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71.
以2-氨基-4-羟基-5-甲氧基苯甲酸甲酯(化合物2)和1-(3-羟丙基)四氢吡咯(化合物3)为原料,通过光延反应得到2-氨基-5-甲氧基-4-[3-(吡咯烷-1-基)丙氧基]苯胺(化合物1).通过1H-NMR和ESI-MS对化合物1的结构进行了表征,并对反应条件进行了优化.确定的最佳的反应条件为:反应溶剂为四氢呋喃,n(化合物2)∶n(偶氮二甲酸二叔丁酯)∶n(化合物3)=1 ∶ 1.2 ∶ 2.0,n(三苯基膦)∶n(化合物2)=1∶1,反应时间为3h.在此反应条件下,化合物1的收率可达到65.4%. 相似文献
72.
利用二硫化钼和葡萄糖为原料,采用一锅乙醇/水复合溶剂热-后热处理法制备了绣球花状结构MoS2/C复合材料。考查了乙醇/水复合溶剂的合理组成和MoS2/C复合材料中碳的合理含量,分别采用SEM和TEM表征了MoS2/C材料的形貌结构,通过TGA测试和计算了材料中的碳含量。采用循环伏安、恒流充放电和交流阻抗等测试了MoS2/C复合电极的电化学性能。结果表明,MoS2/C复合材料拥有多级花球状结构,缓解了MoS2的团聚,使电极材料的利用率和电化学稳定性显著提高。当V(乙醇):V(水)为1:2,碳含量为50%时,MoS2/C复合电极在200 mA·g-1的电流密度下,充放电循环100次后,可逆容量达到762 mA·h·g-1。 相似文献
73.
以商品化的对羟基苯甲醛、1,2-二氨基蒽醌和氯甲酸烯丙基酯等为原料,通过简单的两步有机合成得到荧光探针PdL1,合成方法简单.探针结构经过核磁和高分辨质谱的确证,该探针本身具有较强的荧光发射,对钯离子(零价钯)具有专一的选择性. 相似文献
74.
合成了一种长链烷氧基苯腙衍生物受体R,其结构采用1HNMR、13CNMR、FTIR和HRMS进行了表征.结果表明,受体R在纯二甲基亚砜(DMSO)中能够选择性识别F-、Ac-和H2PO4-,在5%H2O+95%DMSO中(体积分数)可高选择性单一识别F-.根据Benesi-Hidebrand方程及Job曲线分析可知,受体R与阴离子形成的络合常数均在3.07×103 L/mol以上,且与F-形成物质的量比为1:1型氢键络合物.最后通过1HNMR滴定实验及理论计算阐述了阴离子识别过程机理的可行性. 相似文献
75.
金属有机框架(MOFs)材料因其大的比表面积、可调控的孔道结构和丰富的活性位点引起了国内外学者们的广泛关注。近年来MOFs基材料广泛应用于能量储存与转化领域,但大多数MOFs基材料的低稳定性和低导电性等缺陷限制了其实际应用。通过对MOFs基材料进行改性,如采用共轭度高的有机配体以增加MOFs材料的稳定性,或MOFs衍生物以提高其氧化还原活性位点和导电性,从而达到提高MOFs基电极材料的电化学性能。主要介绍了原始MOFs及其衍生材料如碳材料、金属氧化物、金属硫化物、金属氢氧化物和金属磷化物等在超级电容器电极材料中的最新研究进展。研究表明,多金属MOFs材料或多金属MOFs衍生物有利于提高电极材料的电化学性能,而导电MOFs材料或MOFs衍生物中的碳材料有利于提高电极材料的导电性。最后对MOFs基电极材料在电化学储能领域中的研究做出了展望,指出MOFs基材料的形貌、组分和导电性是未来研究的发展方向。 相似文献
76.
化学电阻传感器由于其结构简单、分析快速等特点在众多气体传感方式中脱颖而出,因此成为了目前应用广泛的传感器类型。其中,用于检测挥发性有机化合物(VOCs)的电阻传感器中敏感材料对气体的选择性吸附和相应的检测至关重要,此外也需要一些额外措施保证检测的选择性。因此,传感材料的比表面积、孔尺寸、功能官能团以及辅助材料等决定了传感器的响应程度、选择和敏感程度。金属有机框架材料(MOF)是一类新型的有机?无机杂化材料,具有丰富多孔、高比表面积、结构多样性、化学稳定性良好等特点,除此以外一些MOF衍生物也具有比表面积大、导电性良好等特点,因此MOF及MOF衍生物已在气体传感器中得到广泛研究和应用。基于化学电阻传感器基本原理、MOF及MOF衍生物在电阻传感器检测挥发性有机化合物中起到的作用、原理、及其应用,对其发展前景和面临的挑战进行了展望。 相似文献
77.
78.
79.
针对咪唑啉衍生物的量子化学特征参数与缓蚀效率存在复杂非线性关系,在利用多因素方差分析判断其相关性的基础上建立以最高占据轨道能量、最低未占据轨道能量、分子偶极矩、单点能、硬度、软度、亲核进攻指数、亲电进攻指数、电子转移参数以及咪唑环上非氢原子静电荷之和等量子化学特征参数为输入,以缓蚀效率为输出的模糊人工神经网络。结果表明,咪唑啉衍生物的量子化学特征参数及其缓蚀效率之间具有非常显著的相关性,据此所创建的Takagi-Sugeno型模糊人工神经网络预测模型采用10-30-1网络结构,通过Momentum优化算法对其进行反复训练直至其均方误差小于容许收敛误差限0.005,训练、测试阶段模型输出值与期望值近似呈线性关系,决定系数为0.9999,关联度较高,验证阶段该模型亦表现出良好的可靠性。因此利用量子化学特征的模糊人工神经网络预测模型能够准确预测不同咪唑啉系列衍生物的缓蚀效率。 相似文献
80.