超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法非靶向筛查苹果中苯脲类农药

建立了超高效液相色谱－四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q/Orbitrap HRMS）非靶向筛查苹果中苯脲类农药的方法。样品采用QuEChERS法提取净化,Acquity BEH C18色谱柱（100 mm × 2.1 mm,1.7 μm）分离,以甲醇和含0.1%甲酸的水溶液为流动相进行梯度洗脱,在电喷雾正离子模式下采用四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱进行检测。将13种苯脲类除草剂和9种苯甲酰脲类杀虫剂按化学结构分为4类。首先通过对4类22种典型苯脲类农药标准品的准分子离子和二级质谱碎片进行分析,总结苯脲类农药的质谱裂解规律如下：绿麦隆等9种苯脲类除草剂的主要特征离子碎片为m/z 72.044 59,可通过特征丢失中性分子二甲胺（m/z 45.058 03）产生特征离子碎片;绿谷隆等4种苯脲类除草剂可通过特征丢失中性分子甲醇［CH3OH］或卤化氢［HR1］（R=Cl,Br,F）产生离子碎片;除虫脲等7种含氟苯甲酰脲杀虫剂的主要特征离子碎片为 m/z 158.040 47、141.015 00,也可发生特征中性丢失2,6-氟苯甲酰胺结构［C8H3F2O2NH2］（m/z 183.013 21）;杀铃脲等2种含氯苯甲酰脲类杀虫剂的主要特征离子碎片为m/z 156.020 25、138.993 76、113.015 28。利用该方法对北京12份市售苹果进行非靶向筛查,在1份样品中筛查出绿麦隆。该方法可为快速筛查农产品中相似结构特征的苯脲类化合物提供参考。     

Bi4B2O9晶体及其熔体结构的高温原位拉曼光谱研究

利用密度泛函理论计算了Bi₄B₂O₉晶体的常温拉曼光谱, 并通过与实验拉曼光谱对比, 对其振动模式进行了归属. 利用高温原位拉曼光谱研究了Bi₄B₂O₉从常温到750 ℃升温过程中微结构的变化. 随着温度的升高, 晶体的平均键长变长, 键角分布变宽, 熔化后晶体中的BiO₄和BiO₅多面体解体, BO₃构型则保持三配位不变. 运用量子化学从头算法模拟了Bi₄B₂O₉的熔体结构并与实验拉曼光谱进行了对比分析, 发现在Bi₄B₂O₉熔体中B原子团簇为孤立的BO₃构型, Bi ³⁺游离于BO₃之间, 并结合未参与形成BO₃的O原子起到平衡电荷的作用.     

改性三氧化二铬催化1,1,3,3-四氯丙烯氟化高选择性合成反式-1-氯-3,3,3-三氟丙烯研究

反式-1-氯-3, 3, 3-三氟丙烯 (HCFO-1233zd (E))是近年来正在研发的第四代发泡剂,其大气臭氧消耗潜能值为0.00024,温室效应潜能值为7.0,毒性低,常态下不燃,使用安全;它也是合成含氟精细化工品的中间体,以及合成氟树脂和氟弹性体的单体。本论文制备了Al,Zn,Co改性的Cr2O3催化剂,将其成功应用于1, 1, 3, 3-四氯丙烯（HCC-1230za）与氟化氢反应中,高选择性地合成HCFO-1233zd (E),复合催化剂Zn / Cr2O3显示高稳定性,其中HCC-1230za转化率高达99.4％,HCFO-1233zd（E）的选择性高达98.2％。反应条件诸如反应物HF / HCC-1230za 的摩尔比和反应温度等对产物分布有显着影响。在相对较低的温度（200?C）和较大的HF / HCC-1230za 摩尔比（10：1）下,对HCFO-1233zd（E）的选择性有利。通过XRD,XPS,BET和V70吡啶吸附红外光谱技术对复合催化剂Zn / Cr2O3进行了表征。 XRD结果表明,催化剂中大多数无定形Cr2O3和高度分散微晶相Cr2O3共同导致催化剂的高活性和高稳定性。HCC-1230za的转化率与预氟化处理催化剂Zn / Cr2O3的比表面积有关,催化剂的比表面积越高,催化活性越高。XPS光谱表明,在预氟化过程中,表面铬氧化物可能与F原子强烈相互作用,从而导致Cr原子的化学环境发生广泛变化。V70吡啶吸附红外光谱和氨-程序升温脱附技术结果证明尚未失活的催化剂Lewis 酸和Br?nsted酸中心的数目和强度与新制备的催化剂相比明显提高。     

基于3-吡唑-5吡啶-1,2,4-三唑和均苯四甲酸构筑的两个同构配位聚合物的晶体结构和磁性

以3-吡唑-5吡啶-1,2,4-三唑(H2L)和均苯四甲酸(H_4btec)为配体合成了2个新的同构配位聚合物[M(btec)_(0.5)(H_2L)]_n(M=Co(Ⅱ)(1),Cu(Ⅱ)(2)),通过X射线单晶衍射、元素分析、红外光谱等进行了结构表征。晶体结构分析表明配合物1和2是同构的,都属于正交晶系,空间群为Pbca。2个配位聚合物都是二维结构,通过N…H…O氢键形成三维超分子框架结构。此外对上述配合物进行了磁性研究,结果表明配合物1内通过羧基桥连的金属钴离子之间是弱的铁磁相互作用;配合物2中存在典型的順磁行为。     

LF-NMR和MRI对干制虾仁复水过程水分状态及品质变化的研究

采用低场核磁(LF-NMR)及其成像技术(MRI)研究干制虾仁在25℃复水过程中的水分含量、分布及状态变化,并通过线性回归分析不同复水时间干制虾仁的LF-NMR参数与质构特性及复水率的相关性。实验结果表明,干制虾仁复水过程中存在结合水、不可移动水和自由水3个组分峰,随着复水时间的增加,结合水无明显变化,而自由水、不易流动水含量增加,且自由度增加,流动性增大。LF-NMR参数(T_(22)、T_(23)、A_(22)、A_(23)和A_(Total))和硬度、咀嚼性、弹性、凝聚性以及复水率有极显著的相关性(R~2≥0.613),为干制虾仁复水过程中品质的快速无损预测提供了一种新方法。     

以RuCl3/SiO2为模板制备高性能镶嵌式钌基氨合成催化剂

合成氨工业是国家能源与战略的基石,是化学工业的支柱产业,随着国家产业升级与转型,对合成氨工业的能耗提出了较为严厉的要求.钌基催化剂被誉为继铁催化剂后的第二代氨合成催化剂,与铁催化剂相比,钌基催化剂在低温和低压下具有优异的催化性能.炭材料因具有低成本、高比表面积以及电子传输和热传输等独特性能,比其它化合物如MgO,Al_2O_3和BN等更适合作为Ru催化剂的载体,而且也是除铁催化剂外唯一已工业化的载体.虽然炭负载钌催化剂的甲烷化是不可避免的,但BP公司使用石墨化碳作为载体成功地解决了这个问题,并实现了工业化.为了进一步提高钌基催化剂性能,对钌炭催化剂的结构设计尤为重要.中孔炭(MC)孔隙结构发达,可以为钌纳米粒子的分散提供空间,从而有效提高金属钌的利用率,中孔炭负载的钌基催化剂在合成氨反应中表现出优异的催化性能.传统负载型钌基催化剂的制备一般采用浸渍法,虽然可获得高分散的Ru纳米粒子,但其只会分布在载体的表面,因此在反应过程中就容易发生金属纳米粒子的团聚和流失,大大降低使用寿命.而随着新材料制备技术的发展,对催化剂的设计合成方法的研究也越来越多.当金属纳米粒子被镶嵌在载体的壁上时,金属和载体之间就具有较强的相互作用,因而可以稳定金属纳米粒子.本文通过蔗糖原位炭化法将Ru纳米颗粒半嵌入在炭材料中制备镶嵌式Ru-MC催化剂,并采用HRTEM, CO化学吸附等手段系统研究了镶嵌式Ru-MC催化剂与传统浸渍法制备的负载型Ru/MC催化剂之间的差异.采用等体积浸渍法添加Ba和K助剂制备催化剂Ba-K/Ru-MC和Ba-Ru-K/MC.和Ba-Ru-K/MC催化剂相比, Ba-K/Ru-MC催化剂上钌炭相互作用力增强,不但有效提高了钌催化剂的催化活性,而且提高了该催化剂的抗甲烷化能力,从而提高了氨合成条件下催化剂的稳定性和使用寿命.采用该方法制备的钌基催化剂在400°C, 10000 h~(-1), 10 MPa和H_2/N_2=3.0的反应条件下,氨合成反应速率可以达到133 mmol/(g·h),其性能远高于目前报导的钌基催化剂和传统的熔铁催化剂.     

纤维素纳米晶体手性复合材料:结构色的调控与应用

结构色在自然界中扮演了重要的角色,在昆虫外骨骼、鸟类羽毛以及植物果实中广泛分布.纤维素纳米晶体(CNCs)的水悬浮液达到一定浓度时会自组装形成左旋的手性向列液晶结构,这种手性向列结构在水分挥发后仍能保持并形成光子晶体虹彩薄膜,具有极强的手性和光子晶体的双重性质.膜内的周期性层状结构与光线产生干涉、衍射作用,表现出复杂的...     

NiMoO4纳米线@ZnCo MOF(350)核壳结构复合材料的制备及其析氧电催化性能

采用液相合成法成功合成了一种新型的ZnCo金属有机骨架（MOF）纳米晶原位生长于NiMoO₄纳米线（NWs）表面的复合材料NiMoO₄ NWs@ZnCo MOF。经350 ℃低温热处理（所得产物命名为NiMoO₄ NWs@ZnCo MOF（350））后,仍旧较好地保持了前驱体的结构和形貌,但在ZnCo MOF内部出现了极少量的Co₃O₄相,证明发生了轻微热解。化学键C—O—Mo和相异质界面处产生的大量氧空位可以成为活性位点的来源。新的Co₃O₄相的形成也导致异相界面的进一步增加。此外,少量的热解使核壳结构表面更加粗糙、疏松和多孔,产生更高的比表面积、更快的离子扩散路径和更好的导电性。因此经惰性玻碳电极测试,在10 mA·cm^-2电流密度下电催化剂表现出360 mV的低过电位,并保持了30 000 s的长期催化稳定性。     

2021年北京学业水平等级性考试化学卷命题理念的分析*

结合典型试题分析,从基础知识的融会贯通、学科能力的有效发展、学科思想的深入渗透等3个方面,探讨了2021年北京学业水平等级性考试化学卷的命题理念。说明了试题在营造良好教考互动生态、破除机械刷题、衔接高等教育和中学教育过程中发挥的积极作用。     

基于贝叶斯参数优化的无模型自适应硅单晶直径控制

直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。