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相似文献
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1.
通过对155个羰基化合物中羰基碳原子的13C NMR谱与其分子距离-边数矢量(MDE)、立体效应参数(γ 效应)关系的研究,发现羰基化合物羰基碳的13C NMR谱化学位移可表示为:
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δC=a+bμ51+cμ52+dμ53+eμ54+fγ
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此式不仅在一定程度上表明了羰基化合物13C NMR谱化学位移与其分子结构信息之间的关系,同时也提供了一种计算羰基化合物13C NMR化学位移的新方法,并对解析和预测其13C NMR谱提供了理论依据.   相似文献   

2.
利用离子性指数(INI)和立体效应参数(α、β、γ)对100个膦化合物中磷原子进行结构表征,并与其核磁共振磷谱(31P NMR)建立了优良的定量构谱相关(QSSR)模型:δP=-163.695 3-1.003 1INI+34.632 7α+13.892 9β-3.331 7γ. 建模的计算值、留一法(Leave-One-Out, LOO)交互校验(Cross-Validation, CV)预测值的复相关系数(R)分别为0.976 5和0.973 9. 所建模型不仅在一定程度上阐明了膦类化合物31P NMR谱化学位移与其分子结构信息之间的关系,同时也提供了一种从理论上计算膦类化合物31P NMR谱化学位移的新方法,并对深入了解膦类化合物结构与性能的关系及解析、预测其31P NMR谱提供了一定的理论依据.  相似文献   

3.
平衡电负性与烷烃核磁共振碳谱位移   总被引:6,自引:6,他引:0  
定义了烷烃分子中碳原子的平衡电负性(AEE),用平衡电负性和NiH(em=0, α, β, γ)和NjC(j=α, β, γ)结构信息参数研究了烷烃的13C NMR化学位移模型.结果表明,烷烃13C NMR化学位移(CS)可用下式来定量描述:
CS=-1736.776+755.118AEE+5.2539N0H+1.8837NβH-0.2066NγH
用上式估算了99个碳原子的化学位移,标准差为0.9861ppm,平均绝对误差0.78ppm,预测值与实验值十分吻合.  相似文献   

4.
烷基极化效应与羰基13C化学位移   总被引:4,自引:1,他引:3  
对羰基化合物中羰基碳的13C NMR化学位移与烷基(R)极化效应的内在关系 进行了研究. 结果表明:分子中R的极化效应增加使羰基碳的13C化学位移值升 高,其关系可表示为δ=a+b·ΣPEI(R),其中a、b为系数,PEI(R)为R极化效应指数.
  相似文献   

5.
本文报道了21个0,0一二烷基膦酸酯类化合物的1H、13C和31P NMR参数。研究和讨论了不等价的二烷基1H、13C化学位移和磷碳偶合常数与立体化学的关系。测定了(CH3CH2O)2P(O)CH(CH2NO2)(p-OCH3C6H4)的13C自旋一晶格弛豫时间T1,二乙基13C T1间的差别,说明在类似化合物中,含有化学位移各向异性对弛豫的贡献。  相似文献   

6.
研究了最近合成的6种N-(2-苯基-1,2,3-连三唑-4-甲酰基)-N′-芳基硫脲新化合物. 通过测定6种新化合物的13C NMR和DEPT谱等,对其结构进行了确定,并对其 全部谱峰做出归属;并给出了这类新化合物中苯的两个新取代基(R1 和R2 )的取代参数;同时,讨论了化学位移与分子结构间的一些关系.  相似文献   

7.
环己烷13C NMR化学位移的预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过计算机辅助方法对13C NMR化学位移进行预测.这个方法包括分子拓扑指数和几何参数特征值的计算及对所选特征进行的变量压缩,并对所选共振碳的化学位移与其提取的特征进行多元回归分析,从而得出其相关数学模型.本文预测了环己烷中45个仲碳原子的13C化学位移,其标准误差约为1.4ppm.  相似文献   

8.
本文通过分析烷烃核磁共振碳谱(13C NMR)化学位移与生成焓之间的关系,提出由13C NMR化学位移的测定值来确定烷烃生成焓的新方法.用53个烷烃分子的13C NMR化学位移总和(SCS)、三键数(P3)以及碳原子数目(n)与生成焓实验值进行相关,所得回归方程的相关性良好(相关系数R=0.998 2,标准偏差S=3.5 kJ/mol).进而,通过随机抽样和留一法证实该方程具有良好的稳定性和预测能力.将烷烃13C NMR化学位移与其生成焓定量联系起来,不仅有利于深入理解分子结构与性能关系,还为预测那些难于测定且费时的物理化学性质提供了新思路.  相似文献   

9.
本文通过对大量的黄酮类化合物13C NMR图谱的分析和研究,总结了不同类型的黄酮类化合物的13C NMR图谱特征及化学位移规律.对影响黄酮类化合物结构骨架上不同位置碳原子化学位移的因素进行了分析,建立了用于黄酮类天然产物13C NMR图谱智能解析的知识库.  相似文献   

10.
三环已基羧酸锡的13C和119Sn NMR研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
测定了33个三环己基脂肪族和芳香族羧酸锡在非配位溶剂(CDCl3)中的13C和119Sn NMR谱。结果表明:化学位移δ(119Sn)值主要由锡原子的配位数决定,结构上微小的变化。都能在δ(119Sn)值上明显地表现出来。讨论了不同类型化合物间NMR参数间的关系。  相似文献   

11.
提出了计算脂肪胺类化合物的15N NMR化学位移的经验公式:δcal15N)=-380.2+ΣΔα+ΣΔβ+ΣΔγ+ΣΔδ+ΣC,结合最小二乘法通过线性回归得到了11种取代基参数,计算结果以133种化合物的133个15N NMR化学位移数据为样本点进行回归检验,置信度为99.5 %,约有94.7 %的15N NMR化学位移计算值的计算误差小于5.0(相对误差小于0.5 %).  相似文献   

12.
提出了计算羧酸羧基17O-NMR化学位移的公式:δcal=253.0+Δα+Δβ+Δγ,通过线性回归法确定了17种取代基参数.经回归检验表明该公式计算结果置信度为99.5%,与实验值的偏差Δδ在5.0以内羧酸的羧基17O-NMR化学位移计算值在95%以上.  相似文献   

13.
测定了戊环唑(1)、甲环唑(2)、丙环唑(3)的NMR谱,对其一般特征进行 了对比与讨论,用13C-1H COSY、13C-1H COLOC、DQF-COSY、DEPT等技术对它们的1H、13C NMR谱峰进行了全归属,并应用1H-1H NOESY谱研究其立体结构.
  相似文献   

14.
从胭脂树(Bixo orellana)种子中分离得到了一种胭脂树低聚糖:α-D-半乳糖-(1→3)-α-D-半乳糖-(1→6) -α-D-葡萄糖-(1→2)-β-D-果糖(BO-1). 通过1D NMR和2D NMR实验技术对其1H NMR和13C NMR谱信号进行了全归属.   相似文献   

15.
按甲基醚、乙基醚、正丙基醚、异丙基醚和叔丁基醚等五大类,提出了计算链状脂肪醚17O-NMR化学位移的公式:δcal =δ0n+Δα+ Δβ+Δγ,并通过线性回归法结合最小二乘法得到29种取代基的参数,计算结果用以上五大类147种化合物的147个17 O-NMR化学位移数据为样本点作回归检验,置信度为99.5%,计算误差Δδ小于5.0(相对误差小于0.5%)的17O-NMR化学位移计算值约占90%.  相似文献   

16.
由D-木糖出发,经过杂D-A 反应、Henry反应、合成了中间体(1αS,2αR, 3αS,4S,7E,9αR,10αR)-1,2∶9,10-O-二异丙叉基-3-硝甲基-5,6-二脱氧-7-烯-4-氧化-1,4∶7,10-二呋喃-4,8-吡喃糖(化合物1),再经催化氢化,立体选择性地得到了含高碳糖结构片断的β-氨基醇(1αS,2αR, 3αS,4S,7αS,8βR,9αR,10αR)-1,2∶9,10-O-二异丙叉基-3-氨甲基-5,6-二脱氧-4-氧化-1,4∶7,10-二呋喃-4,8-吡喃糖(化合物2), 通过DEPT和1H-1H COSY,HMQC,HMBC等2D NMR 技术对化合物1的1H和13C NMR数据进行了全归属和较详细的解析并探讨了其ESI-MS/MS质谱裂解规律. 同时得到化合物1的还原产物化合物2的1H,13C NMR归属.  相似文献   

17.
通过比较高温110 ℃下特定苯乙烯-马来酸酐共聚物H10和常温紫外辐照特定共聚合的苯乙烯-马来酸酐共聚物UV4的13C质子去偶谱和DEPT135谱,总结给出共聚
物链中马来酸酐环中酸酐基的取代效应参数(α=13.5、β=2.5、γ=-2)及引用苯基取代参数:α=16、β=6、γ=-2,对共聚物主链碳的化学位移进行了经验计算,对所有碳,尤其是主链碳在三单元组或四单元组水平上进行了链序列结构归属. 在进行峰面积积分的基础上,对共聚物分子链两种组份摩尔比或摩尔含量、交替度、链嵌段长度、马来酸酐环残基中顺反异构体比和共聚物数均分子量等进行了表征. 共聚物UV4比H10的交替度高许多,表明聚合温度对苯乙烯和马来酸酐共聚合交替链结构的形成有重要影响.  相似文献   

18.
刘新国  孙海竹  刘会荣  张庆刚 《物理学报》2010,59(11):7796-7802
运用准经典轨线方法,基于RODRIGO势能面,对碰撞能为20kcal/mol时,O++H2及其同位素取代反应的立体动力学性质进行了理论研究,对k-j′两矢量相关和k-k′-j′三矢量相关的分布函数、极化微分反应截面,以及产物转动取向参数进行了详细的讨论.结果表明,O++H2→OH++H,O++DH→OD++H和O++TH→OT++H反应的立体动力学性质对体系的质量因数非常敏感.  相似文献   

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