过渡金属4,4′,4″,4''''''''''''-四磺酸酞菁配合物的吸收光谱

报导了钼和第一过渡系列金属(Fe,Co,Ni,Cu,Zn)四磺酸酞菁配合物的吸收光谱。发现第一过渡系列Co,Ni,Cu,Zn四磺酸酞菁配合物在有机溶剂中的吸收光谱为单峰曲线(主峰),其极大值(λ_(max))有如下规律:Co~Ⅱ相似文献   

精黄石化学分析方法初探

精黄石又称黄浆石 ,产于自贡。精黄石早在明清就作为建筑石材 ,2 0世纪 90年代自贡市鸿鹤化工股份有限公司首先开发利用作为新型的化工防腐材料 ,效果良好 ,经济效益可观。精黄石由于具有许多优良的性能 ,越来越多地受到有关专家的重视。研究精黄石的分析方法 ,不仅填补了这方面的空白 ,而且对精黄石的开发利用提供科学依据。精黄石的主要成分是ＳｉＯ2 ,并含有少量的铁、铝、钙、镁等。在无机材料中ＳｉＯ2 的测定方法比较多。主要有盐酸二次脱水重量法[1] 、盐酸一次脱水钼蓝光度法[1,2 ] 、动物胶重量法[3] 及其它方法[4～ 8]等。通过试…     

气相色谱填充柱改装成毛细管柱的研究

针对上分103型气相色谱仪，改装填充柱为毛细管柱后其性能良好，各项指标均达到同类仪器水平。     

以双水杨醛缩二氨基硫脲合铜(Ⅱ)为载体硫氰酸根离子选择性电极的研究及其应用

以双水杨醛缩二氨基硫脲合铜(Ⅱ)[Cu(Ⅱ)-ATBSAD]为中性载体制备PVC膜电极,该电极对SCN-具有优良的电位响应特性。采用紫外光谱技术和交流阻抗技术研究了该电极对SCN-的响应机理。电极在磷酸盐缓冲溶液(pH5.0)中,SCN-浓度在1.0×10-1～1.4×10-7mol/L范围内呈近能斯特响应;斜率为-56mV/pSCN-(26℃);检出限为5.6×10-8mol/L。Cu(Ⅱ)-ATBSAD载体膜电极对SCN-具有较好的选择性,一些常见阴离子对电极的干扰较小。将此电极用于废水中硫氰酸盐含量的测定,结果与高效液相色谱法一致。     

高效液相色谱法测定银杏叶提取物中黄酮含量

银杏叶提取物具有多种生物活性.其中的黄酮是其主要药效成分.建立快速、高效、成本低廉的分析方法是非常必要的.在NANONSPACE SI-2型高效液相色谱仪上建立了测定银杏叶提取物(EGB)中总黄酮含量的方法.色谱条件:应用Shiseido MG C18色谱柱(1.5 mm×250 mm,5μm);流动相为甲醇∶0.5%磷酸(48∶52);流速200μL/m in;检测波长360 nm;进样量1μL.3种黄酮苷元有良好的分离度,并通过稳定性实验和加标回收实验,验证了方法的稳定性和可靠性.槲皮素浓度在40~200μg/mL;线性关系良好,r=0.999 8;槲皮素的平均回收率为99.2%.     

双水杨醛缩乙二胺合铜(Ⅱ)席夫碱金属配合物的合成及应用

合成了双水杨醛缩乙二胺合铜(Ⅱ)[Cu(Ⅱ)-EDBSAD]席夫碱金属配合物,并以该配合物为中性载体制备PVC膜电极,该电极对SCN-具有优良的电位响应特性,在pH=5.5磷酸盐缓冲溶液中,SCN-浓度在1.0×10-1～1.0×10-7 mol/L之间具有能斯特响应,校准曲线方程为Ｅ(mV)＝-51.75lg cSCN--255.29,检测下限为5.6×10-8 mol/L。 将电极用于废水中硫氰酸盐含量的测定,结果与高效液相色谱法基本一致。     

微波消解-原子吸收光谱法间接测定垃圾中的硫含量

建立了用微波消解技术处理样品,原子吸收光谱法间接测定城市生活垃圾中硫含量的分析方法。优化了微波消解及原子吸收仪器的最佳操作条件。方法可用于城市生活垃圾中硫的测定,相对标准偏差小于2.5%,回收率为95.3%～101.7%。     

铜(Ⅱ)-硫氰酸盐-乙基紫-微乳液分光光度法测定钢样中的微量铜

在非离子型微乳液(OP/n-C5H11OH/n-C7H16/H2O)存在下,Cu2+与硫氰酸盐形成络阴离子[Cu(SCN)4]2-,在pH 3.6乙酸盐缓冲溶液中,该络阴离子再与乙基紫(EV)形成吸附型离子络合物,该络合物的组成为[Cu(SCN)4]2-:EV=1:2,最大吸收波长为660nm,表观摩尔吸光系数ε660为1.08×l05L.mol-1.cm-1,Cu2+含量在1.7～18.0μg/50 mL范围内符合比尔定律,检出限为0.5μg/50 mL,用该方法测定了钢中的铜,相对标准偏差小于2%。     

4,4'''',4″,4′″-四磺酸酞菁钼的合成和荧光特性

本文报道4,4′,4″,4′″-四磺酸酞普钼的一种新的固相合成法及其荧光特性。初步研究证明其量子产率高于四磺酸酞菁锌,在已知过渡金属酞菁配合物中最高。     

近红外光谱法测定双黄连口服液中绿原酸和连翘苷的含量

选择多批双黄连口服液样本,应用HPLC法测定绿原酸和连翘苷的含量,同时进行NIRS测定,建立了绿原酸和连翘苷的含量预测模型,以相对偏差(RSEP)及相关系数(r)为指标考察数据处理方法,以交互验证均方根误差(RMSECV)为指标考察NIRS的预处理方法及选择光谱范围或波数点。数据处理方法为逐步多元线性回归(SMLR),直接采用原始光谱进行建模,绿原酸的波数为6 654.06和7 106.08 cm-1,连翘苷的波数为5 456.06和7 222.08 cm-1,最优模型预测绿原酸和连翘苷含量的RMSECV分别为0.857 26和0.889 87,相关系数分别为0.857 26和0.889 87。外部交互验证的结果表明该预测模型准确可靠,可作为双黄连口服液的快速质量评价控制方法。