二胺-Co(Ⅱ)氧合配合物的固相合成、表征及其性能的研究

采用固相方法合成了两个二胺-Co（Ⅱ）配合物,并研究了其吸氧反应;通过元素分析、热分析等测试手段研究了氧合配合物的性质,确定了其组成,探讨了配体结构对配合物吸氧的影响,并对固相反应氧合机理进行了初步讨论。     

钒氧阴离子团簇与小分子碳氢化合物反应的实验和理论研究

为了在分子层次上揭示相关催化反应的机理, 人们对过渡金属氧化物团簇与碳氢化合物分子反应进行了大量研究. 相比于过渡金属氧化物团簇阳离子, 阴离子对一些碳氢化合物的活性弱得多, 因此研究还很少. 在本工作中, 我们通过激光溅射产生钒氧团簇阴离子VxOy, 产生的团簇在接近热碰撞条件下与烷烃(C2H6和C4H10)以及烯烃(C2H4和C3H6) 在一个快速流动反应管中进行反应, 飞行时间质谱用来检测反应前后的团簇分布. 在VxOy与烷烃的反应中, 生成了产物V2O6H-和V4O11H-; 在与烯烃的反应中, 产生了相应的吸附产物V4O11X-(X=C2H4或C3H6). 密度泛函理论计算表明: V2O-6和V4O-11可以活化烷烃(C2H6和C4H10)的C—H键, 也可以与烯烃(C2H4和C3H6)发生3+2环化加成反应形成一个五元环结构(-V-O-C-C-O-), C—H键活化与环加成反应都需经历可以克服的反应能垒. 理论计算与实验观测结果相符合. V2O-6和V4O-11团簇都具有氧原子自由基(O·或O-)的成键特征, 活性O-物种也经常出现在钒氧催化剂表面, 因而本研究在分子水平上, 揭示了表面活性氧物种与碳氢化合物反应的机理.     

红外光谱研究PEO基离子液体聚合物电解质

以聚氧化乙烯(PEO)为聚合物基体, 双三氟甲基磺酸亚酰胺锂(LiTFSI)为锂盐, 加入不同量的离子液体(BMIMPF₆)为增塑剂, 制备离子液体聚合物电解质. 运用发射FTIR光谱技术实时监测所制备聚合物电解质的结构随温度的变化. 结合FTIR透射光谱\, SEM和XRD的研究结果分析了离子液体对离子电导率的影响, 并初步提出离子导电增强机制.     

话说葡萄酒中的抗癌明星——白藜芦醇

白藜芦醇被喻为继紫杉醇之后的又一新的绿色抗癌药物,是备受关注的一种具有重要生理活性的天然物质。主要介绍了其结构、性质、存在、生理功能及生产方法等。     

星形低分子量块状化合物的合成

近来对由不相容部分构成的块状共聚物的研究表明,通过改变各块的对比度(刚性与柔性,亲水性与亲油性,极性与非极性等)或改变各块的相对体积比, 均可改变这类物质的自组装行为获得新的液晶相态[1a].     

混合超表面窄带吸收器的仿真设计及特性研究

金属-介质-金属结构的超表面窄带吸收器应用广泛,但金属固有的欧姆损耗会导致吸收峰的半高全宽偏大,影响吸收器在传感领域的应用。本文用介质顶层结构取代超表面的金属顶层结构,设计了一种介质-介质-金属结构的混合超表面窄带吸收器。吸收器由Al₂O₃倒圆台顶层阵列、SiO₂中间介质层以及银膜基底组成,通过有限元法对吸收器的吸收光谱进行仿真,结果显示吸收器在可见光波段产生最大吸收率为99.88%、半高全宽为2.26 nm的吸收峰。通过与相同尺寸参数的金属-介质-金属超表面窄带吸收器进行吸收光谱和吸收峰处电场分布的对比,分析两种结构不同的吸收原理。同时对混合超表面窄带吸收器尺寸参数对吸收峰的影响,吸收器对外界折射率的传感性能进行仿真和分析,为该结构吸收器的可调性和稳定性,以及在折射率传感上的应用提供参考。     

分枝Markov过程的脊柱分解及其应用

现有分枝Markov过程脊柱分解的构造都有一个假设条件:单个粒子的后代个数≥1.本文给出一般分枝Markov过程脊柱分解的详细构造,并允许单个粒子后代个数为0.然后,给出脊柱分解的一些应用.     

EAST装置上W波段多道极向相关反射仪的研制

在EAST装置上安装了X模极化W波段多道相关反射仪,用于测量等离子体芯部密度涨落。该诊断利用低损耗(<3dB)多工器将4个不同频率(79.2GHz,85.2GHz,91.8GHz和96GHz)的微波耦合在一起,通过同一个天线发射。反射波由两个极向分离(～5cm)的天线接收,通过下变频技术实现外差测量。通过对两个极向天线接收的信号进行相关分析,获得芯部湍流垂直速度。对2018年低约束模式(L模)放电进行分析发现,在电子回旋共振加热(ECRH)等离子体中,芯部湍流垂直速度在电子逆磁漂移方向。而在注入同向中性束(co-NBI)后,芯部湍流垂直速度变为离子逆磁漂移方向。     

略述表面活性剂在分析化学中的应用近况

本文简略地综述了表面活性剂在分析化学的各个领域,诸如分光光度法、原子吸收光谱法、荧光分析、极谱分析以及化学分析等方法中的应用,研究情况及发展动向。附有参考文献93篇。     

基于自组织特征映射聚类算法的研究与应用

讨论了基于自组织特征映射网络聚类算法的基本原理，并给出了基于关系数据库的具体实现方法，通过对实例的具体测试，证明算法是有效的，并对算法的参数进行了讨论．