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41.
采用混合密度泛函B3LYP方法,在6-31G**水平上和URHF溶剂半径中优化乙腈溶剂中四种芳酰基硫脲及其氟离子复合物的几何构型,从几何结构参数、电荷布居、前线轨道、结合能以及热力学参数等角度探讨复合物形成过程中主客体间的相互作用,结果表明,芳酰基硫脲在乙腈溶液中识别氟离子是一个自发过程,识别作用主要是硫脲氮氢与氟离子的氢键作用。受体分子识别氟离子能力与取代基密切相关,以N-对硝基苯基-N’-对硝基苯甲酰基硫脲氟离子复合物最稳定。在基态结构的基础上用相同的理论水平计算了乙腈溶剂中四种受体分子及氟离子复合物的电子吸收光谱。结果表明,有取代基的芳酰基硫脲识别氟离子后的光谱行为变化大,有利于使用比色法检测阴离子。光谱理论计算值很好地反映了实测值,这为实验室开展工作提供了依据。 相似文献
42.
在纤维素三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)(Chiralcel OD-H)和Pirkle型(R, R)-Whelk-O1手性柱上对手性氨基酚1-(α-氨基苄基)-2-萘酚(Betti 碱)及其衍生物1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚和1-(α-哌啶基苄基)-2-萘酚对映体分离进行了研究,分别考察了在正己烷流动相中,碱性添加剂、醇类添加剂的种类和浓度对手性拆分的影响。结果表明:溶质在Chiralcel OD-H柱上的分离效果好,而在(R, R)-Whelk-O1手性柱上只有1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚部分分离。研究了空间立体结构因素对手性分离的影响,初步探讨和比较了溶质在这2种手性柱上的手性识别机理。发现对(R, R)-Whelk-O1柱,溶质与固定相之间的吸引作用很小,而对于Chiralcel OD-H柱,溶质在手性空腔中的空间适应性很可能是手性识别的关键。 相似文献
43.
建立了反相高效液相色谱法(RP-HPLC)测定发酵液中赤霉素GA4,GA7的方法。探讨了流动相缓冲盐与甲醇的比例、缓冲盐pH、温度、流速等对两种赤霉素分离的影响,结果表明在Kromasil C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱下,以V(甲醇):V(pH3.0,0.05 mol/L KH2PO4)=60:40为流动相,柱温35℃,流速1.0 mL/min,检测波长228nm,进样量20μL,分离度良好。GA4,GA7标准品质量浓度分别在0.1~8.0 mg/mL,0.1~3.0 mg/mL范围内线性关系良好,线性回归方程为Y4=1.58878+7.06978X4,Y7=0.48281+7.12931X7;GA4,GA7检出限分别为19.6,14.3μg/mL,平均加标回收率分别为98.8%,99.9%,相对标准偏差RSD分别为1.5%,0.34%。 相似文献
44.
以抗坏血酸为还原剂,柠檬酸为结构导向剂,一步还原硝酸银,合成了尺寸和形状可调的花状银颗粒。纳米粒子的粒径可在600~1 200 nm范围内调整,表面突起可达到10~25 nm。柠檬酸的化学性质在银纳米粒子合成多级花状银结构的过程中起着至关重要的作用。通过改变柠檬酸或抗坏血酸溶液的用量,银结构的各向异性形貌可以很容易地调节。以制备的多级花状银颗粒作为表面增强拉曼散射(SERS)基底,对浓度为10~(-10)mol·L~(-1)的罗丹明6G(R6G)仍具有较高的检测灵敏度。 相似文献
45.
磁场辅助静电纺丝方法能够制备有序纳米纤维,但是其参数之间的匹配关系很少被研究。本文通过正交实验,对影响磁场辅助静电纺丝制备聚丙烯腈纳米纤维的四个工艺参数(溶液浓度、磁铁间距、纺丝电压和注射速度)在3个水平上进行优化筛选。以纤维直径大小、均匀度和纤维有序度为考察目标,同时考虑溶液浓度、磁铁间距与纺丝电压这三个因素之间的两两交互作用,结合极差分析、方差分析,发现溶液浓度是影响纤维直径和均匀度的高度显著因素,溶液浓度和纺丝电压的交互作用对直径均匀度有显著影响,纺丝电压是影响纤维有序度的显著因素。 相似文献
46.
采用分子动力学(MD)模拟方法在COMPASS力场下,研究了不同质量比(10/90,30/70,50/50,70/30和90/10)聚乳酸(PLA)/聚酰胺11(PA11)共混物的相容性.研究结果表明:不同比例下PLA/PA11共混物的Gibbs自由能变化均大于零,其共混物很难形成均相体系;共混体系结合能的计算以及不同组分分子间C—C原子对径向分布函数的分析揭示了PLA和PA11的相互作用主要源自其分子间的范德华力;此外,模拟得到的所有比例下共混物的Flory-Huggins相互作用参数(χ)均大于临界Flory-Huggins相互作用参数(χcritical),进一步证明PLA与PA11不能形成相容体系。 相似文献
47.
48.
49.
We investigate the influence of the network topology on the performance (characterized by the total system cost and maximal tratffic volume) of transportation networks, where the weights are not static (constant), but dynamic (a function of the flow on the link). Four classes of networks are used in the simulation, including regular networks, random networks, small-world networks and scale-free networks. The initial simulation results show that topologies play important roles on the performance of transportation networks, and random networks have better performance than other networks. Also, we find that there are distinct difference of the link flow distribution for various networks in both the distribution function form and the span between the minimum and the maximum of the link flow, explaining the difference of the performance among distinct networks. These findings will be useful in network design problems of transportation systems. 相似文献
50.