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非酯型拟除虫菊酯杀虫剂是近年来菊酯类杀虫剂研究的新进展。这是传统拟除虫菊酯结构中的酯基被其它官能团如肟醚基、醚键、亚甲基、羰基等替代后的化合物。作者曾报道用酰胺基替代酯基合成非酯型酰胺类菊酯化合物,所得化合物对家蝇亦具有一定的杀 相似文献
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本文报道两种从5-氯-3,3-二甲基戊酸乙酯(4)合成±)-顺式-3-(二氯乙烯基)-2,2-二甲基环丙烷羟酸(±)的方法.中间体4,4-二甲基-3,4-二氢-2-吡喃酮(3)是从化合物(4)经水解皂化,酸化和氧得到3,3-二甲基戊醛酸甲酯(6),再皂化得到3,3-二甲基戊醛酸(8),然后环化得到;或者由化合物4经苯基硫醚化,氧化得到8,然后环化后得到. 相似文献
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采用溶剂热法制备了磁性金属有机骨架吸附剂Fe_3O_4-NH_2@MIL-101,通过电子显微镜、红外光谱、X射线衍射对吸附剂的形貌和组成进行了表征,磁强计对吸附剂的磁强度进行了测定。使用该吸附剂进行磁固相萃取,结合高效液相色谱-紫外检测,对农田灌溉水中4种苯甲酰脲类杀虫剂(氯吡脲、氟幼脲、氟铃脲和虱螨脲)进行分析。实验对吸附和洗脱条件进行了优化,包括吸附剂用量、吸附时间、pH值、离子强度、洗脱溶剂种类以及洗脱时间和体积。在最佳实验条件下,方法能够有效富集灌溉水中的苯甲酰脲类杀虫剂。4种苯甲酰脲类杀虫剂在0. 010~3. 0 mg/L浓度范围内线性关系良好,相关系数(r)均大于0. 999 5,检出限为0. 03~0. 09μg/L,定量下限为0. 10~0. 30μg/L。方法的加标回收率为81. 7%~95. 4%,RSD小于10%。该方法前处理操作简便,萃取用时不超过15 min,可用于农田灌溉水中苯甲酰脲类杀虫剂的检测。 相似文献
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共合成了13个含硅四配位二硫代磷酸酯和2个含硅四配位单硫代磷酸酯的新化合物,经元素分析,IR,^1HNMR,MS确定了新化合物结构。对部分化合物进行了生物活性的测定,结果表明个别化合物有较好的生物活性。 相似文献
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芫花 (DaphnegenkwaSieb.etZucc.)属于瑞香科植物[1] ,芫花的浸取液对棉蛉虫、稻螟虫、菜青虫、班蝥等害虫具有较好的杀虫效果 ,且对人畜无害 ,是一种理想的无公害农药[2 ] 。为了提高药效 ,更好地开发这种无公害农药 ,本文对芫花中杀虫有效成分的提取工艺与杀虫效果进行了初步研究。1 实验部分1 1 试剂和仪器苯 ,氯仿和 95 %的乙醇均为分析纯 ;岛津UV -2 40型紫外可见分光光度仪 ;FT -80ANMR仪。1 2 实验方法芫花枝条干粉 1 5 0 0g,加水 1 0 .0 0L煮沸 1 2小时 ,煮沸过程中陆续补加少量水分。将煮沸… 相似文献
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Introduction Capillary electrochromatography(CEC) is a hybrid technique that couples the good selectivity of high-performance liquid chromatography(HPLC) and the high separation efficiency of capillary electrophoresis(CE).Both charged and uncharged compou… 相似文献
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发展了磁性沸石咪唑酯骨架材料(ZIF-8@Fe_3O_4)磁性固相萃取结合高效液相色谱-二极管阵列检测器,测定果汁中氟幼脲、四螨嗪和氟啶脲3种苯甲酰脲杀虫剂(BUs)的新方法。利用X射线衍射仪、傅立叶变换红外光谱仪、扫描电子显微镜和振动样品磁强计对合成的ZIF-8@Fe_3O_4吸附剂进行表征,考察了溶液pH值、吸附剂用量、吸附时间、洗脱溶剂种类和体积(单次洗脱体积×洗脱次数)对BUs萃取效率的影响。在最优实验条件下,氟幼脲和四螨嗪在2.0~200 ng/mL、氟啶脲在3.5~350 ng/mL范围内线性关系良好(相关系数r=0.999),检出限(S/N=3)和定量下限(S/N=10)分别为0.6~1.0 ng/mL和2.0~3.5 ng/mL。3个加标水平下的回收率为82.7%~98.6%,日内和日间(n=3)相对标准偏差(RSD)分别为1.2%~6.1%和1.3%~9.0%。当上样体积为10 mL时,ZIF-8@Fe_3O_4对果汁中3种BUs的富集倍数为43.4~48.1倍,吸附剂重复使用10次后,3种BUs回收率的RSD不大于8.8%。该方法灵敏、高效,可用于果汁样品中BUs的分析。 相似文献
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对农药质谱信息的研究有助于辅助完成农药残留的鉴别和农药前体化合物的筛选。根据GB 4839-1998,选出4类杀虫剂,其常见化学结构有有机氯类、有机磷类、氨基甲酸酯类和拟除虫菊酯类农药。从NIST2.0质谱数据库中提取针对这4类结构的质谱数据,经过数学变换以及遗传算法和偏最小二乘回归相结合(GA-PLS)特征选择后,确定最优的质谱特征集,最后使用K最邻近法(KNN),支持向量机(SVM),助推法与分类回归树(AdaBoost-CART)构建预测模型。实验表明,SVM和AdaBoost-CART使用仅含有少量的特征组成的最优特征集,可以得到较好的预测结果。 相似文献