基于多阶导数拉曼光谱组合技术的矿物油模式分类

为了实现对法庭科学领域重质矿物油物证的快速、准确、无损的鉴定,该文基于光谱分析技术提出了一种多阶导数光谱数据组合分析的方法。收集了80种不同型号、不同厂家的重质矿物油样本,利用傅里叶变换拉曼光谱分析法采集样本的原始光谱数据和导数光谱数据,并通过结合化学计量学构建分类模型。在构建的主成分分析(PCA)结合径向基函数神经网络(RBF)分类模型中,对单独的原始光谱、一阶导数谱和二阶导数谱数据的训练集准确率分别为80.0%、86.7%和86.2%,测试集准确率分别为73.3%、80.0%和72.7%;对组合后的原始光谱+一阶导数谱、原始光谱+二阶导数谱和一阶导数谱+二阶导数谱数据的分类中,训练集准确率分别为97.0%、96.7%和100%,测试集准确率分别为85.7%、90.0%和100%。结果表明,对组合后的导数光谱与原始光谱构建分类模型,准确率更高。其中,基于一阶导数谱+二阶导数谱数据构建的PCA结合RBF分类模型的结果最为理想,准确率达100%。而K最近邻算法模型由于受到样本不均匀的影响,整体分类准确率均较低。利用组合的导数光谱与原始光谱数据构建分类模型能够实现对重质矿物油样本的快速、准确、无损鉴别,可为光谱组合技术在法庭科学及其他分析测试领域的应用提供一定的借鉴和参考。     

脂松节油及其主要衍生物的红外光谱特征

本文以脂松节油为原料合成了几种具有代表性的衍生物，并分析和比较了脂松节油及其衍生物的红外光谱特征。     

N,N-二乙基蒎酮酸酰胺合成的研究

松节油的主要成分α-蒎烯在十二烷基硫酸钠的乳化作用下用高锰酸钾氧化,生成蒎酮酸。研究了氧化过程中各种反应因素的影响,得出较适宜的反应条件,蒎酮酸的收率在60%以上。蒎酮酸经过酰氯化后再和二乙胺反应,合成了可能有生物活性的N,N-二乙基蒎酮酸酰胺。     

松节油及α-蒎烯和β-蒎烯的臭氧化反应

松节油的主要成分是 α-蒎烯和 β-蒎烯 ,经臭氧化反应后分别生成蒎酮醛和诺蒎酮的前提化合物 [1] ,它们是合成珍贵香料鸢尾酮和 4-异丙基环己酮衍生物等香料的中间体 .α-蒎烯和 β-蒎烯在气相中的臭氧化反应动力学 [2 ]和 β-蒎烯的液相臭氧化反应 [3]已有研究 ,但 α-蒎烯和 β-蒎烯混合物以及松节油在溶液中的臭氧化反应选择性未受到关注 ,影响了松节油的直接臭氧化深加工利用 .采用松节油直接臭氧化是降低由 α-蒎烯合成鸢尾酮成本的重要途径 .本文通过 α-蒎烯和 β-蒎烯二元混合物及松节油在乙醇中的臭氧化反应的实时反应物浓度分析 …     

神华煤直接液化残渣热解特性研究

通过热重分析技术考察了神华煤直接液化残渣的热解特性。结果表明,和煤热解相比,在相同条件下残渣热解具有更大的失重率和失重速率。残渣热失重分为三个阶段,在173℃以前为残渣热解第一阶段;从173℃～510℃是残渣热解第二阶段,此阶段为残渣的主要失重阶段;510℃以后是残渣热解的第三阶段,在这个阶段残渣继续失重,此阶段的失重是由于残渣的二次分解和残渣中的矿物质分解造成的。通过比较脱油前后残渣热失重曲线发现,残渣主要失重是由于残渣中重质油、沥青烯以及前沥青烯的热解以及挥发造成的。通过脱灰残渣的热解发现,与原残渣相比,脱灰后残渣的失重量变小,矿物质的分解和残渣中有机组分的缩聚是温度高于649℃以后残渣失重的主要原因。由热解特征参数看出,脱油残渣的初始热解温度、最大失重温度以及剧烈热解终温均高于原煤,说明和原煤相比,脱油后残渣中惰性组分不易热解。与原煤和四氢呋喃脱油渣相比,残渣具有最大的失重速率,这是由于残渣中含有大量重质油、沥青烯以及前沥青烯造成的。     

重质油分子化学结构分析及性质预测

对重质油HVGO基本物性和化学结构进行了详细分析和研究.利用实验得到的核磁共振氢谱、相对分子质量、红外光谱等数据,采用改进的Brown-Ladner方法,获得重质油的化学平均结构为C24H38S0.33N0.04.并采用分子动力学与密度泛函相结合的方法,获得重质油平均分子的最可几空间构象,分析其相关电子性质可知,苯环的电子云密度较大,较易被吸附在分子筛催化剂表面,发生催化反应,由此建议加工此类重质油的催化剂应采用具有梯级孔道分布的催化剂以保证裂解性能和产品选择性.