药物多晶型的研究进展

多晶型研究是制药领域的一个研究热点,而多晶型体系的分子组装规律及其控制手段是最为关键的研究内容。介绍了多晶型的分子组装规律,即成核理论（包括经典成核理论以及新兴的二步成核理论）,以及多晶型的调控方法,并重点介绍目前新型的调控手段（如离子液体、模板剂以及微通道技术等）。此外,结合药物晶型转化的实际案例,说明晶型转化技术在药物产品质量调控中的重要作用。     

药物共晶多晶型的研究进展

药物多晶型现象是影响药物稳定性和疗效的重要因素。近年来,越来越多的共晶体系被发现存在多晶型现象,而且不同晶型的共晶也表现出了性能上的差异。共晶多晶型的研究也因此受到了越来越多的关注。综述了近几年有关药物共晶多晶型的报道,解释了共晶多晶型的概念,并对其进行了分类（合成子多晶型、堆积多晶型、构象多晶型以及互变异构多晶型）,重点介绍了目前共晶多晶型的筛选方法。此外,强调了共晶药物由于晶型不同而引起的性能差异。     

红外光谱技术在药物多晶型分析中的应用

概述了药物多晶型的概念和基本特点,通过红外光谱分析技术具有速度快、不破坏样品、不需试剂和在线测定的优势等特点,对近年来国内外采用红外光谱技术在药物多晶型鉴定方面的应用文献进行研究,整理、分析与总结,详细介绍了漫反射傅里叶变换红外光谱法、近红外光谱法和显微红外法在药物多晶型的应用和未来的发展方向。     

固体药物的多晶型现象及研究进展

固体药物中的多晶型现象普遍存在,且多晶型影响着固体药物的质量和疗效,故对固体药物多晶型现象进行研究具有十分重要的意义.从药物晶型及多晶型现象、优势药物晶型、固体药物的转晶现象、晶型影响药品质量的评价方法、药物多晶型的研究现状及进展等五个方面介绍了固体药物的多晶型现象及研究进展,为固体药物多晶型现象研究提供参考.     

L-丝氨酸在水溶液中的假多晶型行为

采用激光法测定了L-丝氨酸在水中的溶解度,结果表明,L-丝氨酸无水合晶体与水合晶体的晶型转变温度为309．14K,高于此温度时,无水物晶体是稳定的,低于此温度时,水合物晶体是稳定的。利用PVM和FBRM对L-丝氨酸水溶液的冷却结晶过程和晶型转变现象进行的实时监测表明,在高温区析出的是棒状无水合L-丝氨酸晶体,当冷却至晶型转变温度以下时,棒状晶体逐渐转变为六角片状的水合晶体。该转变行为主要与在低温下L-丝氨酸和水分子的氢键作用而形成水合晶体有关。     

拉曼光谱在L-谷氨酸多晶型定量分析中的应用研究

拉曼光谱是一种可定量分析多晶型的有效手段,本文利用在线拉曼对L-谷氨酸水溶液及混合晶型的悬浊液进行定量分析。结果表明所测目标的拉曼特征峰强度与其相应的含量呈良好的线性相关性,因此通过线性回归得到的标准曲线可用于定量分析L-谷氨酸水溶液的浓度及α晶型在混合晶型悬浊液中的含量。     

β—晶型成核剂在聚丙烯增韧体系中的应用

研究了β－晶型成核剂在ＰＰ／ＰＥＴ、ＰＰ／ＢＲ、ＰＰ／ＬＬＤＰＥ三种共混物中的应用效果。结果表明,再增韧聚丙烯中应用β－晶型成核剂,可以关不行产韧剂用量,提高抗击性能,改善加工性能。     

不同晶型成核剂在聚丙烯改性中的应用

本文介绍了聚丙烯成核剂的种类及其不同晶型成核剂在聚丙烯改性中的应用。重点介绍了山梨醇苄叉衍生物类成核剂在聚丙烯透明改性中的应用及通过实验对比研究分析了α、β两大晶型成核剂对聚丙烯力学性能及加工性能的影响。     

α、β晶型成核剂在高抗冲共聚PP中的应用

研究了α、β晶型成核剂对高抗冲共聚聚丙烯性能的影响,并通过差示扫描量热仪、广角X射线衍射仪、偏光显微镜等考察其结晶行为。α晶型成核剂明显改善了产品的刚性,冲击韧性可保持不下降;β晶型成核剂可在高抗冲聚丙烯中诱导晶型由α晶型向β晶型转变,明显改善产品的耐热性能,其冲击韧性有一定程度的改善。     

β晶型成核剂在聚丙烯中的应用

通过将聚丙烯原料和成核剂等助剂用高速搅拌机搅拌均匀后加入双螺杆冷拉挤出机组造粒,再用注塑机注塑出标准样条进行检测的办法分析比较加入β晶型成核剂后对聚丙烯性能的影响,结果发现在聚丙烯中加入β成核剂后,促进分子的结晶过程和加快结晶速度,使分子具有微晶结构,有利于PP产品的抗冲击强度、屈服强度、热变形温度的提高.     

无溶剂热致转型制备多晶型无金属酞菁光导材料及性能研究

研究了一种新型无溶剂法进行晶型转化以获得具有良好光敏性能的α及β型无金属酞菁（H₂Pc）的方法。以1,3-二亚氨基异吲哚啉缩合成环得到H₂Pc,经酸糊提纯后得到低结晶度的α-H₂Pc。通过对其热致转型温度的研究发现,190 ℃下保温2 h可以得到结晶度为100% 的α-H₂Pc,而在高于275 ℃的温度下保温2 h则可以获得结晶度为95.04% 的β-H₂Pc。对制备的2种晶型的H₂Pc的形貌进行了表征,可以观测到H₂Pc逐渐由不规则片层状结构生长为棒状结构。将其作为电荷产生材料制备有机光导体器件测试其光导性能,α-H₂Pc可获得0.609 μJ·cm^-2的光敏性而β-H₂Pc可获得0.420 μJ·cm^-2的光敏性。结果表明,建立的H₂Pc的晶型转化方法具有简便、环境友好、可连续制备α和β 2种晶型产物,且光导性能优良的特点,可广泛应用于中高速激光有机光导体的制备。     

近红外光谱法在药物多晶型定量中的研究策略

为建立可靠、准确的药物多晶型定量研究方法,根据国内外晶型研究指导原则和NIRS分析技术重要标准及实际研发工作经验,从代表性样本集的制备、NIRS建模、方法验证等方面,对多晶型定量研究的关键问题进行系统的分析与探讨研究,解决近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)分析技术在多晶型定量研究中的应用问题,对后续制药企业应用NIRS法进行产品质量控制提供参考,通过综述NIRS在药物多晶型定量研究中方法开发和验证的基本策略,提供科学的NIRS多晶型定量研究思路。     

β晶型成核剂在聚丙烯管材中的应用

本文论述了β晶型成核剂在均聚聚丙烯管材料中的应用,从加入量、改性后的效果,对比出性能的变化,在制成管材制品后,耐压测试达到聚丙烯热水管材国家标准要求.     

β-蒿甲醚的多晶型、晶体结构解析与晶习研究

考察了不同结晶方式及条件对蒿甲醚晶型的影响,通过X射线单晶衍射和X射线粉末衍射表征,结合分子动力学模拟,利用直接空间解析方法,对所确定的β-蒿甲醚两种多晶型进行了结构分析。通过热分析考察了两种晶型的热稳定性,采用BFDH模型和AE模型,对β-蒿甲醚A晶型的理论晶习进行了模拟预测。结果表明,β-蒿甲醚两种多晶型的晶胞结构分别为单斜晶系、P21空间群和三斜晶系、P-1空间群,温度会导致β-蒿甲醚多晶型之间的可逆转变,通过模拟获得的A晶型理论晶习与实际生长情况相近。     

XT-β晶型成核剂在PP中的应用

研究了XT-β晶型系列成核剂用于聚丙烯(PP)的改性,对试样的结晶性能、力学性能等进行了分析,评价了XT-β晶型成核剂的实际应用效果。结果表明：在PP中引入XT-β晶型成核剂后,试样的球晶尺寸明显减小,广角X射线衍射谱图出现了典型的口晶型特征衍射峰;试样的结晶速率、结晶温度明显提高,差示扫描量热法谱图出现a晶型、β晶型2个熔融峰,β晶型含量达到总结晶量的50％-80％;XT-β型成核剂可使体系保持较好的力学性能,PP负荷下热变形温度提高15～40℃。     

多晶X射线衍射技术在准聚轮烷研究中的应用

X射线衍射技术是利用X射线在结晶材料中产生的衍射效应来进行材料晶相结构分析的一种无损检测技术。本文利用多晶X射线衍射技术研究在不同条件下制备的准聚轮烷材料固态晶相结构的变化。首先,基于聚ε-己内酯（PCL）和1,4-二乙基柱[5]芳烃（DEP5A）,通过改变柱[5]芳烃的摩尔比、溶剂和PCL的分子量等实验条件,构建了具有不同固态晶相结构准聚轮烷;然后,对比分析了不同制备条件对准聚轮烷材料的晶相结构的影响;最后,得出构建准聚轮烷材料的最佳实验条件。本文的研究工作为新型超分子聚合物材料的研究和开发提供借鉴。     

X射线在晶体衍射分析中的应用

本文介绍了X射线晶体衍射分析的原理和方法,对X射线在晶体衍射分析中的应用进行了阐述。     

不同硅烷偶联剂在聚丙烯/KD膨胀型阻燃剂复合体系中的作用研究

考察了硅烷偶联剂(KH-SSO,KH-560)在聚丙烯( PP) /KD膨胀型阻燃剂(KDIFR)复合体系中的偶联作用。X射线衍射研究表明,KDIFR可促进PP形成R晶,KH-550增强KDIFR粒子的R成核作用,而KH-560则降低这种作用。扫描电镜分析表明硅烷偶联剂的加人使粒子与基体间的薪结作用增强。偏光显微镜分析表明,随着硅烷偶联剂的增加,球晶的大小趋于一致,KDIFR的分散趋于均匀。KH-550和KH-560的加人均可提高复合体系的力学性能,PP/KDIFR/KH-560 = 70 /30 /5(质量份数,下同)复合体系综合性能最佳,冲击强度和拉伸强度比PP/KDIFR分别提高了24.2%和9.6%。阻燃性能的测试结果表明硅烷偶联剂的加人可提高材料的阻燃性。     

新型聚丙烯β晶型成核剂的应用研究

用广角X射线衍射仪、Dsc等对添加有稀土复合物成核剂的均聚及乙丙共聚聚丙烯的结晶形态进行研究，发现稀土复合物为PP的良好β晶型成核剂，其成核效果极为稳定。β晶型的形成大大提高了聚丙烯的力学性能和耐热性能，这些特性拓展了聚丙烯的应用领域。     

一种改进的遗传算法在间歇化工过程设计中的应用

将遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和回溯法相结合建立起数学模型对间歇化工过程进行设计,来达到减少设备投资并且提高设备利用率的目的。与一般的启发式方法相比,该模型的搜索范围大,精度高,更适合解决复杂的问题。并且引入自我优化机制和惩罚操作及时修正种群中出现的劣质基因,使种群能够顺利繁衍下去。结果表明,该模型在计算结果、收敛速度和计算速度方面得到了进一步优化。