烷烃的偏心因子与连接性指数的关系

用多元逐步回归分析的方法，研究了Ｃ＿２～Ｃ＿（２０）不同烷烃化合物的偏心因子ω与Ｒａｎｄｉｃ连接性指数的关系；烷烃的临界压缩因子Ｚ＿ｃ与ω的关系。依据相关方程，可从分子结构式直接估算偏心因子和临界压缩因子，用计算的ω值推算第二维里系数Ｂ（２９８Ｋ），结果良好，     

氨基膦酸树脂吸附镝的研究①

研究了氨基膦酸树脂对镝(Ⅲ)的吸附性能及其机理。在pH4.5～5.7的HAc-NaAc体系中该树脂对镝有较好的吸附性能;静态吸附饱和容量为每g树脂238mg;用2mol     

烷烃溶解度参数的推算与分子拓扑指数

提出一种推算 C_2～C_(20)烷烃在不同温度下溶解度参数的新方法.用 Randic 连接性指数,依据本文提出的有关方程,不需要任何实验数据和实验参数可以计算溶解度参数,计算结果与文献值吻合良好.     

人工神经网络法预测有机物物性的研究

讨论了用人工神经网络法预测物性的几类输入参数，用分子描述三作为输入参数预测了烯烃的沸点，烯烃（链的）的相关系数ｒ＝０．９９７５，标准差Ｓ－１．６７８，不烯烃；相关系数ｒ－０．９９７０，标准差Ｓ－２．５４８，优于三连接性指数的计算值。     

氨基膦酸树脂吸附镝的研究

研究了氨基膦酸树脂对镝 ( )的吸附性能及其机理。在 p H4 .5～ 5.7的 HAc- Na Ac体系中该树脂对镝有较好的吸附性能 ;静态吸附饱和容量为每 g树脂 2 38mg;用 2 mol· L-1HCl能较好地洗脱 ;吸附反应中的 Δ H0 =57.4 k J·mol-1,ΔG0 =- 36.8k J· mol-1,ΔS0 =316J· mol-1· K-1;等温吸附符合 Freundlich经验式 ;树脂功能基与镝 ( )的摩尔比为 2∶ 1;用化学法和红外光谱等探讨了吸附反应机理。     

人工神经网络法预测有机物物性的研究──Ⅰ分子描述码与烯烃沸点的预测

讨论了用人工神经网络法预测物性的几类输入参数．用分子描述码作为输入参数预测了烯烃的沸点，烯烃（链）的相关系数ｒ＝０．９９７５，标准差Ｓ＝１．６８７．环烯烃：相关系数ｒ＝０．９９７０，标准差Ｓ＝２．５４８．优于三维连接性指数的计算值．