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951.
952.
953.
954.
设计并合成了两种新型查尔酮衍生物1-(2,5-二甲氧基苯基)-3-(芘-1-基)丙烯酮(a)和1-(3,4-二甲氧基苯基)-3-(芘-1-基)丙烯酮(b),其结构经IR, 1HNMR, 13CNMR, LC-MS等表征。测定了化合物的紫外(UV-Vis)和荧光(FL)谱图,并对a和b进行了理论计算和热特性研究。在B3LYP/6-311+G(d,p)理论水平上对化合物a和b进行了结构优化。前线轨道分析表明:a和b分子的能隙分别为3.24 eV和3.08eV,存在分子内电荷转移现象。飞秒Z-扫描结果显示:a和b在515 nm和532 nm处表现出反饱和吸收与超快光学响应。热性能、理论计算和非线性吸收实验结果一致表明:化合物a和b在非线性光学领域有潜在应用前景。
相似文献
955.
建立了一种基于改良QuEChERs的样品前处理新方法,并通过气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱(GC-Orbitrap HRMS)对海参样品中的有机氯农药类(OCPs)、多环芳烃类(PAHs)、酞酸酯类(PAEs)、多氯联苯类(PCBs)及其他农药类(ACs)等10大类289种具有健康风险的有机污染物进行了高通量高精准的定性鉴别和定量分析。通过将传统的QuEChERs方法与柱净化方法结合,提出了一种基于改良QuEChERs的简便生物样品制备新方法,经弗洛里硅土(Florisil)柱净化后脂含量降低了99.9%,显著减少了基质效应对分析结果的干扰,可在高分辨质谱(6万分辨率)全扫描模式下对289种目标化合物同时进行高精准定性筛查和定量分析。该方法定量限约0.56~57.8 pg/g,线性范围约6个数量级,回收率范围为40%~120%。由于Q Exactive GC-Orbitrap HRMS具备较高的质量分辨率和灵敏度,因此对目标化合物的定量限显著优于常规的色谱和质谱分析方法,常规方法无法检出的超痕量有机污染物利用该研究开发的方法可进行精准定量。基于此高覆盖度多目标分析方法对养殖场采集的海参样品进行分析,共从海参体内检出100种有机污染物,其中PAHs、ACs、PAEs、OCPs类检出总含量相对高于其他类污染物,总含量均值分别为157.8、153.2、64.4和46.4 ng/g dw。9-氯芴、5-氯苊、3-甲基胆蒽等多种新污染物首次在海参样品中检出,但含量都非常低。该方法简单高效,定量限低,线性范围宽,结果准确。此高覆盖度多目标分析方法可广泛应用于各种水产品中风险物质的广谱筛查和精准定量,为食品安全和绿色养殖提供技术支撑。 相似文献
956.
利用DFT/TDDFT方法研究了5种带有不同取代基的N-杂环卡宾配体对铼配合物发光性能的调控作用,从而筛选出有望作为有机发光器件(OLEDs)蓝色发射源的配合物.通过研究配合物的电子结构和光谱性质的关系,总结取代基影响发光性能的变化规律,预测磷光量子产率和其在OLEDs中的性能.结果表明,N-杂环卡宾配体上引入供电子能力不同的取代基,主要影响最低空轨道(LUMO)的能量大小.在配合物2和3中,供电子取代基(—NH2,—OCH3)会使之增加,从而使吸收和发射光谱能量增加,并且有可能提高磷光量子产率.研究了配合物在不同溶剂中的光谱性质,发现溶剂极性增加也可以改变光谱位置.另外,配合物2和3在OLEDs中表现出较好的电荷迁移平衡,有望成为性能较好的蓝色发光材料. 相似文献
957.
将多环笼状骨架有机物在绘图软件ChemDraw中用“橡皮擦”分步擦去短桥转化为二环体系明确其主环和主桥头,其后在此化合物的结构式中用记号标明其主环和主桥头,按多环化合物的编号原则进行编号命名,即可得到此复杂结构有机物的命名。 相似文献
958.
959.
高效地产生相互正交的各阶轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)模式具有重要的研究价值.目前全光纤系统中高效地产生高阶轨道角动量模式的方法主要是基于二氧化碳激光器加工的长周期光纤光栅(long period fiber grating,LPFG).然而产生高阶模式的光栅需要强的折射率调制与小的光栅周期,因此二氧化碳激光器高的功率和大的聚焦光斑不利于其刻写的重复性、成功率和延展性.为了解决这一问题,本文首次提出并制作了基于飞秒激光加工的三阶OAM模式转换器,在六模光纤上加工出了非对称的长周期光纤光栅,实验结果表明其在1550 nm附近能将基模转换为三阶的角向线性偏振模式LP31模式,模式转换效率为98%,该模式可进一步被叠加转化为三阶OAM模式.与此同时,在1310 nm附近,该光栅还能够产生角向一阶径向二阶的OAM模式.本文证明了飞秒激光加工提供了一种可用于全光纤系统,具有高重复刻写性的长周期光纤光栅来产生高阶OAM模式的思路. 相似文献
960.
加速器束流轨道校正对于加速器稳定运行具有非常重要的作用,精确预测加速器束流轨道的变化对于实现束流自动化校准也具有重要意义。通过对束流轨道变化的准确预测,可以为调整加速器控制参数提供可靠的信息,从而实现对束流的精确控制和调节。通过研究束流在直线加速器中等能量传输段的传输过程,利用模拟加速器数据,基于多级级联的反向传播(BP)神经网络搭建了加速器束流轨道预测模型,能够实现对束流轨道参数的预测。结果表明,与采用传统单隐层BP神经网络建立的预测模型相比,多级级联BP神经网络能够实现更高的预测精度与可靠性,为直线加速器中等能量传输段的优化设计和束流轨道自动化校准提供了一种有效的方法。 相似文献