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A novel TPPTS-Rh/SiO2 catalyst, prepared by directly modifying a heterogeneous high-surface-area Rh/SiO2 catalyst with water-soluble TPPTS ligands, could decrease the resistance of masstransfer in water/oil biphasic media for the hydroformylation of higher olefins. The catalytic performancefor hydroformylation on this biphasic TPPTS-Rh/SiO2 catalyst system was higher than those of thetraditional biphasic HRhCO(TPPTS)3 systems, owing to the chemical bonds between the highly dispersedRh metal particles and the TPPTS ligands. The catalyst system is applicable for hydroformylation ofhigher olefins such as 1-dodecene. 相似文献
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研制新型全自动红外测油仪。通过对进样系统、萃取系统、吸附过滤系统和检测系统自动化和集成化设计,实现了对水中油分的全自动检测。仪器的测量范围为0~200 mg/L。自动进样器取样体积误差在1%以内,仪器示值误差在样品浓度不大于10 mg/L时为0.1 mg/L,样品浓度大于10 mg/L时为0.9%,仪器重复性为0.2%(n=6),零点漂移为–0.1 mg/L,示值漂移为0.6%,最小检出浓度为0.1 mg/L,两种水样测量结果的相对标准偏差分别为1.28%和0.91%(n=11),加标回收率分别为96.8%和96.1%,检出限为0.006 mg/L。该仪器测量准确,性能稳定,能够降低工作强度,提高工作效率,减少有机物危害,为环境监测提供有效保障。 相似文献
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吐鲁番-哈密盆地煤成油研究 总被引:8,自引:0,他引:8
吐鲁番-哈密盆地是典型的煤成油盆地,主要源岩为中、下侏罗统煤系,煤成油的主要贡献者是基质镜质体及木栓质体。原油主要地球化学特征是富含链烷烃(70%—80%)、高姥/植比(6—8)、富重碳同位素(δ~(13)C为—26‰至—23‰PDB)和C_(29)甾烷占绝对优势,煤的生烃过程具多阶性,早生早排是煤成油的基本特征。 相似文献
28.
高水相W/O型乳化膏体油膜稳定性的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高水相W/O型乳液是指水相体积占74%以上,属于高度不稳定的分散体系[1,2].乳化炸药的问世,使这种高水相W/O型乳液有了新的实际应用.这种炸药是90%~95%重的硝酸铵盐(占水相80%~90%重)水溶液高度分散在5%~10%的油相中构成W/O型乳... 相似文献
29.
嘌呤(核苷)是机体细胞生命活动中的主要遗传物质,但目前缺乏对僵蚕中该类成分的整体定量研究。该文采用ACE Excel 2 AQ水性柱(2.1 mm×150 mm,2μm)进行分离,以10 mmol/L磷酸二氢钾水溶液-甲醇为流动相,分别优化了样品提取与色谱条件,建立了中药僵蚕中嘌呤(核苷)类成分的超高效液相色谱-紫外(UPLC-UV)指纹图谱方法。利用四极杆-飞行时间质谱(Q-TOF MS)对9个特征峰物质进行二级鉴定,并对其质谱裂解规律进行总结。其中,2′-甲氧基-鸟苷单磷酸、6-(β-羟基乙基氨基)-嘌呤、2′-甲氧基-腺苷单磷酸和N6-(2-羟乙基)-腺苷首次从僵蚕中鉴定。基于该方法,对其中的鸟嘌呤、尿苷、腺嘌呤、鸟苷、6-(β-羟基乙基氨基)-嘌呤、腺苷、N6-(2-羟乙基)-腺苷7个成分进行绝对定量测定。2′-甲氧基-鸟苷单磷酸和2′-甲氧基-腺苷单磷酸因缺乏对照品,采用相对定量分析。结果表明,各指标成分的精密度、重现性、稳定性、耐用性的相对标准偏差(RSD)均不大于5.0%,7种成分的线性关系良好(r^(2)≥0.9994),检出限(LOD)为0.266~0.474μg/mL,定量下限(LOQ)为0.843~1.58μg/mL,平均加标回收率为94.0%~101%,RSD不大于3.4%。采用该方法对13批不同产地僵蚕药材进行分析,发现各成分含量具有显著差异。该研究可为僵蚕的质量评价提供技术支持和科学依据。 相似文献
30.
木器漆碎片的检验鉴定是微量物证检验中一项重要工作,实验借助红外光谱分析技术和判别分析,对木器漆的品牌归属实现了高效、准确的鉴别。实验收集了北京梅菲特、天津裕北等18个品牌的78种木器漆样本的红外指纹光谱图,选择自动基线校正预处理谱图,分别对每一种品牌的全部样本数据进行降维处理,对原始数据与降维后数据进行判别分析建立分类模型。经降维处理后的样本数据判别准确率达100%,而仅使用Fisher判别的结果为81.8%,表明采用降维法对数据预先处理可以一定程度提高木器漆分类的准确性。结果表明,红外指纹光谱结合判别分析模型对不同品牌水性木器漆的样本进行识别是可行的,为水性木器漆种类的快速鉴别提供理论支持。 相似文献