离子液基萃取金属离子的研究进展

室温离子液体作为一种新型绿色溶剂,因其具有不挥发、不易燃等重要特性,故近年来在各种金属离子液/液萃取领域的应用日益受到关注。本文系统评述了离子液基萃取金属离子的分配规律、萃取机理、缺陷和克服方法,并展望了该分离方法在环境分析化学领域的应用前景。     

室温离子液体在分离科学研究中的新进展

室温离子液体作为一种重要的绿色溶剂,由于在金属离子、小分子有机物的萃取分离,气体吸附分离以及作为液相和气相色谱固定相等许多分离过程中体现出高分离效率和高选择性的特点,正在成为分离科学研究的前沿领域.着重总结了从2003—2006年的室温离子液体在分离科学领域中的新进展,并对其应用领域和发展前景做了展望.提出进一步加强离子液体的功能化和固定化技术及其在分离科学中的应用基础研究,探索离子液体有效的回收和再循环利用的新方法,是离子液体今后在分离科学研究中的一系列重要内容.     

小波分析和人工神经网络方法用于重叠色谱峰的解析

将神经网络与小波分析相结合,提出一种利用小波变换提取重叠色谱峰信息,再用人工神经网络解析的方法,为色谱峰重叠难于分开的物质的测定提供一种方法,提高了色谱分析的准确度,并将此方法应用于高效液相色谱中,建立了混合体系中3.4-二甲酚和2.5-二甲酚同时测定的新化学计量学方法.     

Kohonen神经网络与遗传-BP神经网络用于光度法同时测定锶和钡

在锶(钡) 二溴对甲偶氮甲磺显色体系中,应用 Kohonen神经网络优选波长,用遗传算法优化确定BP神经网络结构和参数,得到优化结构的网络,即 KNN GA BP ANN(29 3 3 2),学习速率η=0.233 3,动量因子α=0.974 7。用优化了的神经网络解析锶、钡配合物的混合吸收光谱,不经分离光度法同时测定锶和钡。将BP ANN 、KNN BP ANN与KNN GA BP ANN三种神经网络方法的分析结果进行比较,表明 KNN GA BP ANN最优。锶和钡的配合物的表观摩尔吸光系数分别为εSr635=6.9×104L·mol-1·cm-1,εBa634=8.0×104L·mol-1·cm-1。     

离子液基体系Cyanex923(925)/[C8mim][PF6]和TBP/[A336][NO3]萃取钪的研究

对Cyanex923（925）／[C8mim][PF6]和TBP／[A336][NO3]两个离子液基体系在萃取Sc（Ⅲ）中的应用进行了研究。实验表明，由于空间位阻较小，Cyanex923在[C8mim][PF6]中对Sc（Ⅲ）的萃取能力明显优于Cyanex925。温度对Cyanex923／[C8mim][PF6]体系萃取Sc（Ⅲ）的影响较小。与[C8mim][PF6]相反，[A336j[NO3]在水中的浓度随酸度增加逐步减少。TBP／[A336][NO3]对Sc（Ⅲ）具有较高的萃取率。