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31.
C12-2-En-C12•2Br与SDS混合水溶液的胶团化研究 总被引:5,自引:0,他引:5
与[C12H25N+(CH3)2CH2]2•2Br-(简记为C12-2-C12•2Br)/ C12H25SO4Na(SDS)混合水溶液相比,随着联接链上乙氧基团(E)数目增加,[C12H25N+(CH3)2]2C2H4(OC2H4)n•2Br-(简记为C12-2-En-C12•2Br, n=2,3)与SDS混合水溶液澄清区域明显增大. C12-2-E3-C12•2Br/SDS混合胶团化过程中二组分产生了协同效应,理论预测在澄清区域所能达到的最小临界胶团总浓度(cmcT,min)= 0.0339 mmol•L-1,对应的SDS在溶液体相中的摩尔分数(x2*)=0.447.当水溶液体相中SDS摩尔分数(x2)=0.5时,混合胶团总聚集数(NT)=36,混合胶团中SDS的摩尔分数(x2M)=0.43. 相似文献
32.
Ru_n(n=2~8)金属团簇的结构和能级分布的DFT研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用密度泛函理论中的广义梯度近似(DFT/GGA)方法,对Run团簇(n = 2~8)的几何结构与稳定性、束缚能以及能级分布的关系进行了研究,并分析了随着团簇原子数的增加,团簇的几何结构和费米能级的变化,结果表明:Ru簇的几何结构在4个原子以前是平面结构,而从5个原子开始为空间立体的稳定结构,束缚能随金属原子数的增加而增加。能级结构呈明显的分立特征,费米能级随原子个数的增加而增加,但从Ru7开始又有所降低,且团簇的能量间隙逐渐减小,趋近于大块金属的能级特征。 相似文献
33.
34.
35.
连接基团链长度对季铵盐二聚表面活性剂C12-s-C12·2Br在水溶液中胶团化行为的影响 总被引:12,自引:1,他引:12
用电导法、稳态荧光法和粘度法研究了二聚表面活性剂C12-s-C12*2Br分子中的连接基团链长度(s=2, 3, 4, 6)对其在水溶液中聚集行为的影响. 实验发现, C12-s-C12*2Br的胶团生成能力远比其单体C12TABr强得多, 前者cmc值较后者降低一个数量级. 胶团聚集数N随表面活性剂浓度c的增大而增大, 其中当s=2时的N值在c=7.7 mmol/L后开始急剧增大. 计算结果表明, 此时胶团形状发生了明显变化, 形成了椭球形的胶团. 粘度测定结果也证实了这一点. 相似文献
36.
藻胆体核心复合物结构与功能的研究(Ⅱ) 总被引:1,自引:0,他引:1
从螺旋藻藻胆体中分离出4种不同种结构和光谱形式的变藻蓝蛋白复合物API、APⅡ、APⅢ和APB,利用吸收光谱、荧光光谱比较了三聚体和单体的光谱特性,通过对吸收光谱的光谱解叠以及各组分的归属,研究了变藻蓝蛋白复合物内各色团间相互作用的性质和在能量传递中的功能,结果表明,复合物内色团间的作用关系可以用Forster偶极-偶极作用机制来解释,由于妆蛋白和同源亚基的存在影响其结构的对称性,进而影响各色团间 相似文献
37.
纳米尺寸团簇NinZrn(n=3~5)的几何结构与成键规律研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据化学键理论与拓扑原理,设计了团簇NinZrn(n=3-5)的可能几何构型,并用从头算方法进行构型优化,结果表明,由NiZr组成的团簇原子间的Zr-Zr和Zr-Ni键明显较强,而Ni-Ni的成键较弱,并发与NinZrn(n=3-5)团簇电子性质与有机烯烃分子等瓣相似,原子之间的成键按照强弱相间的规则分布。 相似文献
38.
为了在分子层次上揭示相关催化反应的机理, 人们对过渡金属氧化物团簇与碳氢化合物分子反应进行了大量研究. 相比于过渡金属氧化物团簇阳离子, 阴离子对一些碳氢化合物的活性弱得多, 因此研究还很少. 在本工作中, 我们通过激光溅射产生钒氧团簇阴离子VxOy, 产生的团簇在接近热碰撞条件下与烷烃(C2H6和C4H10)以及烯烃(C2H4和C3H6) 在一个快速流动反应管中进行反应, 飞行时间质谱用来检测反应前后的团簇分布. 在VxOy与烷烃的反应中, 生成了产物V2O6H-和V4O11H-; 在与烯烃的反应中, 产生了相应的吸附产物V4O11X-(X=C2H4或C3H6). 密度泛函理论计算表明: V2O-6和V4O-11可以活化烷烃(C2H6和C4H10)的C—H键, 也可以与烯烃(C2H4和C3H6)发生3+2环化加成反应形成一个五元环结构(-V-O-C-C-O-), C—H键活化与环加成反应都需经历可以克服的反应能垒. 理论计算与实验观测结果相符合. V2O-6和V4O-11团簇都具有氧原子自由基(O·或O-)的成键特征, 活性O-物种也经常出现在钒氧催化剂表面, 因而本研究在分子水平上, 揭示了表面活性氧物种与碳氢化合物反应的机理. 相似文献
39.
40.
A three dimensional pharmacophore model has been generated for glycogen synthase kinase-3 (GSK-3) inhibitots. A dataset consisting of 89 compounds was selected on the basis of the information content of the structures and activity data as required by the CATALYST system. The optimum model with four features (one hydrogen-bond acceptor unit, one ring aromatic unit, and two hydrophobic aromatic units) was selected with a good correlation coefficient (0.95). This model is able to predict the activity of other known GSK-3 inhibitors not included in the model generation, and can be further used to identify structurally diverse compounds with desired biological activity by virtual screening. 相似文献