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921.
采用水热方法,选用5-(2-羧基苯基)吡啶-3-甲酸配体(H2cpna)与1,2-二(4-吡啶基)乙烷(dpea)或1,2-二(4-吡啶基)乙烯(dpey)分别与NiCl2·6H2O和ZnCl2在160℃下反应,合成了2个三维配位聚合物{[Ni(μ3-cpna)(μ-dpea)0.5]·H2O}n (1)和{[Zn(μ3-cpna)(μ-dpey)0.5]·H2O}n (2),并对其结构、催化和摩擦性质进行了研究。研究表明,在室温条件下化合物2在Knoevenagel缩合反应中显示出较好的催化活性。同时,2在聚α-烯烃合成润滑剂中显示出有效的抗磨性能。 相似文献
922.
以2,2'-二硫代二苯甲酸、2,2'-联吡啶、咪唑、硝酸锌和硝酸锰为原料,使用水热方法合成了配合物[Zn(EBLA)(2,2'-bipy)(H2O)](EBLA=2,2'-二苯甲酸硫醚)(2,2'-bipy=2,2'-联吡啶)(1),自然挥发法制备了配合物[Mn(EBSA)(im)2(H2O)]n(EBSA=2,2'-二硫代二苯甲酸)(im=咪唑)(2).利用元素分析、红外和热重分析对其进行了表征.利用X-射线单晶衍射对结构进行了测定,并研究了配合物1的荧光性质.配合物1中,2,2'-二苯甲酸硫醚是通过水热方法由2,2'-二硫代二苯甲酸发生原位反应制备,Zn2+离子是五配位的四角锥双核结构;配合物2中,Mn2+离子是六配位的变形八面体一维链状结构.配合物中存在氢键和π-π堆积等弱的分子间作用力. 相似文献
923.
采用溶胶-浸渍法,以CuSO4为烧结助剂在碳纤维表面制得TiO2涂层。利用XRD、SEM和TEM分析了涂层相组成及形貌,通过静态等温氧化实验考察了涂层碳纤维抗氧化性能。结果表明:掺杂CuSO4制备TiO2涂层均匀完整致密,涂层相组成均为锐钛矿型TiO2,且涂层厚度从45 nm提高至185 nm;与普通TiO2涂层碳纤维相比,完全氧化温度从667 ℃上升到800 ℃,氧化活化能从118.390 kJ·mol-1提高到152.562 kJ·mol-1,CuSO4的掺杂大大提高了TiO2涂层碳纤维的抗氧化性能。 相似文献
924.
合成和表征了一种锌(Ⅱ)配合物[Zn2(L)Cl3]2[ZnCl4]·CH3CN·CH3OH·3H2O(L=1,1,4,7,7-五(2-吡啶甲基)-二乙基三胺),并用对硝基苯磷酸酯(PNPP)作为反应底物测试了它的催化活性。研究结果表明配合物中的1个Zn(Ⅱ)形成变形的八面体构型,另1个Zn(Ⅱ)形成变形的三角双锥构型。它催化PNPP的水解符合米氏方程模型。在不同的条件下测试了几种反应动力学参数Vmax、Km和Kcat,发现锌(Ⅱ)配合物在30 ℃和pH=8.0时有最大的催化活性。 相似文献
925.
926.
927.
928.
固相萃取/超高效液相色谱法测定龙胆泻肝丸中栀子苷、龙胆苦苷与黄芩苷 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了一种快速测定龙胆泻肝丸中栀子苷、龙胆苦苷和黄芩苷3种有效成分的超高效液相色谱方法。样品经50%甲醇提取,C18固相萃取(SPE)小柱净化后,采用Ultimate XB-C18色谱柱(4.6 mm×50 mm,1.8μm)进行分离,以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相进行梯度洗脱。考察了不同规格色谱柱、流动相梯度比例、进样体积、柱温和流速对分离效果的影响,并对SPE柱流出液的平衡体积进一步考察,在最佳分析条件下进行液相色谱分析,该方法显示了良好的线性关系(r≥0.999 8),其定量下限(LOQ)为0.24~0.44 mg/L,加标回收率为95%~99%。该方法快速、准确,可满足实际检测需要。 相似文献
929.
大豆油煎炸过程理化指标与LF-NMR弛豫特性的相关性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在对大豆油无料/薯条煎炸过程[温度:(180±5)℃,持续36 h]中的酸价(AV)、粘度(V)、吸光值(A)及总极性化合物(TPC)含量等及低场核磁共振(LF-NMR)弛豫特性(峰起始时间T21、T22、T23、相应的峰面积比例S21、S22、S23、单组份弛豫时间T2W)变化规律研究的基础上,利用多元回归分析建立了理化指标与其LF-NMR检测结果的相关性模型,并进行验证。结果表明:大豆油的酸价、TPC含量及S21峰面积均随煎炸时间的延长而线性增大,T21、T22峰起始时间及T2W则随煎炸时间的延长而线性减小(r2>0.90),粘度、吸光值随煎炸时间的延长逐渐增加并符合二项式关系(r2>0.90),而T23峰起始时间及S22、S23与煎炸时间之间无明显规律性变化。煎炸薯条后,油样的酸价、粘度、TPC含量、吸光值及S21均较无料煎炸显著增大(P<0.05),而T21、T22峰起始时间及T2W显著缩短。多元回归分析表明,酸价及TPC含量与T2W、T21,粘度与T2W,吸光值与S21间均可建立良好的相关性模型(R2>0.93)。模型验证合理可靠,可通过油样的LF-NMR检测结果有效预测其理化指标的变化。 相似文献
930.