DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 建立模型 本文建模的原型是UOF-4型膜组件，其内部浇注约3000~3500根膜丝管，对实物建模难度非常大。但是我们研究重点在模拟其固液分离过程，所以建模时只保留外侧水槽和少量膜丝(后续实验结果证明，简化后的模型能够正确模拟出内压式MBR的固液分离过程)。内压式MBR的工作原理是利用膜丝管壁上的微孔析出透过液、拦截杂质颗粒。由于杂质颗粒的直径都大于壁孔，所有一个壁孔和多个壁孔的拦截效果是相同的，可以把膜丝壁上的无数个孔简化为一个。如图3所示，本模型由外侧水槽和三根中空纤维膜丝管组成，每根膜丝管壁上开有一个小孔。污水从入水口流经水槽后流入膜丝管。在入口压力的作用下，小分子水从微孔中流出，大分子杂质颗粒无法透过微孔被拦截，以达到固液分离的目的 [ 6 ] 。 图3. 膜组件模型 膜组件模型建好后，将建成的三维模型进行网格划分，本文使用的是ICEM软件。网格划分有结构化和非结构化两种划分方法。严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有内部点都具有相同的毗邻单元。它可以很容易地实现区域的边界拟合，与实际模型接近。所以本文使用结构化网格划分。本模型由一个六面体和六个圆柱组成，其中圆柱部分采用针对圆弧几何模型的O型切分 [ 7 ] 。最后形成的网格文件如图4所示。网格划分成功后，为保证导入FLUENT中求解计算时收敛，需对网格质量进行检查。图5为默认标准“Determinant 2*2*2”判断的网格质量，生成网格数量约11万个，网格参数Quality趋向于1，Quality质量达到0.5。网格质量符合标准，可以保存并导出mesh文件进行后面的求解计算 [ 8 ] 。 图4. 结构化网格 图5. 网格质量
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user: 4. 分析求解 将已画好网格模型的mesh文件导入FLUENT中，进行计算求解，步骤如下： 4.1. 求解模型描述 1) 进行网格检查，保证最小体积不为负。 2) 选择稳态基于压力瞬态求解器；设置重力加速度和长度单位为毫米。 3) 打开多相流欧拉模型，选择物理状态层流。 4) 在materials节点里，导入已有材料——水，并创建悬浮固体sand (设置sand的密度为2500 kg/m 3 ，粘性为10 kg/m-s)。其中水为主相，悬浮固体为次相。并设置悬浮固体的颗粒直径为0.00001 mm (大于膜丝管壁孔直径)。 5) 设置边界条件，入口边界条件为压力入口，出口边界条件为压力出口。在次相边界条件中，设置悬浮固体的体积分数。 4.2. 求解过程描述 1) 求解算法选择基于相的耦合算法，梯度选择基于单元体的最小二乘法 2) 动量方程选择一阶迎风格式，体积分数选择一阶迎风格式。松弛因子默认。 3) 设置收敛阈值和监视窗口，窗口用来监视出口处悬浮固体的体积分数。 4) 初始化后，进行迭代计算产生残差曲线。 4.3. 计算结果 图6是生成的残差曲线。残差曲线的精度与模型精度、网格密度和网格无关性及数值误差有关。所以为使其收敛，在建立模型、划分网格时需要反复优化。图示曲线在第17次迭代时收敛，说明建立的模型正确，可以将数值求解的结果导入后处理软件中。图7为出口处悬浮固体体积分数，x轴表示迭代次数，y轴表示出口处悬浮固体的体积分数。y轴始终为零，说明出口处没有出现悬浮固体，本模型成功模拟出膜丝过滤污水时的实际情况。最后保存文件，将计算结果导入后处理软件中，以图的方式体现出来 [ 9 ] 。 图6. 残差曲线 图7. 悬浮固体体积分数 将FLUENT的计算结果导入CFD-Post后处理软件中，可使计算结果以云图的方式显示出来。图8为整体压力云图，图9所示为xy截面压力云图。由于设置了压力入口，因此在入口处水流压力最大，出口处最小，从入水口到出水口压力依次递减。云图符合实际结果。图10为流线图，它显示了管内水流情况。可以看到水从入口进入，水槽内的水流向管内流入，有透过液从微孔流出。流线图所显示的水流走向与膜组件实际运行时的结果是相符的 [ 10 ] 。 图8. 整体压力云图 图9. xy面压力云图 图10. 流线图 图11是出口处悬浮固体体积分数云图，图中显示sand体积分数为零，即出口处没有悬浮固体，所有悬浮固体都被微孔拦截，说明本模型成功的模拟了内压式MBR的固液分离过程。 图11. 悬浮固体体积分数云图
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user: 5. 模型验证 为验证本模型的可靠性，我们选取石家庄某污水处理厂的MBR系统运行的实际数据进行检验。测试时，选择多组不同sand浓度的污水数据，将sand的体积分数作为次相边界条件，然后用本模型计算出口处sand的体积分数。实验结果如表1所示。表中前三列的进水量、过膜前sand浓度和过膜后sand浓度是由污水处理厂提供的真实数据，最后一列是由CFD求解器计算出的结果。表中数据表明，求解器计算后的sand体积分数为零，与实际情况基本一致，本模型实现了用CFD软件模拟内压式MBR的固液分离过程。 Table 1 Sewage plant data and calculated data compariso 进水量(m 3 /h) 过膜前sand量(mg/l) 过膜后实际系统sand量(mg/l) 过膜后后模型计算sand量(mg/l) 2.5 109 0 0 2.5 251 0 0 2.5 207 0 0 2.5 226 0 0 2.5 169 0 0 2.5 180 0 0 2.5 269 0 0 2.5 235 0 0 2.5 229 0 0 2.5 307 0 0 2.5 268 0 0 表1. 污水厂数据与计算数据对比
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user: 6. 结论分析 为研究膜生物反应器的污水处理过程，我们利用CFD软件对其进行建模来模拟这一过程。在研究对象的选取上，选择更易控制污染的内压式MBR。首先，使用ICEM建立膜组件的三维模型，然后使用结构化网格划分方式对所建模型进行网格划分。由于污水处理的本质就是固液分离，所以在求解计算模型时选择FLUENT软件中的欧拉多相流模型，将管内流体定义为固液两相流。最后将数值求解的结果导入后处理CFD-Post软件中。通过观测所生成的压力云图，我们发现模型入水口压力最大，出水口压力最小，膜组件内部的压力从入水口到出水口依次递减。所生成的悬浮固体体积分数图显示出水口的杂质体积为零，说明出水口无杂质，本模型能有效地滤除杂质。最后用某污水厂的真实数据进行测试检验，发现模型计算出的sand浓度和系统实际处理后的浓度都为零，证明本模型是有效可靠的。通过研究发现，把CFD相关软件应用到MBR领域是可行的，得到可靠结果的同时节约了大量的工程设计成本和实验成本。
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user: 摘 要 将采用平衡逻辑控制原理的半主动控制隔振应用到单自由度振动系统中，通过时域、主系统能量耗散和传递率图像研究了该系统的减振性能，结果显示其具有十分优秀的减振性能。将非线性能量采集应用到单自由度振动系统中，通过时域和电流采集图像研究了该系统的减振性能，结果显示其不但拥有优秀的减振性能，而且同时也可以稳定的输出电流。最后将半主动控制隔振与非线性能量采集结合在一个系统中，对该系统在减振和电能采集方面进行了分析，结果显示其不但拥有更优异的减振性能，而且在振动开始后其能量采集装置在较宽的频率范围内都可以稳定的为半主动控制装置输出电能。在两个装置共同作用下该一体化系统不仅拥有更好的减振性能，而且还可以做到完全自给不依赖于外界环境而工作。在条件严酷、维护周期较长的工程环境中有很好的应用前景。 关键词 :半主动控制，非线性能量采集，传递率，减振 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 半主动控制(SAC)最早被美国学者Karnopp在1974年提出 [ 1 ] ，相比于主动控制半主动控制具有结构简单易于维护、经济高效仅需要少部分电量便能进行工作特点，因此其也被广泛地应用在其汽车、建筑、桥梁等不同的工程领域中 [ 2 ] [ 3 ] 。在学者们的研究下，出现了如平衡逻辑控制、天勾逻辑控制、地勾逻辑控制等许多不同的半主动逻辑控制算法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。Stammers [ 7 ] 等人对采用平衡逻辑控制原理的半主动控制汽车悬架系统进行了研究，结果显示该系统可以明显降低受旋转不平衡力或均方加速度作用下的机械传递给地基的力。Vakakis [ 8 ] 等人最早通过研究非线性振动提出了非线性能量阱吸振器的概念。非线性能量阱(NES)吸振器主要通过自身的上下振动将主系统传递过来的振动能量耗散进而到达减振的目的 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。Zhu等人 [ 12 ] 提出了一种由磁电层压板和磁铁组成、从磁悬浮在外界作用下而产生的非线性振动中获取能量的新型磁电采集器(MGEH)。在现有的文献研究中，半主动控制的运行仍需要外界环境的供能，振动控制系统并不能独立运行。而在本文中将悬浮磁电能量采集装置集合到非线性能量阱中，然后将集合后的非线性能量采集装置和半主动控制隔振装置结合到一个系统中。通过时域、传递率和电流采集的数值仿真分析，可以看出在该系统中非线性能量采集装置在较宽的频率范围内都可以稳定的为半主动控制装置输出电能，系统不但有了更好的减振性能，而且可以完全自给不依赖外界环境而稳定工作。
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user: 3. 非线性能量采集振动系统分析 3.1. 系统模型 含有非线性能量采集的单自由度振动系统如图6所示，其中线性刚度 k 1 和线性阻尼 c 1 与主系统质量块 m 1 相连，集合了悬浮磁电能量采集装置的非线性能量阱由非线性刚度 k 2 线性阻尼 c 2 悬浮磁电能量采集装置(磁力 F m )和小质量块 m 2 组成。简谐激励u作用在系统的底座上，其中A为位移幅值，f为激励频率。 x 1 和 x 2 分别为主系统质量块 m 1 和非线性能量阱质量块 m 2 的位移。其中悬浮磁电能量采集装置是一种由磁电层压板和磁铁组成、从磁悬浮在外界作用下(在本文指非线性能量阱为了耗散主系统的传递过来的振动能量而引起的自身上下振动)而产生的非线性振动中获取能量的新型磁电采集器 [ 12 ] 。根据牛顿第二定律系统的运动方程如下所示： 图6. 非线性能量采集振动系统模型 m 1 x ¨ 1 + c 1 ( x ˙ 1 − u ˙ ) + k 1 ( x 1 − u ) + c 2 ( x ˙ 1 − x ˙ 2 ) + k 2 ( x 1 − x 2 ) 3 + F m = 0 m 2 x ¨ 2 + c 2 ( x ˙ 2 − x ˙ 1 ) + k 2 ( x 2 − x 1 ) 3 − F m = 0 (11) 其中磁力 F m = A ( x 1 − x 2 ) + B ( x 1 − x 2 ) 3 ， A = 6.39   N / m ， B = 1.66 × 10 5 N / m 3 [ 12 ] 。 悬浮磁电能量采集装置在质量块 m 2 与 m 1 之间有相对运动的同时便开始采集能量，其中输出电压、电流、功率如下所示： V = φ m φ p R l o a d H φ p 2 R l o a d + ( 1 + j ω R l o a d C 0 ) Z (12) I = V R l o a d (13) P = V 2 R l o a d (14) 其中 R l o a d 是负载电阻，方程(12)中的其他参数在文献 [ 12 ] 中已经给出，这里不再列出。 3.2. 系统减振和能量采集分析 振动系统参数仍使用第二节给出的数据。使用龙格－库塔法在MATLAB中分别对含有非线性能量采集(With NES-MGEH)的振动系统和不含有非线性能量采集(Without NES-MGEH)的振动系统进行了数值仿真分析。在固有频率附近 f = 30   Hz 处对振动系统进行了时域对比分析。在如图7所示的时域对比分析中，可以明显看出含有非线性能量采集的振动系统具有更好的减振性能。 图7. 时域对比分析 由于悬浮磁电能量采集装置采集到的是交流电压，为了便于分析取交流电压的实部进行研究。 (15) (16) (17) 其中方程(15)中的其他参数在文献 [ 12 ] 中已经给出，这里不再列出。取负载电阻 时，分别在 和 处对With NES-MGEH的振动系统进行了电流输出分析，研究在不同频率下电流的输出情况。如图8和图9所示，两个频率下With NES-MGEH的系统在开始振动的前几秒输出的电流都有较大的变化，然后在几秒后便又都趋于稳定，最后在较长的时间内都可以稳定的输出电流。 图8. 在 时的电流输出分析 图9. 在 时的电流输出分析
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user: 4. 半主动控制隔振与非线性能量采集一体化系统分析 4.1. 系统模型 通过上文第二节的分析，可以看出半主动控制系统相比于被动控制系统具有明显更优秀的减振性能。仅需要部分电量，由伺服传动装置调节的半主动控制便可以进行工作、广泛的应用于工程领域减振。通过上文第三节的分析，可以看出含有非线性能量采集的系统不仅拥有优秀的减振性能，而且同时也可以稳定的输出电流。而在一些严酷的维护周期较长的工程环境中，一套能够完整自给的减振系统将会具有更大的优势和前景。因此在本节中将半主动控制隔振与非线性能量采集结合在一个系统中，研究在两个装置共同作用下系统的减振和能量采集情况。 含有半主动控制隔振与非线性能量采集一体化的单自由度振动系统如图10所示，其中线性刚度 线性阻尼 和伺服传动装置(摩擦力 )与主系统质量块 相连，集合了悬浮磁电能量采集装置的非线性能量阱由非线性刚度 线性阻尼 悬浮磁电能量采集装置(磁力 )和小质量块 组成。通过一个闭合电路将伺服传动装置与悬浮磁电能量采集装置连接，随时将悬浮磁电能量采集装置采集到的电能传输给伺服传动装置进行振动控制。简谐激励u作用在系统的底座上，其中A为位移幅值，f为激励频率。 和 分别为主系统质量块 和非线性能量阱质量块 的位移。根据牛顿第二定律、结合方程(3)和(11)系统的运动方程如下所示： 图10. 半主动控制隔振与非线性能量采集一体化系统模型 (18) 其中磁力 ，具体参数在第三节已经给出。 4.2. 系统减振和能量采集分析 振动系统参数仍使用第二节给出的数据。使用龙格－库塔法在MATLAB中分别对含有半主动控制隔振与非线性能量采集一体化(With SAC-NES-MGEH)的系统、只含有非线性能量采集(With NES-MGEH)的系统和不含有半主动控制隔振与非线性能量采集一体化(Without SAC-NES-MGEH)的系统进行了数值仿真分析。在固有频率附近 处对振动系统进行了时域对比分析。在如图11所示的时域对比分析中，可以看出With SAC-NES-MGEH的系统和With NES-MGEH的系统都比Without SAC-NES-MGEH的系统具有更好的减振性能。并且通过放大图可以看出With SAC-NES-MGEH的系统比With NES-MGEH的系统具有更好的减振性能，结果说明将半主动控制隔振与非线性能量采集结合在一起可以进一步提高系统的减振性能。 图11. 时域对比分析 根据上文第三节给出的输出电压和功率公式，通过数值仿真分析研究With SAC-NES-MGEH的系统的电能采集情况(理想情况下认为该系统采集到的电能全部自给用于其伺服传动装置进行半主动控制)。取负载电阻 时，分别在 和 处对With SAC-NES-MGEH的振动系统进行了电压输出分析，研究在不同频率下电压的输出情况。如图12和图13所示，两个频率下With SAC-NES-MGEH的系统在较长的时间内都可以稳定的输出电压，而且随着频率增大采集到的电压有逐渐增大的趋势。 取负载电阻 时，研究在较大频率范围下With SAC-NES-MGEH的振动系统的最大电压和功率输出情况。如图14和图15所示，可以看出With SAC-NES-MGEH的振动系统在较宽的频率下(0~100 Hz)都能输出电压和功率。并且验证了上文的的分析，随着频率的增大采集到的最大电压和功率逐渐增大直至最后趋于一个恒定值。 通过对With SAC-NES-MGEH的系统在减振和能量采集方面的分析，可以看出该系统不但拥有更优异的减振性能，而且在振动开始后能量采集装置可以稳定的为伺服传动装置输出电能，在较宽的频率范围内都可以输出足够伺服传动装置工作的电能，使该一体化减振系统可以完全自给不依赖于外界环境而稳定工作。 图12. 在 时的电压输出分析 图13. 在 时的电压输出分析
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user: 图14. 电压输出分析
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user: 图15. 功率输出分析
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user: 5. 参数分析 通过在第四节对With SAC-NES-MGEH的振动系统的分析，可以看出该系统无论是在减振方面还是在能量采集后自给来应对复杂工程环境方面都有很好的表现。为使该系统适应不同的工作环境，对该系统进行了主要参数的参数分析。 对于伺服传动装置，其参数增益 是调节半主动控制的重要参数，通过数值仿真研究在不同增益 下的传递率变化情况。如图16所示，随着增益 的增大，系统的传递率越来越低，系统的减振性能越来越好。但增益 的值不能等于0.5，以防止系统出现啮合状态。 对于悬浮磁电能量采集装置，从方程(15)、(16)和(17)可以看出负载电阻 影响着系统的输出电压、电流和功率，通过数值仿真研究在不同负载电阻 下输出电压的情况。如图17所示，可以看出随着负载电阻 的增大系统在低频下的的输出电压越来越大。而在高频处，随着电阻的增大系统的输出电压几乎不再变化。 图16. 增益 参数变化分析 图17. 负载电阻 参数变化分析
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user: 6. 结论 本文将半主动控制隔振应用到含有非线性能量阱的单自由度振动系统中，通过与被动控制系统的时域对比分析、主系统能量耗散对比分析和传递率对比分析研究半主动控制系统的减振性能。通过对含有非线性能量采集的单自由度振动系统进行时域分析和电流采集分析，研究了其在减振和能量采集方面的性能。最后为了应对复杂严酷的工程环境，将半主动控制隔振与非线性能量采集结合在一个系统中，进一步研究在两个装置共同作用下系统的减振和能量采集情况。得到了以下结论： 1) 通过时域对比分析和主系统阻尼能量耗散对比分析，结果显示半主动控制系统比被动控制系统具有明显更好的减振性能。通过传递率对比分析，结果显示在低频段(0~15 Hz)时，半主动控制系统和被动控制系统具有几乎相同的减振性能。然后随着频率的增大，半主动控制系统相比于被动控制系统具有明显更好的减振性能； 2) 通过时域分析和电流采集分析，结果显示含有非线性能量采集的系统不仅拥有优秀的减振性能，而且同时也可以稳定的输出电流(如图8和图9所示)； 3) 通过对半主动控制隔振与非线性能量采集一体化系统在减振和能量采集方面的分析，可以看出该系统不但拥有更优异的减振性能，而且在振动开始后能量采集装置可以稳定的为伺服传动装置输出电能，在较宽的频率范围内都可以输出足够伺服传动装置工作的电能。在两个装置共同作用下该一体化系统不仅拥有更好的减振性能，而且还可以做到完全自给不依赖于外界环境而工作。在条件严酷、维护周期较长的工程环境中有很好的应用前景。
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user: 摘 要 为了探究不同声带长度下声门管内压力场分布情况，运用有限元分析方法建立三种不同声带长度模型，并对模型分别设置5种声门直径(0.01 cm、0.02 cm、0.04 cm、0.08 cm、0.16 cm)和3种声门下压(500 Pa、1000 Pa、1500 Pa)，利用ANSYS Fluent对声门管内流场进行数值模拟得出其压力场分布情况。实验结果表明，较长的声带长度会降低声门入口处的压力降，从而更有利于声带振动并减小发声阈值压力，为进一步研究人体声带发声机理和损伤声带修复提供参考。 关键词 :声带长度，发声阈值压力，有限元，流场分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 嗓音是由喉内多种物理机制相互复杂作用产生，来自肺部的气流驱动声带作周期性地张弛运动，以此构成初始的声学信号，随后经过声道传播和口腔辐射形成语音。从物理角度看，人类发声的整个过程是喉部气流、声门下系统、弹性声带和声道之间的流体–结构–声学相互作用的产物 [ 1 ]。根据嗓音的发声机理，语音的产生源于声带振动，而作用在声带表面的空气压力又是驱动声带振动的源动力，无论是正常语音还是病理嗓音实际上都被看作是通过声门的三维气流产生的。因此声门管内流场的研究有助于理解人类言语交流的系统构成，丰富对言语障碍者的临床诊断与治疗手段。 由于在分析发声过程中难以获取活体喉部区域，研究人员建立了很多实验模型和数值模型用于研究空气动力学、声带振动和声音产生。从Ishizaka和Flanagan [ 2 ] 提出声带振动的二质量块模型以来，改进的多质量块模型被广泛地应用于发声研究中 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。其主要思想是将声带组织分成小部分的质量，然后通过弹簧将相邻的质量进行耦合，以此模拟声带振动过程，虽然能够很好地表征声带振动，但是忽视了由肺部产生的动态激励源对发声的作用。数值模型运用有限体积的方法对Navier-Stokes控制方程进行离散化求解，能够将肺部气流与声带振动之间联系起来。以往对声门管内流场的研究中，数值模型可分为动态声带模型和静态声带模型。动态声带模型方面，Alipour [ 6 ] [ 7 ] 通过改变声门形状使声带产生自激振荡，研究了声带振动过程中气流流速、压力分布和气流分离点位置；Zheng [ 8 ] 等人通过改变声门间隙的宽度，研究了雷诺数和声门出口角度在发声时对声门管内射流偏转的影响。利用静态喉部模型对声门管内流场的研究奠定了语音空气动力学理解的基础 [ 9 ]，并且由于其简单易行，应用更为广泛。Scherer研究组建立了声带的静态模型，从声带形状和假声带的角度对声门管内发声过程中的气体流速、声门内压进行了分析比较。通过改变模型的尺寸，如声门中部平面的横向和纵向位置 [ 10 ] [ 11 ]、声门出口半径 [ 12 ]、声门出入口倾角 [ 13 ] 等参量，实现对声带尺寸的精确控制，改变假声带间隙 [ 14 ]，探究声带发声过程中不同声门尺寸和假声带的存在对声门内压力和跨声门压等影响。根据Titze [ 15 ] 推导的发声阈值压力表达式 k t / ( L g T 2 ) × B × c × ( D / 2 ) ，其中T是声带长度，D是声门直径，声带长度对发声阈值压力具有重要作用，也是影响声门管内压力速度场的其中一个重要因素。 本文在以上研究的基础上，建立声带的静态数值模型，求解声门管内流场控制方程得出其压力场分布情况，探究不同声带长度对声带表面压力分布的影响。结果表明，声带长度的增加更有利于声带振动，印证了Titze提出的发声阈值压力与声带长度的关系。
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user: 2. 声带建模与边界条件 2.1. 声带几何模型 声带模型如图1所示，由于其对称性只建立一半声带模型。本实验将声带长度定义为从声门入口到声门出口的长度，设置了三种不同长度，分别为0.108 cm、0.308 cm、0.908 cm，图1表示的长度为0.308 cm。第一种长度值(0.108 cm)用于表征轻柔声音或者高音调，而第三种长度值(0.908 cm)则用来表征相对较大声带或低音调。此外，对于上述三种声带长度，分别设置5种声门直径和3种声门下压力。声门直径数值为0.01 cm、0.02 cm、0.04 cm、0.08 cm和0.16 cm，声门下压为500 Pa，1000 Pa，1500 Pa (1000 Pa = 10.2 cm H 2 O)。其它固定参数值为声门入口半径R in (0.15 cm)、声门出口半径R out (0.108 cm)、声门入口偏转角(相对于气管方向53˚)、声门出口偏转角(相对于垂直方向90˚)、入口计算域长度(0.2 cm)、出口计算域长度(0.5 cm)、前后声门长度(1.2 cm)。 图1. 声带仿真模型图 2.2. 网格划分与边界条件 利用前处理器Gambit对声门管内流体区域进行网格划分，根据物理模型自动离散生成有限元网格模型如图2所示。为了满足声带表面压力变化的精度要求，对声带表面的网格进行了加密处理。声门管内的流体是气体，其密度为1.25 kg/m 3 ，黏度为1.7894 NS/m 3 。采用压力入口，分别设置为500 Pa、1000 Pa、1500 Pa，出口施加一个大气压。入口边界的湍流参数选为湍流强度I和水力直径D H 。采用SIPMLE算法耦合求解，以压力入口的数值作为计算的初始条件，残差收敛精度设置为10 −5 ，初始化后，计算迭代次数设为1000次。 图2. 声带网格模型图
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user: 3. 声门管流场分析基本理论 流体在运动过程中，遵循机械运动普遍适用的规律：质量守恒、动量守恒、能量守恒。考虑到本模型雷诺数较低(一般不大于2000)，可认为气流均质、无重力、且其流动为定常、不可压缩，其求解的控制方程为连续性方程和Navier-Stokes方程。本文研究的气流运动为湍流运动，在求解气流控制方程时，由于湍流运动具有多尺度的特点，采用雷诺平均模拟方法将Navior-Stokes方程中的瞬时变量分解成平均量和脉动量进行求解，但这种方法会造成湍流基本方程不封闭，需要引入湍流模型构成封闭方程组。根据Suh J. 和Frankel S. H. [ 16 ] 对声门管采用不同湍流模型效果的比较，湍流模型选用SSTk-ω (Shear-Stress Transport)模型。该湍流模型与控制方程构成封闭求解方程组。 3.1. 连续性方程 任何流动问题都必须满足质量守恒定律。根据物质质量守恒定律可得到流体的连续性方程： ∂ ρ ∂ t + ∂ ( ρ v x ) ∂ x + ∂ ( ρ v y ) ∂ y + ∂ ( ρ v z ) ∂ z = 0 (1) 其中 ρ 为密度，t为时间， v x ， v y ， v z 分别为速度在x，y，z三个方向上的分量。本模型中流体不可压，其 ∂ ρ ∂ t = 0 ，式(1)变为： ∂ v x ∂ x + ∂ v y ∂ y + ∂ v z ∂ z = 0 (2) 3.2. Navier-Stokes方程 流体系统还应满足动量守恒定律，Navier-Stokes方程是牛顿第二定律应用于牛顿粘性流体流动中的表达式。当流体为均质且不可压缩，在忽略重力的情况下，直角坐标系的Navier-Stokes方程如式(3)所示： ρ ( ∂ v x ∂ t + v x ∂ v x ∂ x + v y ∂ v x ∂ y + v z ∂ v x ∂ z ) = − ∂ p ∂ x + μ ( ∂ 2 v x ∂ x 2 + ∂ 2 v x ∂ y 2 + ∂ 2 v x ∂ z 2 ) ρ ( ∂ v y ∂ t + v x ∂ v y ∂ x + v y ∂ v y ∂ y + v z ∂ v y ∂ z ) = − ∂ p ∂ y + μ ( ∂ 2 v y ∂ x 2 + ∂ 2 v y ∂ y 2 + ∂ 2 v y ∂ z 2 ) ρ ( ∂ v z ∂ t + v x ∂ v z ∂ x + v y ∂ v z ∂ y + v z ∂ v z ∂ z ) = − ∂ p ∂ z + μ ( ∂ 2 v z ∂ x 2 + ∂ 2 v z ∂ y 2 + ∂ 2 v z ∂ z 2 ) (3) 其中 v x ， v y ， v z 分别为x，y，z方向上的速度分量， ρ 是空气密度，p是空气压力， μ 为空气的分子黏度系数。 3.3. SST k-ω模型方程 剪切应力输送(Shear-Stress Transport，简称SST) k-ω湍流模型是由Menter于1994年提出的，该模型将k-e湍流模型与k-ω湍流模型通过混合函数结合起来，综合了k-e模型在远场计算和k-ω模型在近壁区计算的优点，并包含修正的湍流粘性公式来解决湍流剪切力引起的输运效果，从而使SST k-ω湍流模型在流动领域中有更高的精度。SST k-ω湍流模型方程如式(4)所示： ∂ ∂ t ( ρ u i ) + ∂ ∂ x i ( ρ u i u j ) = − ∂ p ∂ x i + ∂ ∂ x j ( Γ ∂ u i ∂ x j ) + S i ， ( i = 1 ， 2 ， 3 ) ∂ ∂ t ( ρ k ) + ∂ ∂ x i ( ρ k u j ) = ∂ ∂ x j ( Γ k ∂ k ∂ x j ) + G ˜ k − Y k + S k ∂ ∂ t ( ρ ω ) + ∂ ∂ x j ( ρ ω u j ) = ∂ ∂ x j ( Γ ω ∂ ω ∂ x j ) + G ω − Y ω + D ω + S ω (4) 其中 ρ 为空气密度，p为压强， Γ 、 Γ k 、 Γ ω 为速度u、湍动能k及比耗散率 ω 的有效扩散系数， G ˜ k 、 G ω 为k、 ω 的耗散项， D ω 为交叉扩散项， S i 、 S k 、 S ω 为各输送方程的自定义原项。
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user: 4. 实验结果与分析 不同声带长度对应的声带表面压力分布的仿真结果如图3所示。(a)、(b)、(c)、(d)、(e)组图分别对应声门直径0.01 cm、0.02 cm、0.04 cm、0.08 cm和0.16 cm的条件，每组图内包括三种不同声带长度(0.108 cm、0.308 cm、0.908 cm)，分别为i、ii、iii，此外，每种条件下均设置三种不同声门下压力(500 Pa、1000 Pa、1500 Pa)。 由图3声带表面压力分布图可知：不同的声带长度会影响声门管内压力场分布，从而对发声阈值压力产生作用。首先，由肺部产生的气流(预设的跨声门压力初始条件)在到达声门入口前，流场内压力不发生变化，一直保持到声门入口处；其次，当气流进入声门管时，随着声门横截面积的减少，压力突然下降(图3上横坐标为0的位置)，这与流体力学中的理论相符，即气流流过管道的横截面积突然减小，会使压力突然减小，同时也由于声带壁面的黏滞效应和气流加速作用造成压力下降；最后，在声门出口处，压力恢复到外部大气压值。从图上可以看出，对于最短的声门管长度0.108 cm，这种压力变化规律更为显著。而对于声带长度0.308 cm和0.908 cm，在较大声门直径条件下，气流在从声门入口到出口的运动过程中，声带表面的压力几乎保持不变。 三种不同声带长度在不同声门直径和跨声门压的条件下，位于声门入口处(图3中轴向距离为0的位置)的压力下降值，见表1~3所示。 Table 1 Vocal cord length of 0.108 c 0.01 cm 0.02 cm 0.04 cm 0.08 cm 0.16 cm 500 Pa −1141 Pa −740 Pa −1036 Pa −935 Pa −797 Pa 1000 Pa −2297 Pa −1496 Pa −2103 Pa −1904 Pa −1628 Pa 1500 Pa −3457 Pa −2257 Pa −3181 Pa −2884 Pa −2407 Pa 表1. 声带长度为0.108 cm Table 2 Vocal cord length of 0.308 c 0.01 cm 0.02 cm 0.04 cm 0.08 cm 0.16 cm 500 Pa −462 Pa −1094 Pa −856 Pa −950 Pa −710 Pa 1000 Pa −988 Pa −2321 Pa −1773 Pa −1961 Pa −1453 Pa 1500 Pa −1541 Pa −3600 Pa −2712 Pa −2994 Pa −2207 Pa 表2. 声带长度为0.308 cm 图3. 不同声带长度对应的声带表面压力分布图。(a) 0.01 cm and (b) 0.02 cm， (i) 0.108 cm， (ii) 0.308 cm， (iii) 0.908 cm; (c) 0.04 cm and (d) 0.08 cm， (i) 0.108 cm， (ii) 0.308 cm， (iii) 0.908 cm; (e) 0.16 cm， (i) 0.108 cm， (ii) 0.308 cm， (iii) 0.908 cm Table 3 Vocal cord length of 0.908 c 0.01 cm 0.02 cm 0.04 cm 0.08 cm 0.16 cm 500 Pa −60 Pa −397 Pa −473 Pa −569 Pa −627 Pa 1000 Pa −204 Pa −876 Pa −1016 Pa −1211 Pa −1312 Pa 1500 Pa −397 Pa −1388 Pa −1583 Pa −1879 Pa −2018 Pa 表3. 声带长度为0.908 cm 根据表1~3，可以得出对于相同的声带长度和声门直径，更大的声门下压在声门入口处造成更大的压降。如对于表1声带长度为0.108 cm的情况，当声门直径为0.01 cm时，500 Pa在声门入口处下降至−1141 Pa，1000 Pa下降至−2297 Pa，1500 Pa下降至−3457 Pa。此外，纵向对比不同声带长度，可以发现随着声带长度的增加，声门入口处的压力降减小，比如对于声门直径0.01 cm，声带长度0.308 cm，在声门下压500 Pa时对应下降至−462 Pa，长度0.908 cm对应下降至−60 Pa，提高了87%，在声门下压1000 Pa时，0.908 cm较0.308 cm提高了79%，在声门下压1500 Pa时提高了74%。对于声门直径为0.02 cm时，在声门下压500 Pa时，0.908 cm较0.308 cm提高了63%，1000 Pa时提高了62%，1500 Pa时提高了61%。其他直径和声门下压力条件下，可得到相同的结论。这一结果说明对于更长的声带长度，其用于驱动声带振动的空气动力更大。在声带振动周期开始时(向外张开)，声带上受到的应力迫使声带进一步张开，直至张开到最大状态；在声带振动闭合过程中，增加的压力往往会缓冲碰撞并减小碰撞速度，从而能够从空气动力学上保护声带。因此，增加声带长度有利于声带振动，从而减小发声阈值压力。
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user: 5. 结论 本文主要研究了声带长度对声门管内压力场分布的影响。实验中首先构建声带的仿真模型，然后利用ANSYS前处理器Gambit进行网格划分，在确定初始条件和边界条件以及选择合适的湍流模型和计算算法后，用Fluent进行数值计算模拟出声带表面压力的变化情况。采用有限元方法进行计算机仿真，能够将肺部发声激励源对语音产生的影响考虑在内。实验结果表明：声带长度的变化对声带表面压力有重要影响。对于较长的声带，其声门管内压力分布在声门入口处较大，从而能够在声带振动周期中为声带张开提供较大的源动力以及在声带闭合中缓冲碰撞。同时进一步验证了Titze提出的发声阈值压力与声带长度的关系，增大声带长度有助于减小发声阈值压力，对改善声带损伤具有参考意义。实验中建立的声带模型为均匀声带模型，未考虑声带的倾斜角度，更进一步的研究应将声带的收敛和发散角度的影响因素加入实验中。
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user: 摘 要 目的：分析微信公众平台优化门诊流程对患者就医时间的影响。方法：北京医院自2016年1月起建立“北京医院”微信公众平台，在该平台实现预约挂号、缴费、就诊信息及检查结果实时查询等功能。采取随机抽样调查法选择2016年1月至6月于北京医院门诊就诊的1000例患者，根据挂号方式不同分为微信组(200例)、常规组(800例)。对比两组患者就医时间、投诉率、就诊满意度，并分析各月门诊微信预约情况。结果：微信组挂号、缴费、分诊、候诊、取报告、缴药费时间均比常规组短，差异有统计学意义(P < 0.05)；微信组就诊满意度94.00% (188/200)比常规组81.63% (653/800)高，差异有统计学意义(P < 0.05)；两组拿药时间、投诉率相比，差异无统计学意义(P > 0.05)；自2016年1月启用微信公众平台起，门诊微信预约占比逐渐上升，6月占比最高，为31.43%。结论：微信公众平台优化门诊流程可缩短患者就医时间，提高就诊效率及医患和谐度，缓解“看病难”现状，促使就医环境智能化、人性化、规范化，具有广阔的前景。 关键词 :微信公众平台，门诊就诊，护理流程，就医时间，就诊体验，护理管理效果 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 作为医院的核心流程，门诊流程优化程度对门诊管理工作的效率有着直接影响，同时也是决定患者就医体验、医院整体水平的关键因素 [ 1 ] 。传统门诊流程以现场挂号、候诊等形式为主，但是医院每日就诊的人流量非常大，护士工作也非常繁忙和杂乱，无法及时为患者提供就诊指导和服务，导致患者就诊、排队时间长，也很容易引发护患纠纷等 [ 2 ] 。近年来，随着信息技术及移动医疗的日益更新，医院也在不断完善信息化建设体系。微信公众平台逐渐用于门诊服务中，其具有操作界面方便快捷、用户使用量庞大等特点，可为终端客户提供预约挂号、报告查询、移动支付等信息，以实现各类人性化自助的就医流程 [ 3 ] [ 4 ] 。微信公众平台的应用，极大地减轻了护士的工作量，也让护士工作更加系统化和规范化，对于提高工作整体的效率有着积极的意义。基于微信实效性、便捷性的特点，本研究就微信公众平台优化门诊流程对患者就医时间的影响作如下分析。现总结如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 采取随机抽样调查法选择2016年1月至6月于北京医院门诊就诊的1000例患者，其中男476例，女524例；年龄18~80岁，平均年龄(42.28 ± 8.17)岁；受教育年限5~20年，平均受教育年限(13.67 ± 3.72)年。本研究已获院内医学伦理委员会批准，根据挂号方式不同分为两组，微信组200例，常规组800例。两组基础资料均符合正态分布且差异无统计学意义(P > 0.05)，可对比。见表1。 Table 1 Comparison of basic data between the two group 组别 男/女 年龄(岁) 受教育年限(年) 就诊次数 就诊科室 首诊 复诊 内科 外科 妇科 皮肤科 其他 常规组(n = 800) 386/414 41.89 ± 8.23 12.75 ± 3.88 302 498 152 173 267 96 112 微信组(n = 200) 90/110 42.72 ± 8.12 13.29 ± 3.92 72 128 39 42 69 22 28 χ 2 /t 0.678 1.279 1.757 0.209 0.026 0.037 0.091 0.154 0.000 P 0.410 0.201 0.079 0.647 0.872 0.847 0.763 0.695 1.000 表1. 两组基础资料对比 2.2. 入选标准 1) 纳入标准。年龄18~80岁者；意识清晰且可正常回答问题者；病情相对稳定，且无危急重症、无凝血功能障碍、无严重脏器(心、脑、肺等)损伤者；知悉本研究内容并自愿签署知情同意书者。2) 排除标准。听力损伤、表达障碍及认知能力障碍者；精神疾患、心理疾病者；昏迷患者。 2.3. 方法 常规组接受传统就诊流程，就诊方式以人工为主，即：排队挂号–收费–分诊–候诊–就诊–取报告–缴药费–拿药–离院。微信组接受微信公众平台优化门诊流程，具体措施如下：1) 预约门诊流程。在医院门诊醒目位置张贴医院二维码，护士指导患者使用微信APP中“扫一扫”功能或查找医院微信公众号，即“北京医院”微信公众平台，关注后，告知患者如何建立个人账号，设置登录密码，并完善个人信息，包括性别、姓名、年龄、手机号、身份证、家庭住址等内容。已有本市医保卡或本院自费就诊卡可直接绑卡，患者可在“智能导诊”功能页中，通过平台的人体简图，选择相应部分及所提供的症状、主诉，平台会智能推荐就诊科室及相应科室专家出诊表，患者根据自身需求选择相应科室、就诊医生、就诊时间进行微信预约。就诊一个时间段为5~10 min，且每时间段仅限微信预约1名。成功预约后可通过微信支付，付款成功后，收到一条预约成功短信。若患者无法按时前来就诊，需提前1 h在微信平台自行退费操作，若未进行上述操作者，则该次预约自动作废。2) 就诊流程。护士告知患者可通过“北京医院”微信公众平台对就诊号、当时排队及挂号人数实时查询，以主动掌握就诊等待时间；就诊结束后，如需检查、检验或取药，患者可直接通过检查单或处方上的二维码对化验检查费用和药费进行支付，付款成功后，平台将检查具体位置、取药窗口、数量及费用等信息发送至患者手机。3) 就诊完毕后。就诊结束后，护士再次与患者确认诊疗结果和相关药物使用方面的问题，无误之后即可离院，通过该微信平台，患者可查询就诊账单明细、检验检查报告结果，并进行回访咨询及评价就诊满意度。本平台还设有“随访互动”模块，根据患者疾病及就诊科室，定期为其推送相关健康知识、科普文章及用药指导，使患者可遵循医嘱用药、锻炼等。微信门诊流程图见图1。 2.4. 观察指标 1) 就医时间。记录并对比两组患者挂号、缴费、候诊、分诊、取报告、缴药费、拿药时间。2) 投诉率及就诊满意度。统计两组因等待时间长投诉率；于常规组患者就诊结束后为其发放本院自拟的就诊满 图1. 微信预约挂号流程图 意度调查表统计其护理满意度，微信组可通过本平台进行评估，内容包括就诊环境舒适、排队候诊时间、就诊通畅等，该量表0~100分，>85分为非常满意，60~85分为一般满意，<60分为不满意，该量表克伦巴赫系数(Cronbach’a)为0.802，分半信度为0.825。3) 各月门诊微信预约情况。统计微信组2016年1月~6月期间门诊微信预约占比情况。 2.5. 统计学处理 采用SPSS 24.0软件进行数据处理，计量资料以( χ ¯ ± S )表示，采用t检验，计数资料用百分比表示，采用χ 2 检验，P < 0.05为差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 就医时间 微信组挂号、缴费、分诊、候诊、取报告、缴药费时间均比常规组短，差异有统计学意义(P < 0.05)；两组拿药时间相比，差异无统计学意义(P > 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of two groups of medical treatment time ( χ ¯ ± S ， min 组别 挂号 缴费 分诊 候诊 取报告 缴药费 拿药 常规组(n = 800) 7.68 ± 1.72 6.14 ± 1.36 22.83 ± 5.63 45.42 ± 8.27 64.37 ± 12.72 7.53 ± 0.85 5.36 ± 1.29 微信组(n = 200) 0.69 ± 0.14 0.59 ± 0.12 15.74 ± 3.81 22.41 ± 5.98 40.28 ± 8.03 0.93 ± 0.22 5.23 ± 1.27 t 57.404 57.635 16.867 36.999 25.536 108.864 1.279 P <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 >0.05 表2. 两组就医时间对比( χ ¯ ± S ， min) 3.2. 投诉率及就诊满意度 微信组投诉率略低于常规组，但差异无统计学意义(P > 0.05)；微信组就诊满意度比常规组高，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of complaint rates and treatment satisfaction between the two groups n (% 组别 投诉率 就诊满意度 非常满意 一般满意 不满意 总满意度 常规组(n = 800) 14 (1.75) 231 (28.88) 422 (52.75) 147 (18.38) 653 (81.63) 微信组(n = 200) 0 (0.00) 107 (53.50) 81 (40.50) 12 (6.00) 188 (94.00) χ 2 2.395 - - - 18.324 P <0.05 - - - <0.05 表3. 两组投诉率及就诊满意度对比n (%) 3.3. 各月门诊微信预约情况 自2016年1月启用微信公众平台起，门诊微信预约占比逐渐上升，6月占比最高，为31.43%。见表4、图2。 Table 4 Analysis of the appointment of WeChat in each mont 月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 合计 总例数(n) 155 164 170 169 167 175 1000 微信预约(n) 11 20 31 37 46 55 200 微信占比(%) 7.10 12.20 18.24 21.89 27.54 31.43 20.00 表4. 各月门诊微信预约情况分析 图2. 各月门诊微信预约情况
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user: 4. 讨论 由于医院门诊负荷量有限，加之受患者需求大、医患数量不平衡等因素影响，导致护士每日工作量非常大，精力和人力严重不足，无法给每一个患者在第一时间的指导和服务，就易造成就医等候时间长、就诊时间短、折返跑等就诊问题，甚至可诱发护患之间的矛盾和纠纷，严重威胁医护人员身心健康，影响正常的医疗秩序 [ 5 ] 。调查研究发现，传统人工窗口已无法满足患者需求，存在以下几点不足：1) 门诊环节较繁琐，作业方法不合理，通过性差及分诊准确率较低；2) 诊疗时间相对集中，造成挂号、缴费、取药、候检等排队等候时间较长；3) 由于就诊患者的文化层次差异，可能与门诊工作人员交流出现偏差，进而降低挂号速度；4) 面对信息化手段的广泛及不断上升的门诊量，常规门诊流程缺乏完善及针对性的应急处理预案，易造成故障缓解拥挤及就医秩序混乱 [ 6 ] [ 7 ] 。目前，虽大部分医院不断引入自主缴费、自助挂号系统、病例打印一体机等新型形式，但仍难以缓解“三长一短”就医现状。因此，如何建立以患者需求为导向的就诊流程、提高就诊舒适度已成为门诊护理管理创新的亟待解决问题。 近年来，微信已成为优化门诊就医流程的新方式，可通过预约挂号、缴费、信息及检查结果查询等一系列操作，为患者提供一站式线上闭环服务，达到优化门诊就医环节(院前、诊前、诊中、院后等)的目的 [ 8 ] [ 9 ] 。本研究结果发现，与常规组相比，微信组在缩短挂号、缴费、分诊、候诊、取报告、缴药费时间及提高就诊满意度、降低投诉率上均占优势，由此可见，相对于常规就诊流程而言，微信公众平台优化门诊流程的优势主要体现在以下几点：1) 缩短就医时间。① 有计划就诊。微信公众平台操作界面简约明，患者可随时掌握排队、候诊进度等信息，主动掌握就诊等待时间，并根据信息提示的就诊号及就诊科室所在位置规范性就诊，不仅可节省等候时间，且可降低门诊、候诊室的人流量；就诊后患者即可离院，避免在院长时间等待检查报告 [ 10 ] [ 11 ] ；② 移动支付。可通过扫描二维码或微信账户两种支付方式，可缩短患者往返检查地、窗口的等候时间，既快捷又方便。2) 改善就医体验。① 完善并简化就医流程，缩短候诊时间，可避免交叉感染及医疗安全的隐患；② 微信直接绑定本市医保卡或本院自费就诊卡，实行一对一服务，长久保存卡上相关信息，可保障就诊的连续性；③ 就诊空间及时间具有灵活性，可避免无号可挂的发生；与诊前预约、诊中检查相比，诊后康复阶段尤为重要，微信公众平台中的“随访互动”功能模块，以图片、文字、视频等形式定期推送相关疾病知识，可提高患者遵医嘱行为，随时可关注医院动态 [ 12 ] [ 13 ] 。3) 智能化升级。① 建立并完善医疗信息服务体系，提高就诊效率及医院品牌；② 缓解护士人员的工作压力及工作量，节约人力及物力成本，合理安排医疗资源 [ 14 ] 。此外，本研究结果发现，随着微信公众平台的宣传力度加大、宣传时间延长，自2016年1月启用微信公众平台起，我院门诊微信预约占比呈逐渐上升趋势，从最初的7.10%上升至31.43%，我们预测微信预约占比会随着时间的推移进一步增涨。因此，为使更多患者受益于微信公众平台的便捷服务，医院应通过上下线结合宣传、部署院内无线网络、提高微信界面友好及操作方便性等措施，以促进舒适有序的门诊就医环境形成。 综上所述，微信公众平台优化门诊流程可缩短患者就医时间，提高就诊效率及医患和谐度，缓解“看病难”现状，促使就医环境智能化、人性化、规范化，具有广阔的前景。
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user: 摘 要 以含溴的Co(Salphen) (双水杨醛缩邻苯二胺合钴)和1，4-苯二硼酸通过Suzuki偶联合成了一种含有Co(Salphen)的线型聚合物，其分子量通过凝胶渗透色谱测定，该聚合物用于催化2，3，6-三甲基苯酚氧化，24 h 2，3，6-三甲基苯酚的转化率可以达到99%，且该催化剂可以循环使用3次无明显的转化率和选择性下降。 关键词 :Suzuki偶联，Co(Salphen)，线型聚合物，2，3，6-三甲基苯酚 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2，3，5-三甲基-1，4-苯醌是合成维生素E的重要中间体 [ 1 ] ，主要由2，3，5-三甲基苯酚一步氧化得到，氧化剂主要有双氧水和分子氧。工业生产中常以CuCl 2 为催化剂 [ 2 ] [ 3 ] ，氧气为氧化剂，体系为均相反应，催化剂难以回收利用，且和产物分离困难。目前已报道的非均相体系多以过氧化氢为氧化剂 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，分子氧鲜有报道。氧气作为最清洁的氧化剂，以氧气为氧化剂的2，3，6-三甲基苯酚的非均相催化是未来的研究热点。 要实现氧气为氧化剂，考虑到催化剂要有一定的载氧能力，Co(Salphen)的载氧能力已有报道且在催化酚类氧化有较好的效果 [ 7 ] 。结合本课题组有机多孔材料的基础，本文拟通过Suzuki偶联 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 将Co(Salphen)活性单元构筑到有机骨架，通过聚合物的稳定性实现2，3，6-三甲基苯酚的非均相催化，具体合成路线见方案1。 Scheme 1. Synthetic route of P-Co(Salphen) 方案1. P-Co(Salphen)的合成路线
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与试剂 AVANCEIII 400M型核磁共振仪(TMS为内标)，SMART APEXII型X射线单晶衍射仪，TA型热重分析仪，FEISIRION200型扫描电子显微镜，G5890N型气相色谱仪，PL-GPC50凝胶渗透色谱仪。 所用试剂均为分析纯。 2.2. 合成与制备 1) Br-Salphen的合成 500 ml的三口烧瓶中加入邻苯二胺(2.16 g， 20 mmol)和5-溴水杨醛(8.04 g， 40 mmol)，氮气保护下用注射器加入250 ml的无水乙醇，80℃搅拌加热回流12h，反应完成后冷却至室温，过滤，乙醇洗涤数次，60℃真空干燥24 h，得橘黄色粉末8.50 g，收率90%；1H NMR (DMSO) δ：12.93 (s， 2H， OH)，8.93 (s， 2H， N=C−H)，7.91~7.90 (m， 2H， Ar-H)，7.57~7.54 (m， 2H， Ar-H)，7.48~7.42 (m， 4H， Ar-H)，6.96~6.94 (m， 2H， Ar-H)。 2) Br-Co(Salphen)的合成 500 ml三口烧瓶中，Br-Salphen (6.13 g， 12.92 mmol)溶于120 ml四氢呋喃，氮气保护，四水合醋酸钴(4.83 g， 19.38 mmol)溶于150ml甲醇，80℃下，四水合醋酸钴的甲醇溶液滴加到Br-Salphen的四氢呋喃溶液中，搅拌回流12 h，反应完成后冷却至室温，过滤，甲醇洗涤，60℃真空干燥24 h，得黑色固体6.08 g，收率89%。通过核磁管中加入1:4体积的Br-Co(Salphen)的热的THF饱和溶液和环己烷静置数周得到单晶。 3) P-Co(Salphen)的合成 在250 ml三口烧瓶中加入Br-Co(Salphen) (2.64 g， 5 mmol)、1，4-苯二硼酸(0.83 g， 5 mmol)、四(三苯基膦)钯(0.11 g， 0.05 mmol)，抽真空，用注射器加入10 ml 2M的K 2 CO 3 溶液和50 ml的DMF，氮气保护下，150℃搅拌反应48 h，反应完毕后，冷却至室温，过滤收集沉淀，甲醇洗涤。干燥研磨后进一步用甲醇索提48 h，60℃下真空干燥48 h，得到1.58 g黑色粉末，收率64%。