计算烷烃沸点的新方法-基团键贡献法

根据分子中基团的特性和连接性,将基团贡献法和化学键贡献法结合在一起,发展了一种直接根据分子结构信息计算烷烃沸点的新方法-基团键贡献法,此方法同时具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。对753种烷烃(C2～C100)的计算结果表明,沸点计算值与实验值的一致性令人满意,平均误差0.46%。     

线性氟代烷烃电子相关能的基团加和性

应用Meld 程序在MP2-OPT2/6-311++G(d)水平计算了线性氟代烷烃分子CH3(CH2)mF(m=0-5)中—CH3、—CH2—和—F基团电子相关能贡献值. 计算结果表明, 在CH3(CH2)mF(m=0-5)体系中, 端基—F、—CH3基团电子相关能贡献值Ecorr(—F)和Ecorr(—CH3)随着m的增大而逐渐减小. 分子中α位置—CH2—基团电子相关能贡献值Ecorr(—CH2—)大于其他位置的贡献值. 通过计算结果可以推断, 在CH3(CH2)mF体系中随着m的逐渐增大, 远离端基—F的—CH2—基团电子相关能贡献值逐渐减小并将趋于不变, 此—CH2—基团可看作一个标准的亚甲基且其Ecorr(—CH2—)的数值在CH3(CH2)mF体系中具有传递性. 应用Meld程序在MP2-OPT2/6-311++G(d)水平对CH3(CH2)mF(m=2-5)体系的计算结果和应用Gaussian 98程序在MP2/6-311++G(d)//HF/6-311++G(d)水平对CH3(CH2)mF(m=2-10)体系的计算结果均表明, 体系总电子相关能与体系中(m-1)数值呈线性关系.     

应用基团键贡献法计算烷烃和环烷烃的折光指数

根据分子中基团的特性和连接性,发展了一种直接根据分子结构信息计算烷烃和环烷烃折光指数的新方法－基团键贡献法,该方法既考虑分子中基团的特性,又考虑基团之间的连接性(化学键),同时具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。应用基团键贡献法对950种烷烃和环烷烃折光指数的计算结果表明,计算值与实验值的一致性令人满意,平均误差0.11%,进一步对聚乙烯、聚丙烯和聚1-丁烯等聚合物的折光指数进行预测,也取得了令人满意的结果。     

基团贡献法估算线性烷基醇分子体系电子相关能

在本文中,提出了极性基团电子相关能贡献的定义,并在MP2-OPT2/6-311++G(d)水平上计算了CH₃(CH₂) _mOH( m=0-4)体系中HO-、CH₃-和-CH₂-基团电子相关能贡献值。计算结果表明,在CH₃(CH₂) _mOH( m=0-4)体系中端基HO-、CH₃-基团电子相关能贡献值 E_corr(HO-)和 E_corr(cH₃-)的数值随着 m的增加而逐渐减小。同一体系中a -CH₂-基团电子相关能贡献值大于其它-CH₂-基团电子相关能贡献值,在CH₃(CH₂) _mOH( m=1-4)体系中,距离端基HO-基团越远的-CH₂-基团其电子相关能贡献值越小;通过计算结果可以推断,在CH₃(CH₂) _mOH体系中随着 m的逐渐增加,相对远离端基HO-的-CH₂-基团的电子相关能贡献值表现出收敛趋向并将趋于不变,此-CH₂-基团可看作一个标准的亚甲基而且其 E_corr(-cH₂-)的数值在CH₃(CH₂) _mOH体系中具有传递性。在MP2-OPT2/6-311++G(d)水平上对CH₃(CH₂) _mOH( m=2-4)体系的计算结果和应用Gaussian 98程序在MP2/6-311++G(d)//HF/6-311++G(d)水平上对CH₃(CH₂) _mOH( m=2-7)体系的计算结果均表明,体系总电子相关能与（ m-1）呈 中 m是体系中亚甲乙烯基的数值。     

预测烷烃密度的新方法: 基团键贡献法

根据分子结构的特点,通过用染色矩阵和邻接矩阵对分子结构进行矩阵化表征,发展了一种根据分子结构信息烷烃密度的新方法---基团键贡献法。该方法有机地将基团贡献法和化学键贡献法结合在一起,既考虑了分子中基团的特性,又考虑了基团之间的连接性(化学键),具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。对658种烷烃的计算结果表明,密度预测值十分接近实验值,平均误差0.245%,进一步外推对聚乙烯、聚丙烯和聚1-丁烯等聚合物的密度进行预测,也取得了令人满意的结果。     

计算环烷烃沸点的新方法——基团键贡献法

根据分子中基团的特性和连接性，发展了一种直接根据分子结构信息计算环烷 烃沸点的新方法——基团键贡献法，该方法既考虑分子中基团的特性，又考虑基团 之间的连接性（化学键），具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。对256种环烷 烃沸点的计算结果表明，计算值与实验值的一致性令人满意，平均误差0.71。     

含苯并咪唑基团聚酰亚胺的合成与表征

使用一种含有苯并咪唑基团的二胺单体2-(3-氨基苯基)-5-氨基苯并咪唑与二酐单体进行缩聚反应, 得到一系列聚酰亚胺薄膜, 并对该类薄膜的热性能和机械性能进行表征.结果表明, 该类薄膜具有较高的耐热性和良好的机械性能.同时, 二胺单体中氨基的相对位置赋予分子链以较高的弯曲性, 使该类聚酰亚胺具有较好的热塑性和较高的热膨胀系数.     

QSPR模型对AE3SO3表面活性剂的cmc计算及其分子中EO基团对胶束化的作用

合成并纯化了三种阴离子表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯(3)醚磺酸钠AE₃SO₃ [CnH_2n+1(OE)₃SO₃Na (n=12, 14, 16)].用我们建立的定量结构-性质相关(QSPR)模型预测它们的cmc值,其结果与表面张力测定的实验值相吻合;并用QSPR计算分子中嵌入0～5个EO基团的C₁₂ESO₃的cmc值,表明EO具有疏水性.从Klevens经验公式和有机概念图均得出,EO链对AE₃SO₃疏水性的贡献随烷基链长增加(n=12～16)而逐渐减弱,3个EO基团分别相当于2.4, 2.3, 2.2个CH₂的疏水作用.热力学计算表明,在C₁₂SO₃中引入第1个EO后,胶束形成的ΔG°_mic下降约3 kJ/mol,相当于1个CH₂的疏水作用,而第2和第3个EO的引入使ΔG°mic下降约2 kJ/mol,即每个EO基团相当于1/3个CH₂的疏水作用;说明随着分子中EO数增加,每个EO基团的疏水性减弱,亲水性的作用越来越明显.长期被认作是亲水基团的EO也具有一定的疏水性.     

钨氧键价参数的研究

根据键价理论中的指数方程s_ij=exp[(R_o-r_ij)/B],利用晶体结构报告中不同氧化态n的329个W-O键长数据,选取不同的B值对键价参数R₀进行了拟合,建立了一系列R₀-n线性方程,并进而得到与W氧化态无关的键价参数R₀=0.1896 nm和B=0.028nm.与文献数据比较,本文拟合的键价参数取得了较好的键价和计算结果,讨论了几个应用的实例.     

用基团贡献法估算聚砜、聚醚砜及其磺化产物的溶度参

采用基团贡献法对聚醚砜、聚聚砜及其不同磺化度磺化产物的溶度参数分量δd、δp和δh进行了估算,提出了计算其任意磺化度产物的溶度参数的通式,同时补充了砜基和1,2,4－三取代苯基的基团贡献值Fdi,Fpi和Ehi并提出了计算聚合物溶度参数极性分量（δp)的数学模型,估算得到的结果与文献中的实验结果相吻合。     

含联萘基团旋光性聚酰亚胺的合成与性质

从１,１′－联萘－２,２′－二胺出发,合成了旋光性二酐单体及相应的外消旋体：（Ｓ）－,（Ｒ）－和（±）－２,２′－（３,３′,４,４′－四酸二酐）二苯甲酰胺－１,１′－联萘．二酐与二胺单体通过溶液缩聚反应制得一系列旋光性聚酰胺酰亚胺．聚合物具有较好的热稳定性、旋光稳定性、良好的溶解性以及独特的光学性质     

含叔丁基/异丁基二胺的可溶性透明聚酰亚胺的合成与性能

通过分子设计合成了异丁基桥联2-叔丁基苯胺的新型二胺单体4,4′-(2-异丁基)双(2-叔丁基苯胺), 并将其分别与4种商品化芳香族二酐经高温“一步法”缩聚制得了系列聚酰亚胺(PI)树脂. 采用多种测试手段研究PI的结构和性能, 结果表明, 该系列新型聚酰亚胺不但可溶于N-甲基吡咯烷酮及N,N-二甲基甲酰胺等高沸点溶剂, 而且在乙酸乙酯和三氯甲烷等低沸点溶剂中也具有良好的溶解性. 该系列PI保持了良好的热稳定性, 在N₂中5%热失重温度均在480 ℃以上, 玻璃化转变温度(T_g)介于307~356 ℃之间. 经溶液刮涂制得的PI薄膜具有良好的光学透明性, 在可见光区平均透过率可达82.3%~89.1%, 截止波长介于313~363 nm之间. 同时, 该系列PI薄膜还具有良好的机械性能和疏水性, 有望应用于光伏发电及柔性显示等领域.     

含联萘基团施光性聚酰亚胺的合成与性质

从１,１′－联萘－２,２′－二胺出发,合成了旋光性二酐单体及相应的外消旋体：（Ｓ）－,（Ｒ）－和（±）－２,２′－（３,３′,４,４′－四酸二酐）二苯甲酰胺０１,１′－联萘。二酐与一胺单体通过溶液缩聚反应制得一系列旋光性聚酰胺亚胺。聚合物具有较好的热稳定性、旋光稳定性、良好性的溶解性以及独特的关学性质。     

水溶液中非常规离子无限稀释摩尔电导率的基团贡献法

非常规离子是指伴随离子液体(ILs)不断创制而出现的离子, 其最大特点是具有可设计性. 当ILs处于无限稀释状态时, 最为重要的传递性质是单个离子的无限稀释摩尔电导率({\lambda }_{\mathrm{B}}^{\mathrm{\infty }}), 其能反映离子的溶剂化作用, 是联系不同传递性质的重要纽带. 建立了基团贡献法预测咪唑类阳离子和季铵类阳离子的无限稀释摩尔电导率模型({\lambda }_{\mathrm{B}}^{\mathrm{\infty }}-GCM), 获得了咪唑中心离子[Im]、 烷基铵[N]、 甲基[—CH₃]、 亚甲基[—CH₂—]、 环氢[ring-H]、 醚基 [—O—]和羟基[—OH]等基团对无限稀释摩尔电导率的贡献值. 建立的{\lambda }_{\mathrm{B}}^{\mathrm{\infty }}-GCM不仅能反映不同基团对无限稀释摩尔电导率的影响, 还能体现温度对无限稀释摩尔电导率的影响. 研究结果表明, GCM预测的ln{\lambda }_{\mathrm{B}}^{\mathrm{\infty }}含有超过70%的数据点的绝对相对偏差小于2%, 绝对相对偏差超过5%的数据点不足1%, 总的平均绝对相对偏差为1.57%, 说明采用基团贡献法预测非常规阳离子无限稀释摩尔电导率是一种简单可靠的方法.     

含酚酞基团的聚酰亚胺膜材料的合成与性能

将酚酞分别和对氯硝基苯、2-氯-5-硝基三氟甲苯经Williamson反应得到3,3-双[(4-硝基苯氧基)苯基]酚酞和3,3-双[(4-硝基-2-三氟甲基苯氧基)苯基]酚酞;在Pd/C-水合肼还原作用下分别得到3,3-双[(4-氨基苯氧基)苯基]酚酞(Ⅰ)和3,3-双[(4-氨基-2-三氟甲基苯氧基)苯基]酚酞(Ⅱ).采用上述2种二胺单体分别与1,2,3,4-环丁烷四酸二酐(CBDA)、均苯四甲酸二酐(PMDA)、3,3,4,4-二苯醚四酸二酐(ODPA)和六氟二酐(6FDA)通过两步法制备出8种含酚酞基团的聚酰亚胺(PI)薄膜,然后采用核磁(NMR)、红外光谱(FTIR)、X-射线衍射仪(XRD)、紫外-可见分光光度计(UV-Vis)、热重分析仪(TGA)、示差扫描量热仪(DSC)和溶解性测试等测试手段和方法对所得到的PI的化学结构、光学性能、热性能和和溶解性等性质进行表征.研究结果表明,这些PI主要表现出非晶结构,且具有良好的溶解性和热性能;除PMDA基PI外,其余PI均表现出良好的浅色、透明特性.     

燃料电池用磺化聚酰亚胺质子交换膜材料的制备与性质

以联萘二酐、磺化二胺和含咪唑基团的非磺化二胺单体为原料,制备了一系列高相对分子质量的磺化聚酰亚胺,该类聚合物具有优异的溶解性和良好的成膜性.得到的质子交换膜具有优异的水解稳定性.苯并咪唑碱性基团的存在提高了磺化聚酰亚胺质子交换膜膜的溶胀稳定性和热稳定性、降低了膜的甲醇透过率.质子导电率测试结果表明,IEC值为2.55mequiv·g-1的膜室温条件下的质子导电率为0.121 S·cm-1,高于在相同测试条件下Nafion 117膜的质子导电率(0.09 S·cm-1).     

基于三蝶烯结构D3h对称性聚酰亚胺的合成及性能研究

以四氯邻氨基苯甲酸和蒽经Diels-Alder反应得到1,2,3,4-四氯三蝶烯,再经硝化、还原得到2,6-二氨基-13,14,15,16-四氯三蝶烯二胺单体.该二胺与双酚A二酐(BPADA)、六氟二酐(6FDA)和3,3’,4,4’-二苯甲酮四羧酸二酐(BTDA)经两步法缩聚得到系列聚酰亚胺.对2,6-二氨基-13,14,15,16-四氯三蝶烯二胺单体进行了1H-NMR,13C-NMR,FTIR表征,对所合成聚酰亚胺进行了1H-NMR、FTIR结构表征及溶解性、热性能、特性粘度、BET等测试.结果表明,含四氯三蝶烯结构的聚酰亚胺具有优异的溶解性,能溶于DMAc、DMF、NMP、THF、吡啶、间甲酚等有机溶剂,其中基于双酚A二酐和六氟二酐的聚酰亚胺在室温下能溶于氯仿中.聚合物具有良好的热性能,在0~300℃之间没有发现其玻璃化转变温度以及10%的热失重温度均高于500℃.聚合物可形成颜色较浅的透明薄膜,其中基于双酚A二酐的聚酰亚胺薄膜为无色透明.基于六氟二酐的聚酰亚胺BET比表面积为370 m2/g,是一种新型多孔聚合物.     

应用基团贡献法关联抗生素的高效液相色谱的保留值

应用ＵＮＩＦＡＣ基团贡献模型计算了４种头孢菌素在ＯＤＳ柱上及不同配比甲醇－水体系中的活度系数，采用多元线性回归法关联了头孢菌素－甲醇－水体系的反相高效液相色谱的保留值，可预测不同配比流动相下的容量因子，经验证实验值与计算值的对误差小于１０％。     

基团贡献法在估算反应热过程中的系统性验证及校正

在进行化工过程危险评估和安全设计时,反应热是一项非常重要的热力学参数。通常情况有两种方法获得反应热：量热法与估算法。相比来说,量热法的结果更精确,但所需时间和费用较多,也经常由于实验条件的限制无法进行;而估算法相比来说更便捷,但结果却不够准确。基团贡献法(GCM)就是一种常见的估算法。为了系统地研究估算法的准确度,从而使其能够在工业生产中对反应热进行初筛,本文分别通过量热实验法和GCM估算得到了包括11种常见反应类型在内的33个反应的反应热,并对结果进行了详细对比;按照反应类型对量热结果(Q_calorimetry)和估算结果(Q_GCM)之间的误差进行了总结;根据相对误差范围,反应类型被分为不同的组从而能够将Q_GCM校正为Q_calorimetry;并且针对不同的反应类型,提出了一些校正系数将QGCM校正为Q_recommended (Q_r),使得GCM在工业应用中,量热方法不方便的时候可以服务生产。最后,本文对误差来源进行了详细的分析,并且为如何能够估算得更准确提出了一些建议。     

碳氢化合物燃烧中间体Lennard-Jones系数的计算

在已有的基团贡献法公式的基础上,提出了一种新的基团贡献法公式,并通过拟合250种化合物(包括185种稳定化合物临界性质的实验值和65种自由基临界性质的计算值)的临界性质得到了40种基团的贡献值,并用于预测未知化合物的临界性质.选取了训练集以外的、有临界性质实验值的30种化合物作为独立测试集,用于验证所建模型对临界性质的预测能力,T_C和P_C平均绝对偏差分别为8.52%和16.83%.结果表明,预测结果和实验值相吻合,该模型可以用于大分子化合物及自由基的临界性质预测.根据临界性质与Lennard-Jones(L-J)系数的经验关系式,预测了碳氢化合物燃烧中间体的L-J系数,得到独立测试集46种碳氢化合物的L-J系数,与文献值接近,T_C和P_C的平均绝对偏差分别为9.88%和9.96%.比较了训练集中烷烃自由基·C_6H_(13)、烯烃自由基·C_5H_9和炔烃自由基·C_5H_7同分异构体的L-J系数,同时,将己烷自由基·C_6H_(13)与相似的邻近烷烃C_6H_(14)的L-J系数进行比较,发现同分异构体之间或相似化合物之间L-J系数有较大偏差.此外,对缺少L-J系数的114种常见碳氢化合物自由基进行了预测.这对于碳氢化合物的燃烧模拟及基元反应中压强相关的速率常数计算有重要意义.