“聚丙烯酸酯的合成及降凝性能评价”综合实验能力考核平台

设计了以柴油中饱和烃含量及碳数分布测定、聚丙烯酸高级醇酯（PTA）的合成与纯化、PTA的红外表征与分子量测定、PTA降凝性能评价等4个模块组成的综合实验，作为化工专业实验的考核及成绩评定平台。这种考核方式将过程考核与结果考核融合，将笔试、操作、设计融合，可以全面准确地考核学生的有机合成、仪器分析等基础实验技能，同时考核综述、数据处理、实验设计等综合实验能力和实验室工作素质。此外，还能够有效训练学生的学习能力、解决问题能力、实践能力和创新能力，并促进了实验教学水平提高。     

弹性蛋白酶生物催化酯水解的综合实验设计*

酯的水解是有机化学实验教学中的一个重要化学反应,传统的酯水解实验设计是利用酸性或碱性环境在加热的条件下进行水解,而本实验设计将酯水解与生物催化相结合,利用弹性蛋白酶的水解功能,在常温及中性环境下实现对4-三氟甲基-7-丙酰氧基香豆素的水解。该实验设计创新性地将酯水解和酶催化相结合,有利于拓展学生的知识面,培养化学生物学复合型人才。同时,生物催化反应具有反应温和、环境友好等特点,符合当代绿色化学的需求。     

高分辨率Ⅰ-line正性光刻胶的制备及应用性能研究

利用两种不同重均分子量的改性酚醛树脂(PF)与一种三个酯化度的四羟基二苯甲酮-重氮萘醌磺酸酯光敏剂(PAC)按比例配制,加入适量助剂优化感光性能,制备出一种应用于电子触屏加工领域的Ⅰ-line正性光刻胶,其具有刻蚀精度高、工艺性能优良、单位成本较低等优势特点.     

锡苯和铅苯二聚反应的理论研究

采用密度泛函理论B3LYP方法,研究了锡苯和铅苯的[2+2],[4+2]及[4+4]二聚反应的微观机理和势能剖面,考察了Sn(Pb)原子上的2,4,6-三甲基苯基(Mes)取代基对反应势能剖面的影响.研究结果表明,所有反应均为协同过程,且大多数情况下,2个C—Sn(Pb)键同步形成.[2+2]和[4+2]反应在热力学和动力学上均比相应的[4+4]反应容易进行,而[4+2]反应在动力学上比相应的[2+2]反应有利.Sn(Pb)原子上的Mes取代基在热力学和动力学上均不利于反应的进行.铅苯的动力学稳定性与锡苯相当,但其热力学稳定性高于锡苯.     

基于聚丙交酯的光固化型可生物降解聚氨酯丙烯酸酯的合成和表征

基于聚醚酯的聚氨酯丙烯酸酯具有应用于组织工程支架材料及相关生物医用材料的潜力,研究其可生物降解性及影响因素非常重要.聚醚酯是由PEG(Mw=400)引发L-丙交酯开环聚合而得到的PLLA-PEGPLLA(PLEL)嵌段共聚物.它与二异氰酸酯(异佛尔酮二异氰酸酯和六亚甲基二异氰酸酯)反应,并用甲基丙烯酸羟乙酯封端,得到聚氨酯丙烯酸酯低聚物,然后通过紫外固化得到聚氨酯丙烯酸酯材料(PUA).用NMR和GPC对PLEL二醇和预聚物进行了组成和分子量表征,用DSC和DMA对PUA进行了结构和物理性能表征以及用接触角、吸水率和质量分析方法对材料的亲水性和降解性能进行了表征.结果发现,随着PLLA疏水链段变长,PLEL软段分子量增大,材料的亲水性降低,交联度和降解速率变小.相同的软段,基于硬段HDIHEMA的PUA材料比IPDI-HEMA的PUA有较低的T_g,较高的亲水性和降解速率.因为IPDI有环状结构,降低了PUA与水的相互作用.在3种不同降解条件下,氧化降解速率最高,酶解的速率高于水解.PUA材料的氧化降解速率取决于软段中PEG的含量,PLEL1000-HDI中PEG含量最高,其氧化降解最快,13周内失重率达到82.6%.     

无溶剂热处理固相转化法简易制备沸石咪唑酯骨架材料

设计开发了一种无需溶剂，通过热处理固相转化制备沸石咪唑酯骨架材料（ZIFs）的简易方法.该方法无需溶剂及其它预处理，只需将金属源与有机配体固相混合后于低温（200℃）热处理即可实现多孔晶体材料的制备.所合成材料H-ZIF-67为具有方纳石拓扑结构的纳米晶体，与传统方式合成的ZIFs材料一致.粉末X射线衍射（PXRD）分析结果表明产物的晶体结构与标准ZIFs谱图一致.通过扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、N₂吸附-脱附分析、热重分析（TGA）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）等手段对合成的材料进行了表征，发现H-ZIF-67材料具有与ZIFs材料类似的特性.该方法经济、高效，摒弃了传统方法合成ZIFs材料周期长、处理过程复杂的弊端，为ZIFs材料的量产提供了新思路.     

镍催化环丁酮肟酯与芳基锌试剂的Negishi偶联反应

发展了一种镍催化环丁酮肟酯和芳基锌试剂之间Negishi偶联的方法.镍既作为亚胺自由基的引发剂,也作为芳基锌试剂与烷基自由基偶联反应的催化剂在反应中起作用.本方法可避免使用剧毒的氰化物,且具有很广的底物适应性和官能团兼容性,因此可能是一种具有潜在吸引力的高效合成烷基腈类化合物的新策略.初步的机理研究显示,该反应极可能经历自由基历程.     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。