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合成了4种羧基亚胺配体并将其用于促进Suzuki偶联反应。通过考察配体结构、溶剂极性、碱强度和温度等因素对反应产率的影响,确定了羧基亚胺配体参与的钯催化Suzuki偶联反应的最佳条件为:催化剂的量为0.001(mol)%的Pd Cl2和0.002(mol)%的配体,以碳酸钾作碱,4m L乙醇水溶液(1∶1,体积比)作溶剂,反应温度为60℃,在空气条件下反应。结果表明,羧基亚胺配体能够有效促进Suzuki偶联反应;在合成的配体L1~L4中,具有适当的位阻和给电子基团的L2的催化活性最高,能够高效催化合成一系列联芳类化合物。 相似文献
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基于光谱技术的农林生物质原料组分和热值的快速测定 总被引:1,自引:0,他引:1
快速检测生物质原料特性对生产高品质压缩成型燃料具有重要意义。利用光谱技术建立松木、杉木和棉杆三类农林生物质组分(水分、灰分、挥发分和固定碳)和热值预测模型。相比原始光谱,基于一阶导数光谱的偏最小二乘回归(PLS)模型预测精度较高。灰分、挥发分和水分PLS模型交叉校验决定系数(R2)分别为0.97,0.94和0.90,预测偏差比率(RPD)分别为6.57,4.00和3.01。固定碳和热值PLS模型精度一般,R2分别为0.85和0.87,RPD分别为2.55和2.73。实验结果表明,利用可见-近红外光谱技术完全可以替代传统工业分析方法,从而实现农林生物质原料组分和热值的快速测定。 相似文献
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基于反射光谱技术的植物叶片SPAD值预测建模方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
植物叶片SPAD值反映了植物叶绿素含量,对特定的植物也反映了氮含最.为了实现植物叶绿素含量的快速无损检测,利用光纤反射光谱技术对植物叶片SPAD值进行了预测建模研究.实验中选取70个样本作为建模集,50个样本作为校验集.通过叶片光谱比对,发现光谱红边段650~750 nm对SPAD预测建模有直接关系.实验确定了光强调节因子和叶片厚度影响因子.首先通过待定系数法构造出SPAD预测公式,然后用Visual Basic6.0设计的遗传算法进行参数寻优,最后确定最佳敏感波段为683.24~733.91nm.分析表明,叶片厚度对SPAD反射光谱模型精度有显著影响.经过叶片厚度修正后的建模集拟合因子R2为0.865 8,校验集拟合因子R2为0.916 1.结果表明,利用反射光谱技术建立的SPAD预测模型是成功的,从而可为仪器开发提供方法指导. 相似文献
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应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法(PCA)将谱段为375~1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本鉴别模型是可行的。提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面。遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数。还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型。选取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力。两个模型使用相同的建模集和预测集。结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91%。与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别提供了新途径。 相似文献
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