA）的中心口号。经过十多年的研究和探索，绿色化学的研究者们总结出了绿色化学的12条原则，这些原则可作为实验化学家开发和评估一条合成路线、一个生产过程、一个化合物是不是绿色的指导方针和标准。绿色化学给化学家提出了一项新的挑战，国际上对此很重视。1996年，美国设立了“绿色化学挑战奖”，以表彰那些在绿色化学领域中做出杰出成就的企业和科学家。绿色化学将使化学工业改变面貌，为子孙后代造福。

现代社会都在追求绿色生活，绿色化学对于绿色生活的形成有很重要的意义。我们作为建设国家的下一代，以及学习化学专业，真的非常有必要认真钻研和学习这一方面的内容，发展技术，为创建绿色社会做出自己的努力。所以，现在的我们一定要好好学习专业知识，使自己在更广阔的领域有更高的建树。

第三篇：前沿讲座

计算机视觉学科前沿知识

计算机视觉就是用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，从而实现对客观的三维世界的识别。人与其他动物一样，视觉、听觉、触觉等感官功能的产生，首先在于进化过程中生存的需要。根据美国心理学家Gibson的理论，人的视觉不管有多少用处，但主要功能可概括为适应外界环境和控制自身的运动。看到汽车冲过来，你会赶快回避；看到前面有激流，你不会冒然趟过去。“适应外界环境和控制自身的运动”还是比较抽象的概念。事实上，为了适应外界环境和控制自身的运动，视觉系统需要能识别物体（可想而知，一个人连亲戚、同事、朋友都不认识，会怎样生活），能判断物体的运动以及确定物体的形状和方位（否则，无法抓取物体）。所以，物体识别、物体定位、物体三维形状恢复和运动分析，就构成了计算机视觉的主要研究内容。

随着自动化水平不断的提高，机器视觉在自动化行业中应用也是越来越多，而机器视觉在我国可以说处于刚起步发展阶段，机器人视觉是一门新兴的发展迅速的学科，八十年代以来, 机器人视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图象处理到高分辨率多灰度的图象处理,从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。

目前，机器人视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，汽车零件的外观，药品包装的正误，IC字符印刷的质量，电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。大量的人工检测不仅影响工厂效率，而且带来不可靠的因素，直接影响产品质量与成本。另外，许多检测的工序不仅仅要求外观的检测，同时需要准确获取检测数据，比如零件的宽度，圆孔的直径，以及基准点的坐标等等，这些工作则是很难靠人眼快速完成。近年来发展迅猛的机器视觉技术解决了这一问题。机器视觉系统一般采用CCD照相机摄取检测图象并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图象特征值，并由此实现模式识别，坐标计算，灰度分布图等多种功能。然后再根据其结果显示图象，输出数据，发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较，机器视觉具有精确，快速，可靠，和易数字化等优点。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。例如生产线上的单摄像机视觉系统，它的视觉系统用来检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。

由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。图像的数据编码和传输，数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度的增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要，数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时处理等缺点。虽然它对高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪声干扰抑制效果差，信号边缘模糊。为此，1971年，著名学者TUKEY提出非线笥滤波器——中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起来，使用迭代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界，不使其变模糊。近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等领域有了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。

第四篇：前沿讲座

智能控制及其应用

院 － 系： 信息工程与自动化学院 专 业： 模式识别与智能系统 年 级： 2011 级 学生姓名： 朱 丹 学 号： 2011204082 任课教师： 杨承志、冯丽辉、万舟

2011年11月

摘要

智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。智能控制的主要方法有人工神经网络、模糊控制与专家系统，为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。目前，智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域，具有广阔的发展前景。

关键词： 智能控制 人工神经网络 模糊控制 专家系统

ABSTRACT

Intelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is comprehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary computation, computer and so on.It is a new edge of the overlapping subject.The main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert system.In order to solve the complex control problem which is difficult to solve by the traditional methods.It provides effective theory and method.At present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development prospects.Keywords: intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system

引言

随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出了新的挑战，促进了智能控制理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。

一、智能控制的基本概念和特点

传统的控制方法是建立在被控对象的精确数学模型之上的，而智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性等提出来的。IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。一个智能控制系统一般应具有以下一些特点：

1.智能控制具有混合控制特点，系统能以知识表示非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制相结合的多模态控制方式；

2.智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力；

3.智能控制系统具有自学习、自适应、自组织能力，能从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预期的控制目标； 4.智能控制系统有补偿及自修复能力；

5.智能控制系统能对复杂系统(如非线性、多变量、时变、环境扰动等)进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力。

二、智能控制的主要方法 2.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思维方法，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，其成功应用的根源在于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法，以模糊集合、模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础，以先验知识和专家经验为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。

2.2 专家控制

专家控制是智能控制的一个重要部分，它在将人工智能中专家系统的理论和技术同自动控制的理论和方法有机结合的基础上，在未知环境下模仿专家的智能，实现对系统的有效控制。专家系统一般由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。知识库用于存储某一领域专家的经验性知识、原理性知识、可行操作与规则等，可通过知识获取系统对原有知识进行修改和扩充。推理机根据系统信息并利用知识库中知识按一定的推理策略来解决当前的问题。解释机制对找到的知识进行解释，为用户提供了一个人机界面。通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。

2.3 神经网络控制

神经网络是模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。随着人工神经网络应用研究的不断深入，新的模型不断推出，在智能控制领域中，应用最多的是BP网络Hopfield网络等。与传统控制相比，它具有以下重要特性：○1非线性神经元网络在理论上可以充分逼近任意非线性函数；○2自学习和自适应能力；○3并行式分布处理机制；○4数据融合能力。目前神经网络在信号处理、系统辨识和优化、模式识别、故障诊断、机器人等多个领域取得成功应用，它对智能控制的发展应用将具有重大而深远的意义。

三、智能控制的应用

目前，智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域，具有广阔的发展前景。主要表现在以下几个方面：

3.1机械制造

在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。

3.2 智能仪器

随着微电子技术、微机技术、人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展，自动化仪器正朝着智能化、系统化、模块化和机电一体的方向发展，微型计算机或微处理机在仪器中得到广泛应用，已成为仪器的核心组成部件之一。它能够实现信息的记忆、判断、处理、执行以及测控过程的操作、监视和诊断，因而这类仪器被称为”智能仪器”。

3.3 智能机器人

智能机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。一个规定的任务出台之后，设计人员首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，规划再由控制来执行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。

3.4 智能监控

在许多的工业连续生产线，其生产过程需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度确保产品的优质高产，我们已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋转水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、工业锅炉的递阶智能控制以及核反器的知识基控制等。

3.5 医疗过程智能控制

从70年代中叶起，专家系统技术就被成功的应用于各种医疗领域。医用智能过程控制的新例子之一就是一个用于控制手术过程中麻醉深度的病人平均动脉血压(MAP)的模糊逻辑控制系统。MAP是衡量麻醉深度的重要参数。在该控制系统的设计和实现时，我们采用模糊关系函数和语言规则。本系统已在许多不同的外科手术中得到成功应用。

四、智能控制的发展前景

智能控制广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等多个领域，解决了传统控制无法解决的实际控制问题。但是智能控制仍然只处于开创性阶段。就目前智能控制系统的研究和发展来看，智能控制还有许多问题有待解决，主要有以下几点： ○1加强理论研究，给出智能控制的稳定性、可测性、可控性、鲁棒性定义及准则；○2解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类； ○3加强各种智能控制方法结合的耦合度； ○4加强学习问题的研究，进而加快收敛速度，提高实时控制能力； ○5融入更多领域知识，拓宽智能控制的范围。

智能控制是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的科学，智能控制很难存在普遍、统一的理论体系，因此，建立具有开放性、形式非唯一的集成化智能控制框架是现实的，也是必要的。

参考文献

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2007(8).

第五篇：近代化学前沿

有机合成中的生物催化

07级化学三班郑黄涛

背景介绍

近年来生物科学发展迅速，酶科学方面研究颇多，许多人将微生物转化或者酶转化技术应用在有机化学合成中，在各方面取得了长足的进步。许多复杂有机化合物的合成工艺中的某些重要反应都已可以用生物转化或是微生物转化替代。尤其随着对单一对映体功能的药物需求量的增长，生物催化也已经用于不对称合成中。

研究对象

生物催化指的是，利用某种酶将有机合成原料（底物）转化为另一种物质（产物）。在通常的生物体内，酶仅作为一种生物催化剂，催化生物新陈代谢中必须的反应，但它的催化作用并不局限于生物自身的物质，同时也能转化外源物质，即催化非天然反应。相对于传统的有机合成方法，酶催化有以下一些优势：

1、高效率

通常情况下，相比于传统催化剂，酶促反应可以将速率提高108-1010倍，有时甚至高达1014倍，大大超出传统催化剂催化能力[1]。

2、环境友好传统的有机合成催化剂，有些需要强酸强碱高温高压这样的苛刻条件，实现这些条件需要耗费大量的能源，有些催化剂含有Cd2+、Hg2+等重金属离子，甚至CN-这样的剧毒物质，对环境也是大大的不利。而酶本身来源于生物体系，自然是可以被自然界降解的。

3、温和条件使用，大大避免了副反应

4、酶彼此相容[2]由于各种酶催化条件相似，专一性又强，由此可以采用一锅煮地方法，连续催化多步反应，省去了转移中间体的麻烦。

5、强选择性酶促反应就很强的选择性特别是立体选择性，因此可用于不对称合成。研究方法

针对各类生物催化反应，改变影响生物转化速率的各个因素，比如微生物种类及培养方法、反应介质、底物结构以及一些物理因素如氧的供应、搅拌系统、搅拌程度和温度等，以研究各种条件下的转化速率。

国内外研究现状

当今生物转化领域已经进入了充满活力蓬勃发展的阶段，在当今有机合成中酶已经占据重要地位[3~5]。

此领域的重点研究方向就是其在手性药物合成中的应用。由于生物体对药物手性要求非常高，往往只有一种对映体有药效，另一种无药效甚至有毒性，于是药物的手性合成就显得尤为重要。酶本身源自生物体系，有很强的立体选择性，在此方面自然极其有用。一个有代表性的例子是先锋霉素的生产，当用化学—酶法时，制备步骤有以前的l0步减少到了6步[6]。水解酶由于对底物要求宽泛，对映选择性高，不需要辅酶因子，最常用于有机物生物转

化，对水解酶的研究最多，应用也最多。[7]

随着化学家对非天然化合物生物转化研究的加深，也促进了越来越多的不同形式与纯度的的酶的商业开发与应用。[8]

研究前景展望

此领域有待开发一套简单的模型以帮助预测一个给定反应的立体化学结果。另外还需要寻找更丰富的可用于生物转化领域的酶，以扩大该领域的应用面。

总之，随着人们对绿色化学的重视，以及对有机产品手性要求的提高，有机合成中生物转化的应用将越来越宽泛，相信它在不久的将来将会体现出不可估量的价值！

参考文献1、2、3、4、5、6、Menger FM(1993)Acc.Chem.Res.26:106 Only proteases are exceptions to this rule for obvious reasons.Turner MK(1995)Trends Biotechnol.13:253 Faber K,Franssen MCR(1993)Trends Biotechnol.11:461 Faber K(1997)Pure Appl.Chem.69:1613 Bruggink, A.In Enzymes in Action, Green Solutions for Chemical Problems,Eds.;Zwanem-burg.B., Mikolajcyky, M.;Kielbasinsky, p., Nato Science Series, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2000 , pp.449~458.Faber，K．Biotransformations in Organic Chemistry，4th ed．，Springer-Verlag，Berlin，2O0O．

White JS,White DC(1997)Source Book of Enzymes.CRC Press,Boca Raton7、8、