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扩散系数最新视觉报道_扩散的三种方式(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

扩散系数

𐟓š今日影像学习笔记：MRI序列大揭秘𐟔 1⃣️ ADC：表观扩散系数 eADC：指数化ADC 2⃣️ DWI：扩散加权成像/弥散加权成像 DWI是通过测量水分子的弥散运动来反映组织结构和功能的一种成像技术。 3⃣️ SWI：磁敏感加权成像 SWI利用磁敏感效应，显示组织中的微小出血、钙化等异常信号。 4⃣️ STI：磁敏感张量成像 STI是一种高级成像技术，通过测量脑白质纤维束的磁化率各向异性，显示纤维束的走向和髓鞘形成的信息。 5⃣️ DTI：弥散张量成像 DTI也是一种高级技术，主要用于显示白质纤维束的走向和完整性。 6⃣️ mDIXON：腹部肝脏T1WI水脂分离技术 mDIXON是一种用于腹部肝脏成像的高技术，能够分离出水脂信号，提供更准确的诊断信息。 𐟧这些MRI序列各有千秋，今天我们先学到这里，下次再来探索更多精彩内容！

核磁共振（NMR）在实时流体输运测量中，它的扩散速率和浓度梯度有何变化 ? 前言：核磁共振（NMR）是一种强大且广泛应用于各个领域的技术，用于非侵入性地研究材料、生物体和系统的物理特征，除了我们所熟知的被应用于身体健康检测，这种被动探测使核磁共振还适合研究流体传输和多孔介质，可以在不干扰自然反应过程的情况下原位表征复杂网络。 ? 在核磁共振中，该技术基于原子核和外部磁场之间的相互作用，当放置在磁场中时，某些原子核，例如氢核（质子），可以吸收和发射特定频率的电磁辐射。 ? 通过施加射频脉冲并监测原子核的响应，核磁共振技术可以测量各种特性，包括化学成分、分子结构、扩散和迁移率，核磁共振技术提供了对流经多孔材料的流体特性有价值的见解，这包括确定流体的流速、扩散系数和孔径，以及了解流体和多孔介质之间的相互作用。 ? 这些信息在许多应用中至关重要，例如在石油和天然气勘探中，核磁共振可用于研究岩石孔隙结构和流体运移，在地下水研究中，核磁共振可用于监测地下水流动和污染物迁移，在过滤和分离过程材料的设计中，核磁共振可以帮助优化过滤和分离效率。 ? 值得注意的是，在核磁共振中，通过对原子核的响应进行测量，可以获得关于材料中的原子核特性的信息，这使得核磁共振成为一种非侵入性的技术，能够在不破坏系统的情况下提取有用的信息，这种被动的探测特性使核磁共振技术成为材料研究和流体特性分析中的强大工具。 ? 在1855年，菲克于提出的扩散描述为理解核磁共振扩散过程奠定了基础，扩散是指粒子从浓度较高的区域移动到浓度较低的区域的过程。 ? 他的研究推演出了两个基本的扩散定律，其中菲克第一扩散定律描述了扩散速率与浓度梯度之间的关系，这个定律的数学表达式为：J = -D * ?C，其中J代表扩散通量，即单位时间内穿过单位面积的物质量。 ? D 是扩散系数，它是决定扩散速率的特定于材料的常数，?C 是浓度梯度，表示给定距离内浓度的变化，这个定律为后续的扩散研究提供了重要的理论基础，使得扩散过程在各个领域得到广泛应用，包括化学、物理、生物学和工程学等。 ? 菲克第一定律描述了扩散如何响应浓度差异而发生，物质自然地从浓度较高的区域移动到浓度较低的区域。 ? 说到菲克第二扩散定律，该定律描述了扩散物质的浓度分布如何随时间变化，它由以下偏微分方程给出：?C/?t = D * ?^2C，在公式中，?C/?t表示浓度随时间的变化率，?^2C是浓度的拉普拉斯算子，表示浓度梯度的散度。 ? 菲克第二定律提供了浓度分布如何因扩散而随时间演变的数学描述，这两个扩散定律是理解粒子在各种材料和系统中行为的基本原理，它们广泛应用于化学、物理、生物学和工程学等不同领域，以研究不同介质中的气体扩散、传热和质量传递等过程。 ? 菲克第一定律通过扩散系数 (D) 描述了溶质浓度梯度 (n(r, t)) 与颗粒通量 (J) 之间的关系，它指出粒子的通量与浓度梯度成正比，并且从高浓度区域引导到低浓度区域。 ? 菲克第二定律源于溶质守恒，指出局部溶质浓度的时间变化率等于粒子通量的负散度，方程描述了溶质浓度如何因扩散而随时间变化，其中扩散系数决定了扩散速率。 ? 结论：核磁共振是一种强大且广泛应用于各个领域的技术，用于非侵入性地研究材料、生物体和系统的物理性质和特征，通过施加射频脉冲并监测原子核的响应，核磁共振技术可以测量各种特性，包括化学成分、分子结构、扩散和迁移率。 ? 在流体传输和多孔介质的背景下，核磁共振技术为流经多孔材料的流体特性提供了有价值的见解，对于石油和天然气勘探、地下水研究以及过滤和分离过程材料的设计等应用具有重要意义。 ? 菲克于1855年提出的扩散描述为理解扩散过程奠定了基础，扩散是指粒子从浓度较高的区域移动到浓度较低的区域的过程，菲克第一扩散定律描述了扩散速率与浓度梯度之间的关系，而菲克第二扩散定律描述了扩散物质的浓度分布随时间变化的规律。 ? 这两个定律为扩散研究提供了重要的理论基础，广泛应用于化学、物理、生物学和工程学等不同领域，用于研究气体扩散、传热和质量传递等过程。

𐟔‹电池材料导热系数大揭秘！𐟔 𐟔즃𓨦了解电池材料的导热系数吗？我们提供专业的电池类测试服务！无论是锂电池、钠电池还是燃料电池，我们都能为你揭秘其导热系数的奥秘。 𐟔奯𜧃�𛦕𐯼Œ这个看似深奥的名词，其实是影响电池性能的关键因素之一。它决定了电池内部热量的传递和散发速度，进而影响电池的温度分布、安全性和寿命。 𐟒ᦈ‘们的测试服务包括碳纸和隔膜的导热系数测试。使用激光导热仪和导热系数仪，我们能精确测量出材料的导热系数和热扩散系数，帮助你全面了解电池材料的热性能。 𐟓测试过程中，我们会严格把控样品制备和测试环节，确保数据的准确性和可靠性。同时，我们的专业团队还会为你提供详尽的结果解读和咨询服务。 𐟚€赶快行动吧！让我们的电池类测试服务助你提升电池性能，延长电池寿命，开启能源科技新篇章！

导热系数测试方法与样品要求全解析导热系数测试是一种常用的材料性能测试方法，其中瞬态平面热源法（TPS）是一种直接测量样品导热系数、热扩散系数和比热容的技术。以下是关于导热系数测试的详细信息：测量范围 𐟌᯸ 导热系数的测量范围非常广泛，从0.005W/mK到500W/mK都可以准确测量。温度范围 𐟌᯸ 测试温度范围从-40℃到600℃，适用于多种环境条件下的材料测试。应用领域 𐟌 该方法适用于固体、液体、粉末、膏体、薄膜、低绝缘材料、高导热材料以及异方向性材料等多种材料。升温测试气氛 𐟌쯸 常规的升温测试气氛包括空气、氩气、氮气等，根据具体需求选择合适的测试气氛。样品要求 𐟧ꊈotdisk方法参照国标ISO 22007-2进行样品导热系数的测量。每次测试需要两块大小相同且至少有一面平整的样品，能够夹住导热探头即可。低导材料建议尺寸大于2020mm，厚度大于3mm，若厚度小于3mm可多提供几块。金属等高导材料建议尺寸大于505020mm。粉末和液体样品建议提供10-25ml。纸、织物和布等绝缘低导材料建议提供4~6片，尺寸大于30mm30mm（10~2mm）。通过这些详细的步骤和要求，可以确保导热系数测试的准确性和可靠性，为材料研究和开发提供有力的支持。

分子动力学模拟：从蛋白质到药物设计分子动力学模拟是一种强大的工具，广泛应用于生物材料、药物设计等多个领域。以下是它在不同方面的应用： 𐟔젨›‹白质三维模型构建：无论是通过同源建模还是从头建模，分子动力学模拟都能帮助我们理解蛋白质的结构和功能。 𐟔„ 分子对接：从蛋白质、多肽、化合物到多糖、脂质、醇、金属、纳米材料等，分子对接可以预测和优化这些生物材料的相互作用。 𐟒‰ 氨基酸突变：通过修饰、金属离子溶液中、膜体系、配体通道、多肽设计、多肽种植、纳米颗粒、多肽自组装等方式，研究蛋白质的突变和自组装。 𐟛 ️ 材料类动力学模拟：包括分子自组装、粗粒化模拟、耗散粒子模拟、电解液溶剂化模拟、合金压缩拉伸模拟、金属螯合、复合材料性能模拟、界面吸附等。 𐟓Š 动力学后数据分析：通过回旋半径(RMSF)、径向分布函数(RDF)、扩散系数、RMSD、各种能量分析、氢键数量分析、亲疏水性分析等，深入理解分子的动态行为。 𐟒Š 药物相关模拟：从药物衍生物库设计、虚拟筛选、反向找靶、成药性预测、毒性分析到QSAR预测模型构建，分子动力学模拟在药物设计中发挥着重要作用。这些应用展示了分子动力学模拟的广泛性和重要性，无论是基础研究还是实际应用，它都是一个强大的工具。

𐟔奯𜧃�𛦕𐦵‹试的两大法宝𐟔 𐟌᯸想要了解材料的导热性能吗？稳态法和瞬态法是你的得力助手！ 𐟓–稳态法，基于稳定传热原理，通过测量热流密度、两侧温差和厚度，利用傅里叶一维稳态热传导模型，轻松计算出导热系数。𐟔쨿™种方法特别适合测量岩土、塑料、橡胶等低导热系数材料哦！ ⚡瞬态法（非稳态法）则大不相同，它通过提供固定功率的热源，记录样品温度随时间的变化，进而求得热传导系数、热扩散系数和热容。𐟒姃�🦳•、激光闪射法和瞬变平面热源法都是它的好帮手，特别适合测量金属、石墨烯、合金等高导热系数材料或在高温条件下使用。 𐟔稳态法和瞬态法各有千秋，选择哪种方法，完全取决于你的测试需求和材料特性。现在，你是否对导热系数测试有了更深入的了解呢？✨

导热系数测试：Hotdisk方法详解导热系数测试（Hotdisk测试）是一种利用瞬态平面热源法（TPS）来测量样品导热系数、热扩散系数和比热容的方法。以下是详细步骤和注意事项：测量范围：导热系数的测量范围为0.005~500W/mK。温度范围：测试温度范围为-40~600℃。应用领域：适用于固体、液体、粉末、膏体、薄膜、低绝缘材料、高导热材料和异方向性材料。升温测试气氛：常规气氛包括空气、氩气和氮气等。样品要求： Hotdisk参照国标ISO 22007-2测得样品导热系数。每次测试需要两块大小相同、至少一面平整的样品，能够夹住导热探头即可。低导材料建议尺寸大于2020mm，厚度大于3mm，若厚度小于3mm可多提供几块。金属等高导材料尺寸建议大于505020mm。粉末和液体样品建议提供10-25ml。纸、织物和布等绝缘低导材料建议提供4~6片，尺寸大于30mm30mm（10~2mm）。通过这些步骤和注意事项，你可以更准确地测量样品的导热系数，了解其热性能。

𐟔젥𗥤𘚥ˆ𖦰𚧚„三大原理 𐟌쯸 工业制氮机是现代工业生产中不可或缺的设备，它能够高效地生产氮气。其工作原理主要基于以下三种方法： 1️⃣ 𐟒蠐SA制氮法：通过碳分子筛吸附空气中的氧和氮。由于氧分子直径较小，扩散速度更快，因此碳分子筛对氧的吸附速度也更快。通过精确控制吸附时间，可以在1分钟内实现氧和氮的初步分离。这种方法需要压力的变化和时间的精准控制。 2️⃣ ❄️ 深冷制氮法：不仅生产氮气，还能生产液氮，满足各种工艺需求。液氮可以在贮槽内长期贮存，为间断负荷或设备维修时提供稳定的氮气来源。深冷制氮的运转周期长，一般不需要备用设备。 3️⃣ 𐟌€ 膜制氮法：利用空气压缩机压缩过滤后的空气，通过高分子膜过滤器进行分离。由于不同气体在膜中的溶解度和扩散系数不同，因此可以实现混合气体的分离。这种方法效率高，且设备简单易维护。这三种方法各有特点，适用于不同的工业场景。选择合适的制氮方法对于提高生产效率和降低成本至关重要。

颅脑MRI详解，必看！颅脑MRI序列包括T1增强、DWI和ADC、DTI等，这些序列在诊断和治疗脑部疾病中具有重要意义。以下是这些序列的详细解释： 𐟔 T1增强 T1增强序列通常用于显示脑部结构，特别是脑实质和脑脊液之间的对比。由于对比剂是顺磁性物质，可以缩短T1时间，因此T1增强序列常用于诊断脑部肿瘤、炎症和血管病变。 𐟌Š DWI和ADC DWI（扩散加权成像）是一种用于评估脑组织水分子扩散情况的MRI技术。ADC（表观扩散系数）则是对DWI图像进行量化分析的参数。DWI高信号并不一定代表细胞受限制，而是表示水分子的扩散程度较高。ADC值的高低则反映了细胞受限制的程度。 𐟌 DTI DTI（扩散张量成像）是一种用于评估脑组织微观结构完整性的MRI技术。DTI图像可以显示脑组织的纤维束走向和完整性，对于诊断脑部疾病如多发性硬化、脑梗塞等具有重要意义。 𐟓Š 常见DWI和ADC模式 DWI图像通常采用b值为1000的序列，以获得最佳的水分子扩散信息。ADC值则可以通过计算DWI图像的信号强度来获得。DWI高信号和ADC低值通常提示细胞受限制，可能与脑部炎症、肿瘤等有关。 𐟓Œ 注意事项 DWI高信号并不一定代表细胞受限制，而是表示水分子扩散程度较高。因此，正确的描述应该是“DWI高信号，ADC值正常”，而不是“DWI高信号，细胞受限制”。如果DWI高信号且ADC值也高，可能是亚急性或慢性期炎症、肿瘤等情况。通过这些MRI序列的检查，医生可以更准确地诊断和治疗脑部疾病，为患者提供更好的医疗服务。

电解液模拟：揭秘溶剂化今天想和大家分享一个关于电解液分子动力学模拟的有趣案例，特别是关于锂溶剂化的部分。这个项目是我们团队和合作伙伴一起完成的，整个过程还是挺有意思的。下面我会详细介绍一下整个模拟的步骤。准备工作 𐟓‹ 首先，模拟前的准备工作非常重要。你需要确认力场，通过文献调研获取各种溶剂、添加剂以及阴阳离子的力场参数。离子的电荷是通过RESP方法计算得到的，用的是Gaussian结合Multiwfn程序。而中性溶剂的电荷则是通过1.2*CM5的方法得到的。把这些计算好的电荷填入对应的ITP文件。建模 𐟛 ️ 接下来是建模部分。根据电解液中的各种溶剂和离子的摩尔数比（或者摩尔浓度比），我们用Packmol软件生成对应的PDB文件，并导出GRO文件。GRO文件的末尾规定了整个盒子的三维尺寸。模拟运行 𐟏ƒ‍♂️ 模拟过程通常分为三个主要步骤：能量最小化、预平衡和正式生产模拟。预平衡可以用NVT和NPT相结合的方法，使得整个电解液体系更快地达到稳定状态。平衡后，再进行5-10ns的正式生产模拟阶段（正常控温控压），数据分析则用最后阶段的轨迹进行。数据分析 𐟓Š 数据分析是整个模拟过程中最有趣的部分之一。我们通常采用最后一个阶段的轨迹进行分析。常见的分析数据包括径向分布函数（RDF）、均方位移和扩散系数（MSD）、平均配位数（CN）。通过这些数据，我们可以分析锂离子周围的溶剂化作用强弱。进一步，我们还可以根据距离远近和作用强弱，把锂离子的溶剂划分为不同的溶剂化模型，比如AGG、CIP和SSIP等。溶剂化结构的探索 𐟔 最后，我们还可以对最后一个阶段的轨迹进行分析，遍历每一帧，对每一帧中所有的锂离子周围的溶剂情况进行分析和汇总。比如说，1号锂离子周围有2个EC分子、1个PF6阴离子。然后将所有的情况进行统计归纳，就可以得到整个电解液中最有可能存在的溶剂化结构。总的来说，分子动力学模拟是一个非常强大的工具，可以帮助我们理解和预测复杂体系中的各种现象。如果你对这个领域感兴趣，欢迎讨论和交流！

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