新型手性四氢嘧啶氮杂环卡宾前体盐的合成

以1,3-二苯基-l,3-二胺为原料,设计并合成了一系列新的手性四氢嘧啶氮杂环卡宾前体盐,其结构经1H NMR,13C NMR和HR-MS表征.     

基于波叠加法的近场声全息空间分辨率增强方法

提出一种基于波叠加法的近场声全息空间分辨率增强方法. 该方法在波叠加法的基础上,利用全息面声压信号求得布置在全息面附近的虚源面上的简单源源强,再根据求得的简单源源强实现对全息面声压的插值,进而利用插值后的全息面声压数据进行重建. 该方法可以提高近场声全息重建图像的空间分辨率,减少测量工作量,简化测量过程. 通过仿真对影响插值结果的参数进行了分析,给出了合理的选取范围;通过仿真和实验研究验证了该方法的有效性. 关键词： 波叠加法 近场声全息 空间分辨率     

高效液相色谱法测定3-氨基哌啶二盐酸盐中氨基吡啶类基因毒性杂质的含量

在降血糖药物苯甲酸阿格列汀的合成过程中,有可能因原料的因素而引入氨基吡啶类基因毒性杂质而对上述药物的用药安全性造成影响。为此试验提出了用高效液相色谱法测定3-氨基哌啶二盐酸盐中3种氨基吡啶化合物(4-氨基吡啶、3-氨基吡啶和2-氨基吡啶)的方法。称取试样0.3g,用磷酸盐缓冲溶液(pH 7.0)-甲醇(90+10)混合溶液超声溶解并定容至10.0mL。选择Shim-pack Scepter C_(18)色谱柱作为分离柱,用pH 7.0的磷酸盐缓冲溶液和甲醇(90+10)的混合溶液等度洗脱,流量为0.5mL·min~(-1),柱温为35℃,检测波长为280nm,进样量10μL。在选定的条件下,上述3种化合物可达到很好的分离,4-氨基吡啶、3-氨基吡啶和2-氨基吡啶间的分离度分别为30.3,8.4,其检出限(3S/N)分别为0.028 9,0.071 1,0.070 2mg·L~(-1)。在3个浓度水平上对3种化合物进行回收试验,测得回收率依次为101%,98.4%,97.2%。重复性和重现性试验所测得3种化合物测定值的相对标准偏差(n=6)分别依次为1.5%,0.90%,0.70%和6.2%,3.0%,2.2%。样品加标溶液和对照品溶液在室温下放置24h内稳定性良好。     

异喹啉-3-羧酸根螯合的B,B-二芳基四配位硼络合物的合成

报道了一种N,O-螯合型B,B-二芳基四配位硼络合物的制备方法.以稳定、易得的芳基氟硼酸钾(Ar BF3K)为二芳基硼(Ar2B)结构单元的来源,异喹啉-3-羧酸为N,O-螯合配体的前体,在锰、对甲苯磺酰氯、碱存在下即可获得异喹啉-3-羧酸根螯合的二芳基硼络合物.该体系具有良好的底物适用性和官能团兼容性,为合成二芳基硼络合物提供了一条便捷、高效的反应路径.     

新型可用于荧光标记的α-氰基丙烯酸酯单体的合成及在小鼠活体成像中的应用

设计合成了新型含有荧光基团的α-氰基丙烯酸酯单体,并与其它α-氰基丙烯酸酯单体共聚,得到产生荧光的聚氰基丙烯酸酯材料.将其包埋在小鼠背部肌肉层,可获得良好的荧光成像效果.通过对荧光强度的监测,初步研究了聚氰基丙烯酸酯材料中的侧链酯基在小鼠体内的降解情况.单体合成是以蒽合氰基丙烯酸和4,4'-二甲氧基三苯基-氨基己醇为原料,得到蒽合氰基丙烯酸(4,4'-二甲氧基三苯基-氨基己醇)酯,脱保护后再将异硫氰酸荧光素以化学键合的方式标记在末端氨基上,脱蒽还原烯双键后,得到可用于荧光标记的α-氰基丙烯酸(异硫氰酸荧光素-氨基己醇)酯单体.反应中间体及单体结构采用核磁共振氢谱和质谱进行表征.该单体及其高聚物均可在激发光(488 nm)和发射光(525 nm)条件下观察到明显荧光.     

FTIR光谱法测量不同化肥的氨挥发

氨挥发是化肥损失的重要途径,同时加剧了温室气体排放和水体富营养化。限于技术和资金条件,国内外氨挥发研究主要使用静态闭路箱法、半开放法、间歇通气法、质量平衡法及风洞法。文章利用FTIR光谱法,基于HITRAN数据库采用非线性最小二乘拟合气体浓度反演算法,测量对比了不同化肥的氨挥发,并简单分析了原因。试验表明,FTIR分析技术用于化肥的氨挥发测量,是一种操作简单,分析效率高,能满足实时、连续、准确要求的测量技术,可以满足野外田间作业的需要。     

层离型PMMA/镁铁双氢氧化物纳米复合材料的热降解研究

通过原位聚合方法制备了以非水溶性聚合物(聚甲基丙烯酸甲酯,PMMA)为基体,与MgFe双氢氧化物(LDH)具有良好相容性的层离型纳米复合材料.采用小角、广角X射线衍射(XRD)及透射电镜(TEM)对纳米复合材料的微观结构进行了分析,通过热重分析(TG)和玻璃化转变研究了纳米复合材料在空气和氮气氛围下的热降解过程.实验结果表明,MgFe-LDH的引入显著提高了聚合物基体的热降解温度和玻璃化转变温度,纳米复合材料的热稳定性显著提高.其中含量1.6 wt%的层离型纳米复合材料在失重50%时的热降解温度比纯样提高约69℃.并且整个纳米复合体系的相容性良好,含量8.0 wt%的样品,其可见光透过率仍可达90%以上.     

重金属Zn、Pb在铜锈环棱螺体内的积累

研究了环境中常见的两种重金属污染物锌(Zn)、铅(Pb)在铜锈环棱螺体内的积累。结果表明:铜锈环棱螺的腹足和内脏团是Pb的主要积累部位,肝脏为Zn的主要积累部位。随着时间变化,进入铜锈环棱螺体内的Pb和Zn可在组织间转移和重新分布。铜锈环棱螺对Zn的富集能力强,实验条件下,肝脏中Zn的含量能随暴露液中Zn浓度、时间等外界条件的变化而变化;在0～10.0mL.L-1的浓度范围,肝脏中Zn浓度与暴露液中Zn浓度呈线形关系。     

基于人工神经网络的傅里叶变换中红外光谱法对食用油油烟种类识别研究

随着餐饮业的发展,餐饮烟气已经成为某些城市三大空气污染源之一。由于餐饮烟气对人体健康威胁很大,近年来对餐饮烟气的研究愈来愈热。餐饮烟气中包含有大量食用油加热过程中裂解而产生的不饱和烃类,危害着人类健康。不同食用油裂解出来的成分以及含量有所不同,通过构建一定的分类识别数学模型,从而实现对食用油分类识别。采用自主研发的傅里叶变换红外光谱仪,采集了不同食用油油烟烟气红外光谱数据。同时构建了主成分分析(PCA)分别结合概率神经网络(PNN)以及误差反向传播人工神经网络(BPANN)的分类识别算法。将两种分类识别算法对不同食用油油烟烟气的傅里叶变换红外光谱数据进行分析。通过样本数据对数学模型进行训练,将训练好的数学模型对未知光谱数据进行分析,来确定产生油烟烟气的食用油种类。实验结果表明,两种算法都能对不同的油烟种类进行较好地分类识别。在全波段识别时,识别率分别达到90.25%和97.0%。通过对烟气光谱数据的吸收波段进行分析,提取大气窗口并且具有较强可挥发性有机物(VOCs)吸收特征的波段(1 300～700 cm-1以及3 000～2 600 cm-1);将吸光度数据分成两个分离的吸收波段,两种算法在3 000～2 600 cm-1波段都有较好的识别效果,PCA-PNN算法识别率为90.25%,PCA-BPANN算法识别率为92.25%。可见,两种人工神经网络算法都能有效对食用油烟种类进行识别。     

基于LASSO方法的傅里叶变换红外光谱快速定性识别方法

采用红外光谱技术对未知气体组分进行监测,需要对气体组分进行定性识别分析。基于多元线性回归模型的LASSO变量选择技术广泛应用于数据分析领域。将LASSO方法引入到红外光谱分析领域,提出一种LASSO变量选择技术结合循环线性最小二乘(LCLS)分析的定性识别方法,并开展了相关的实验对其进行验证。实验采集CO,C₂H₄,NH₃,C₃H₈,C₄H₁₀和C₆H₁₄六种单组分傅里叶变换红外(FTIR)光谱吸光度谱以及一组C₂H₄和NH₃混合组分的吸光度谱,结合实验室自建光谱数据库,先采用LASSO方法对采集的光谱进行初步定性分析,然后使用LCLS方法剔除干扰组分。实验结果表明,LASSO结合LCLS的方法能有效识别出光谱中的目标组分,即使是在干扰严重的光谱波段也可以剔除掉大部分的干扰组分。