Keggin结构钼系杂多蓝的离析和性质研究

本文报道了八种1:12系列钼系杂多蓝KyHzXMo_(12)O_(40)·nHp(X=Si,P,As,Ge)的制备和离析方法,并通过元素分析、电位滴定、极谱、循环伏安、红外光谱、可见-紫外光谱、X射线粉末衍射、XPS和~(31)PNMR对产物进行了表征。测定了四电子钼硅杂多蓝的单晶结构,确定了还原钼原子的位置是第三位、七位、八位、十位。实验结果表明,杂多蓝仍基本保持了Keggin结构。首次系统研究了八种杂多蓝固体的ESR谱,发现二电子、四电子杂多蓝比一电子杂多蓝具有更小的电子离域程度;热性质研究表明,固体杂多蓝随还原程度增大,热稳定性增强;研究其氧化还原性质发现,在不同介质中,杂多蓝的氧化序发生变化,极谱半波电位与杂原子电负性线性相关。并发现P和As的杂多蓝具有极强的抗酸解能力。     

锂金属电池用高浓度电解液体系研究进展

锂金属二次电池具有极高的能量密度,是下一代储能电池的研究热点。然而,金属锂负极在传统碳酸酯电解液1 mol·L^?1 LiPF6-EC/DEC(ethylene carbonate/diethyl carbonate)中充放电时,存在严重的枝晶生长和循环效率低下等问题,阻碍了其商业化应用。因此,开发与锂负极兼容的新型电解液体系是目前重要的研究任务。与传统稀溶液相比,高浓度电解液体系具有独有的物化性质和优异的界面相容性,并且能有效抑制锂枝晶生长、显著提升锂负极的循环可逆性,因而格外受到关注。本文综述了高浓度电解液及局部高浓电解液体系的最新研究进展,分析了其溶液化学结构和物化性质,对其与锂负极的界面相容性、枝晶抑制效果、效率提升能力及界面稳定性机制进行了探讨;文章着重介绍了高浓与局部高浓电解液体系在锂金属二次电池中的应用,同时从基础科学研究和应用研究两个层面对高浓电解液和局部高浓电解液存在的主要问题进行了简要分析,并对其未来发展方向进行了展望。     

基于液相色谱-串联质谱法的肉类特征肽段鉴别及掺假测定

建立了液相色谱-串联质谱技术鉴别肉类特征肽段及定量检测羊肉中常见外源肉掺假的方法。样品经蛋白质提取、胰蛋白酶水解和固相萃取小柱净化后,利用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q/Exactive-HRMS）和Proteinpilot软件,实现蛋白质和多肽的鉴定;再通过基本局部比对搜索工具（BLAST）与Uniprot数据库对比分析,筛选出羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的20个物种特征性多肽标志物;最后利用高效液相色谱-三重四极杆质谱（UPLC-QqQ-MS）系统对羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的特征性多肽进行了验证和多反应监测（MRM）定量研究。将鸭肉、猪肉和鸡肉分别按照质量分数为1%、5%、10%、20%、50%的比例掺加到羊肉中,得到鸭肉最低掺假检出限为0.25%、猪肉最低掺假检出限为0.17%、鸡肉最低掺假检出限为0.10%。     

近期热点文章

正关键词:Arrhenius公式的物理内涵·反应动力学W.Schmickler,Y.X.Chen,E.Santos,Z.He.The Pre-Exponential Factor in Electrochemistry,Angew.Chem.Int.Ed.,2018.DOI:10.1002/anie.201800130.中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家实验室和化学物理系陈艳霞教授课题组与德国Ulm大学的Schmickler教授课题组,在系统分析了文献中探究电催化反应的活化能与指前因子的理论和实验研究成果的基础上,基于Kramer理论给出了     

超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱检测食品中的牛奶过敏原酪蛋白

基于超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱系统,建立了食品中牛奶过敏原酪蛋白的快速筛查和定量检测方法。样品经缓冲液提取后,采用5 kD超滤膜去除小分子杂质,得到蛋白质提取液。以数据依赖采集(data-dependent acquisition,DDA)方式获得全扫描质谱图,进行蛋白质定性确证,以平行反应监测(parallel reaction monitoring,PRM)技术对目标特征肽段进行定量分析。针对特征肽段,设计并合成了内标肽和内标物质,以降低基质效应和抵消处理过程中的损失。该方法应用于食品中的α-酪蛋白、β-酪蛋白和κ-酪蛋白的快速筛查和定量检测。结果表明,该方法在5~250μg/L范围内线性关系良好,定量限为0.2~5.5μg/kg,平均回收率在68.8%~104.4%之间,RSD6%。该方法可用于果汁饮料、果酱、面包、早餐谷物中牛奶过敏原酪蛋白的快速筛查和定量分析。     

分片连续映射的拓扑马蹄存在性

本文对分片连续映射生成的动力系统的拓扑马蹄存在性理论给出一个的讨论，给出了拓扑马蹄存在性定理。     

高光谱技术结合CARS算法的库尔勒香梨可溶性固形物定量测定

由于高光谱数据量大、维数高,光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键变量提取较为困难,同时,高光谱图像的获取会受非单色光、杂散光、温度等多种因素的影响,从而使高光谱数据与待测性质之间有一定非线性关系。为此,提出采用正自适应加权算法(CARS)对可见-近红外高光谱高维数据进行关键变量筛选,并与全光谱和经典变量提取方法SPA,MC-UVE,GA和GA-SPA方法进行比较。以200个库尔勒香梨为研究对象,采用SPXY方法将样本划分为校正集和预测集,校正集和预测集分别包含150个和50个样本。基于不同方法筛选的变量,分别建立线性PLS模型及非线性LS-SVM模型,r2,RMSEP和RPD用于模型性能的评估。综合比较发现,GA,GA-SPA和CARS变量筛选方法能够有效地筛选出原始高光谱数据中具有强信息且对外界影响因素不敏感的变量,适用于高光谱数据关键变量的提取,其中CARS变量筛选效果最佳,基于CARS获取的关键变量构建的非线性LS-SVM库尔勒香梨SSC含量预测模型获得了最优的预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.851 2,0.291 3和2.592 4。研究表明,CARS方法是一种有效的高光谱关键变量筛选方法,利用高光谱数据,非线性LS-SVM模型比线性PLS模型更适合于香梨品质的定量预测。     

例谈物理过程分析对解题的作用

论述了分析物理过程对解题的作用,包括挖掘隐含条件、了解各物理量的变化、确定物理模型、排除干扰因素找到临界状态和条件等.     

Synthesis and Crystal Structure of Tetraimidazolium Dinicotinatooctamolybdate

1INTRODUCTIONPolyoxometallates(POM)areofgreatinterestnotonlyfortheirstructuralvarietybutalsotheirunexpectedproperties[1,2].Theseinorganicanionshavebeenwidelyinvestigatedasdiversascatalysis,biology,medicine,magnetochemistryandmaterialscience[3～7].Thestudiesonthecoordinatedpoly-oxometallateswithorganicligandsmighthelptounderstandtherolesofpolyoxometallatesoncatalysis.Todate,aseriesofoctamolybdateswhichcanbedescribedas[Mo8O26X2]2n－4(nisthenormalchargeofthecoordinatedbaseX)havebeenreport…