14、电场驱动的微/纳米机器在生物应用中的进展与挑战

电场驱动的微/纳米机器在生物应用中的进展与挑战

在生物医学领域,微/纳米机器的应用正逐渐展现出巨大的潜力。通过结合交流(AC)和直流(DC)电场的效应,电镊为运输和控制微/纳米物体的旋转对齐提供了一种通用、精确且高效的手段。近年来,人们在探索微/纳米电机的可控定位和定向方面做出了许多努力,以将其应用于生物领域。

1. 货物递送

对于比肿瘤坏死因子 - α(TNF - α)等分子更大的货物递送,需要采用不同的策略。因为直接将较大的货物附着到表面比之前描述的工作更困难。一种策略是使用催化金 - 铂(Au - Pt)纳米电机与组合的交流和直流电场相结合,实现大货物的直接捕获、运输和释放。具体步骤如下:
1. 对齐 :通过施加均匀的交流电场,使纳米电机和货物对齐。由于货物没有推进手段,其位置不变,而纳米电机通过过氧化氢(H₂O₂)燃料的催化分解向货物移动。
2. 附着 :当纳米电机和货物彼此靠近时,由于纳米电机和货物偶极子产生的感应电场之间的相互作用,它们的尖端会相互附着。
3. 运输与释放 :附着货物的纳米电机在交流电场的控制下被运输到金属微码头。通过瞬间关闭和打开交流电场,消除感应偶极电场,货物从纳米电机上分离并附着到微码头上。可以通过比较运输前后和运输过程中的移动速度来定量确定货物附着和分离的过程。

这种方法利用了催化还原和氧化反应以及电泳、电渗和介电泳的综合效应。交流电场改变纳米电机的对齐方式,直流电场改变其运输速度。此外,还使用了能够对纳米电机进行三维控制的三维正交微电极设置,进一步增加了功能。

2. 用于超灵敏表
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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