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101.
102.
103.
104.
合成并表征了2个新的基于6-甲氧羰基-4,4''-二甲基-2,2''-联吡啶的单核铜(Ⅰ)双膦配合物[Cu(mmbpy)(dppp)]ClO4(1)和[Cu(mmbpy)(dppb)]ClO4(2)。研究结果表明,铜(Ⅰ)配合物1和2均表现为扭曲变形的N2P2四面体几何构型,其P-Cu-P键角受辅助双膦配体控制。在常温下,这2个铜(Ⅰ)配合物在固态时均具有发光性质,并且相对于双膦配体亚甲基链的长度,P-Cu-P键角对其光物理性质的影响更为显著。在2,2''-联吡啶环上引入2个甲基取代基对改善铜(Ⅰ)配合物的发光性能也被证明是有效的。 相似文献
105.
建立了同时测定化妆品中4种禁用醛酮化合物(巴豆醛、苯乙酮、2,4-二羟基-3-甲基苯甲醛和2-亚戊基环己酮)的高效液相色谱(HPLC)分析方法。样品使用50%乙腈(体积比)溶液提取,经AQ-C18(4.6 mm×150 mm,5μm)色谱柱分离后,高效液相色谱/二极管阵列检测器检测,以保留时间和紫外吸收光谱定性,外标法定量,高效液相色谱-质谱/质谱法确证。结果表明,4种醛酮化合物在0.05~2.0 mg/L质量浓度范围内呈良好的线性关系,相关系数均不小于0.999 9;方法检出限和定量下限分别为0.5~1.0 mg/kg和1.5~3.0 mg/kg。样品加标回收率为89.0%~106.7%,相对标准偏差(RSDs,n=6)为2.0%~6.9%。该方法准确可靠,适用于化妆品中4种禁用醛酮化合物的测定。 相似文献
106.
利用合成的两性离子二酸配体1-(4-carboxylatobenzyl)pyridinium-4-carboxylate(HL), 通过调变合成条件, 制备了2个低维的配合物{Cd(L)2·4H2O}n(1), 和{[Cd(L)(N3)]·3H2O}n (2), 并对其进行了元素分析(EA)、红外光谱(IR)、热重(TG)、荧光光谱及X-射线单晶衍射测定。分析结果显示化合物1中八配位的Cd(Ⅱ)离子被4个L配体连接形成一维链状结构。而化合物2中六配位的Cd(Ⅱ)离子被双羧基-叠氮三重桥联形成二维层状结构。固体荧光测试表明配体的配位方式明显影响其荧光发射。 相似文献
107.
催化湿式氧化中铜基催化剂的流失与控制 总被引:9,自引:0,他引:9
制备了催化湿式氧化处理有机废水用铜基催化剂,并用XRD,XRF和TG-DTG等手段对催化剂进行了表征,对催化剂及其前驱体的组成和结构进行了分析鉴定.结果表明,由类水滑石结构的前驱体焙烧得到的催化剂Cu-Al-Zn-O,其活性组分铜的流失得到了控制;在氧化降解苯酚、十二烷基苯磺酸钠和磺基水杨酸时,在初始氧分压0.5MPa和160~220℃的反应条件下,催化剂活性组分铜的流失量小于0.3mg/L.对催化剂活性组分不易流失的原因进行了理论解释和计算. 相似文献
108.
近红外光谱快速测定红花逆流提取过程中羟基红花黄色素A的含量 总被引:4,自引:0,他引:4
采用近红外光谱(NIRS)透射法对红花罐组式逆流提取过程中羟基红花黄色素A(Hydroxysafflor yellow A,HSYA)的含量进行快速无损的测定.在红花逆流提取过程中,以高效液相色谱法(HPLC)为对照分析方法,测定提取液中羟基红花黄色素A的含量,运用偏最小二乘(PLS)法建立NIR光谱与羟基红花黄色素A的HPLC分析值之间多元校正模型,并对逆流提取过程的未知样本进行含量预测.校正模型相关系数达到0.982,预测相关系数达到0.965,RMSEC和RMSEP分别为0.053和0.075,RSEC和RSEP分别为3.96%和5.25%.结果表明,NIRS可以作为一种准确、快速、无损的检测方法用于检测中药逆流提取过程有效成分含量变化规律. 相似文献
109.
车轴修复用热喷涂层厚度对微动损伤行为的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
选取经过2次修补的旧车轴,按照实物轴直径的25%比例加工成试验轴后组装成轮对,在模拟轮轴试验台上运行至出现疲劳裂纹后再将其切除,将表面进行滚压处理后喷涂厚0.5mm和1.0mm的Cr-Ni合金涂层进行尺寸修复.对修复轴进行1.2×107次循环的模拟损伤试验,用扫描电子显微镜分析模拟损伤试验后涂层磨损表面及疲劳断口形貌,用X射线光电子能谱仪分析磨损表面氧化物组成.结果表明:在选定的试验条件下,0.5mm厚的修复涂层具有较高的耐微动疲劳和磨损能力,能延长车轴使用寿命;而微动应力使1.0mm厚的涂层磨损表面产生较厚的加工硬化层和较严重的氧化破损、并生成较多的层内横向裂纹,对车轴的疲劳性能反而不利. 相似文献
110.
为助力科技型创新企业准确且快速地从外部捕获创新技术机会, 提出一种企业技术机会发现和辅助决策方法. 首先, 挖掘领域内的技术热点、技术重点和有潜力的技术作为领域技术创新机会. 然后, 通过关联规则分析领域技术机会和企业已有技术之间的相关性, 进一步结合技术掌握度和新颖度, 识别更适合企业的技术创新机会. 最后, 创新性地采用Sen-BERT语言模型和K-means聚类方法构建技术功效矩阵, 辅助企业从功能需求的角度进行技术创新决策. 以电动汽车领域为例验证了该方法的可行性. 相似文献