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1.
根据核磁共振的峰数及Randic的碳原子支化度,提出了碳原子特征值.基于连接矩阵和碳原子特征值,建立新的连接指数 mY.其中的0阶连接性指数 0Y很容易计算,且对烷烃异构体有很强的区分能力.将157种气态链烷烃的标准熵与其 0Y相关联, R=0.9985, 属于优级模型.与Randic指数的 0χ及倪才华等提出的信息拓扑指数Ix、 IW比较, 0Y具有良好的性质相关性与结构选择性. 相似文献
2.
3.
环糊精参与的过渡金属催化有机反应 总被引:1,自引:0,他引:1
环糊精是一种通过α-1,4-糖苷键将D-吡喃葡萄糖单元连接在一起而形成的环状低聚糖,具有"内疏水、外亲水"的刚性锥形空腔结构.正是由于这个独特的"内疏水、外亲水"空间结构,使得环糊精从被发现以来,越来越受到科学工作者的关注.过渡金属催化剂作为重要的工业催化剂,与环糊精体系结合可同时发挥金属的催化性能和环糊精的分子识别和相转移等功能,极大地改善其催化性能.主要综述了环糊精参与的过渡金属催化的有机化学反应,以金属价态分类介绍了常见的0至4价过渡金属参与催化的有机反应,并对环糊精参与的金属共催化体系的未来发展前景进行了展望,预计今后该催化体系将会有更广阔的应用,不断开发出更加高效和更有选择性的催化系统. 相似文献
4.
羰基铑催化剂由于其加氢性能较弱,在羰基化反应的研究中,通常仅作为烯烃氢甲酰化制醛的催化剂。产物中得不到醇。本文则报道了以Rh_2(AcO)_4和Rh_6(CO)_16为催化剂,在一个反应器内进行烯烃氢甲酰化,加氢制醇的研究。系统考察了Rh/Pbu_3/EtOH催化体系受各种反应条件的影响。在最佳反应条件下,烯烃转化率达100%。对醇选择性亦在99.5%以上,正异构比在2以上.为烯烃一步制醇建立了铑系催化新体系。文中并利用红外光谱测定了反应过程的催化剂物种.实验证明,由烯烃一步制醇是由烯烃首先进行氢甲酰化反应,然后由生成的醛进一步加氢成醇的一个串联反应过程。前一步骤反应速度较快,2h内可使95%以上的烯烃转化为醛,后面由醛加氢成醇则进行缓慢,在100—120℃下,至少22h,才能使醛全部转化为醇。 相似文献
5.
6.
在磷酸、硼酸及乙酸组成的缓冲介质中,齐墩果酸与β-环糊精反应生成包合络合物,其包合摩尔比为1比1。包合物的激发波长及发射波长的峰分别位于355nm及404nm处,在25℃条件下的结合常数为71L.mol-1,还测定了反应的热力学参数。测得ΔH0与ΔS0均大于0,说明此包合反应为吸热反应。测得ΔG0值小于0,且随反应温度升高而变得更负,说明此反应在试验条件下能自发进行,而随反应温度的升高,反应的自发性增强。 相似文献
7.
不饱和链烃沸点的拓扑研究 总被引:4,自引:0,他引:4
基于邻接矩阵与边价 (fi)定义边价连接性指数 ( mF) ,其中的0 F ,1 F与 2 94种不饱和链烃 (包括烯烃、炔烃及烯炔烃 )的沸点 (Tb)关联 ,得到良好的数学模型 :ln( 70 0 -Tb) =6 5 2 3 3 1-0 0 0 4880 F2 -0 3 46771 F0 5(n =2 94,R =0 9979,R2 =0 995 8,F =3 490 4,S =5 12 ) ,该回归模型经Jackknife法检验具有总体稳健性 .可以预示 ,该指数将在定量构效关系研究中成为重要参数 . 相似文献
8.
9.
有机污染物的生物富集因子与拓扑指数的数学模型 总被引:1,自引:1,他引:1
依据价连接性指数(xi)、电性拓扑态指数(ej)及电性距离矢量(mk)构建239种有机污染物生物富集因子(FBC)的6参数QSFR(定量结构-生物富集因子相关性)模型, 不仅相关程度高, 而且所用自变量数少. 该模型的传统相关系数(R2)为0.821, LOO(levae-one-out)交互验证系数(Q2)为0.809, 证明具有良好的稳健性及预测能力. 根据进入该模型的6个参数可知, 影响有机污染物FBC的主要结构基团是: —C—、>C—、—O—、—X、—NH2以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素. 可以认为在生物富集过程中,“诱导契合机理”也发挥一定作用. 对自变量集进行正交变换, 既不影响模型的相关性, 又能降低其自相关性. 相似文献
10.
为了预测二元无机物的标准熵,基于分子图的连接矩阵和离子参数gi、qi,提出了一种新的连接性指数mQ, mG及其逆指数mQ’, mG’。 qi、gi定义为:qi=(1.1+Zi1.1) /(1.7+ni), gi=(1.4+Zi) /(0.9+ri+ri-1),其中Zi 、ni和 ri分别代表离子i的电荷数、最外层主量子数和半径。从0Q, 0Q’, 1G,和1G’,利用多元线性回归分析方法和人工神经网络方法,可以构建优良的QSPR模型。对371个二元无机物,其多元线性模型及神经网络模型的相关系数、标准偏差和平均绝对偏差分别是:0.9905, 8.29 J.K-1.mol-1, 6.48 J. K-1.mol-1, 0.9960, 5.37 J.K-1.mol-1 和 3.90 J.K-1.mol-1。留一法交叉验证表明,其多元线性模型具有良好的稳定性。两个模型对187个未进入模型的二元无机物的标准熵的预测值和实验值之间的相关系数、标准偏差和平均绝对偏差分别是:0.9897, 8.64 J. K-1.mol-1, 6.84 J. K-1.mol-1, 0.9957, 5.63 J.K-1.mol-1, 和 4.18 J.K-1.mol-1。研究表明,本文方法在预测二元无机物标准熵时比文献方法更有效,两种模型均能较精确的预测二元无机物的标准熵,且神经网络模型的预测结果更精确。 相似文献