一维粒子对聚乙烯醇水溶液流变行为的调控

将一维粒子(碳纳米管, CNTs; 碳纳米纤维, CF)加入聚乙烯醇(PVA)水溶液中, 考察碳粒子表面含氧官能团含量(羟值)、 长径比、 温度及PVA本体溶液浓度等对复合体系流变行为的影响. 结果显示, 复合溶液的黏度(η)随CNTs用量({\phi }_{\mathrm{C}\mathrm{N}\mathrm{T}\mathrm{s}})先增大后降低, 然后继续增大, 呈“N”形变化趋势, 出现两个拐点({\phi }_{\mathrm{1}}和{\phi }_{\mathrm{2}}). 在{\phi }_{\mathrm{1}}附近, CNTs主要起物理交联点作用, 体系η增加; 在{\phi }_{\mathrm{2}}附近, CNTs对PVA分子间氢键作用破坏最为严重, 体系η低于纯PVA溶液, 表明不同羟值CNTs仅改变其用量即可使PVA水溶液增黏或降黏. 随着羟值增大, CNTs与PVA大分子间相互作用加强, {\phi }_{\mathrm{1}}和{\phi }_{\mathrm{2}}减小, {\phi }_{\mathrm{2}}对应的η下降, 降黏效果显著. CNTs的加入使PVA水合数下降, 羟值大的CNTs可与PVA上更多的羟基形成氢键作用, 水合数更低. 随着{\phi }_{\mathrm{C}\mathrm{N}\mathrm{T}\mathrm{s}}增大, 复合体系黏流活化能增大. CNTs对不同质量分数PVA水溶液的η具有类似的调控作用, 但调控幅度有差异. 相同羟值、 不同长径比的CNTs对PVA水溶液的黏度调控均呈“N”形变化, 长径比小的CNTs复合体系, {\phi }_{\mathrm{1}}和{\phi }_{\mathrm{2}}较大. 长径比相近但直径较大的CF复合体系表现出更低的{\phi }_{\mathrm{1}}和{\phi }_{\mathrm{2}}.     

Mg-Al-Ti层状双氢氧化物的零电荷点和界面酸-碱反应平衡常数

采用共沉淀法, 固定Mg²⁺/(Al³⁺+Ti⁴⁺)摩尔比为3.00, 改变Ti⁴⁺/(Al³⁺+Ti⁴⁺)摩尔比（R_Ti, 0~0.40）, 合成了5个Mg-Al-Ti-CO₃层状双氢氧化物（LDHs）样品, 并进行了表征. 采用电势滴定、 盐滴定和电势质量滴定法, 测定了其结构电荷密度（σ_st）、 零净电荷点（pH_PZNC）和零净质子电荷点（pH_PZNPC）等, 并基于普适1-pK和2-pK模型得出其表面羟基酸碱反应特征平衡常数（pK, pK{}_{\mathrm{a}\mathrm{1}}^{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{t}}和pK{}_{\mathrm{a}\mathrm{2}}^{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{t}}）, 考察了R_Ti对LDHs晶体结构和界面电化学性质的影响. 研究结果表明, 随着R_Ti增大,晶胞常数和层间距均增大, 可归因于Ti⁴⁺离子间强静电排斥作用. pH_PZNC和pH_PZNPC以及pK, pK{}_{\mathrm{a}\mathrm{1}}^{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{t}}和pK{}_{\mathrm{a}\mathrm{2}}^{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{t}}均随R_Ti的增大而有增大的趋势, 表明表面羟基去质子化趋势降低. 各LDHs样品的pH_PZNPC值低于其pH_PZNC值, 且随电解质（NaNO₃）浓度的增大而升高, 可归因于结构正电荷效应.     

一种可再生高选择性的硫化氢荧光探针

为了方便地检测环境样品中的硫化氢,利用香豆素酰肼肟配体构建了一个基于其铜配合物的可再生高选择性的硫化氢荧光探针(1-Cu²⁺)。 顺磁性Cu²⁺的荧光猝灭作用使探针的荧光很弱。 Na₂S溶液的加入可显著增强其荧光,其它常见阴离子(F^-,Cl^-,Br^-,I^-,CO32-,HPO42-,H₂PO4-,NO2-,NO3-,SO42-,CH₃COO^-,N3-,S₂O32-,CN^-)对配合物探针的荧光影响很小,共存时也不会干扰探针对硫化氢的增强响应。 Cu²⁺的加入能够再生探针(1-Cu²⁺),通过依次加入Cu²⁺和S^2- ,可重复地检测S^2-。 该探针响应时间快(~5 s),在0.5~5.0 μmol/L的范围内对H₂S响应呈线性,检测限低至37 nmol/L。     

基于精细结构对二元钠硅酸盐玻璃核磁共振波谱的研究

利用精细结构表征系列(Q_i^{\mathit{jklm}})对二元钠硅酸盐玻璃的核磁共振波谱进行解析, 并结合量子化学模拟了多种精细结构. 研究结果表明, 精细结构的 ²⁹Si化学位移与桥氧键角呈线性相关; 实验所得Q_i^{\mathit{jklm}}结构的化学位移不随玻璃成分的改变而波动, 且Q_i^{\mathit{jklm}}结构的高斯峰更窄, 说明精细结构表征是二元钠硅酸盐玻璃基本特征结构的表达, 导致初级微结构的 ²⁹Si化学位移变化的本质是精细结构含量的变化. 核磁共振波谱表征的是近邻结构的空间信息, 采用Q_i^{\mathit{jklm}}结构表征能更精确地描述硅酸盐的微结构信息.     

固体核磁共振Multiple-CP定量技术的参数优化与应用研究

固体核磁共振Multiple-CP定量技术可实现对不同体系、 不同定量信息的检测. 然而, Multiple-CP对样品属性的宽容度较低, 其中有关样品属性的核磁共振参数包括氢的自旋晶格弛豫时间(T_1,H)、 交叉弛豫时 间(T_CH)和自旋锁定场下氢的自旋晶格弛豫时间(T_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}})等. 因而需要系统地掌握Multiple-CP各种实验参数与样品上述特性参数之间的关系, 从而确定Multiple-CP技术可适用的体系范围以及最优的实验参数范围. 基于此, 首先以L-丙氨酸为模型样品, 探讨在Multiple-CP实验中弛豫恢复时间(t_d)、 交叉极化接触时间(t_p)和交叉极化次数(n) 3种实验参数对分子中基团比例测量结果的影响规律. 并以L-缬氨酸、 L-丙氨酸/L-缬氨酸的混合物为模型样品, 探讨样品特性参数的差异性对Multiple-CP实验参数范围的影响. 实验结果表明, t_p受T_CH和\text{?}{T}_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}}的影响较大. 对于纯净物或均相体系, T_CH是影响t_p参数设置的关键. 依据实验数据发现, 当样品中各基团T_CH差异度小于8%时, 实验对t_p的宽容度较高; 对于混合物体系, 需同时考虑混合物中组分\text{?}{T}_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}\text{?}}差异度的影响. 当组分\text{?}{T}_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}\text{?}}差异度为32%、 各基团T_CH差异度为21%时, Multiple-CP对t_p的宽容度高, 可在较宽的参数范围内实现定量检测. 而当T_CH差异度较大时, 获取定量结果时t_p的参数范围较小, 实验条件较苛刻. Multiple-CP定量方法更适用于T_CH和\text{?}{T}_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}\text{?}}差异度较小的样品体系的定量研究. 通过研究样品T_CH和\text{?}{T}_{\mathrm{1}\rho }^{\text{?}\mathrm{H}\text{?}}对实验参数的影响, 总结了Multiple-CP方法所适用的样品体系特征, 为使用Multiple-CP进行定量检测提供可参考的参数设置方案.     

Ag3PO4微晶表面热力学函数的温度及形貌效应

在室温下采用离子交换法制备了四足状、 立方体状和十二面体状Ag₃PO₄微晶及Ag₃PO₄块体, 并进行了表征. 以Ag₃PO₄微/纳米和块体材料热力学性质的区别为基础, 结合化学热力学理论和热动力学基本原理, 导出摩尔表面热力学关系式. 在此基础上, 采用原位微量热技术获取Ag₃PO₄的化学反应动力学信息和表面热力学函数, 讨论了形貌和温度对表面热力学性质变化的影响. 结果表明, 四足状Ag₃PO₄的摩尔表面焓(\begin{array}{c}{H}_m^s\end{array})、 摩尔表面Gibbs自由能(\begin{array}{c}{G}_m^s\end{array})和摩尔表面熵(\begin{array}{c}{S}_m^s\end{array})最大, 立方体状次之, 十二面体状最小; \begin{array}{c}{H}_m^s\end{array}和\begin{array}{c}{S}_m^s\end{array}随温度的升高而增大, \begin{array}{c}{G}_m^s\end{array}则随温度的升高而减小.     

四硅氧烷Gemini咪唑表面活性剂的合成及表面性能

以三甲基氯硅烷、 γ-氯丙基三氯硅烷、 1,4-二氯丁烷和咪唑等为原料合成了一种新型的四硅氧烷Gemini咪唑表面活性剂([Si₄-4-Si₄im]Cl₂), 通过质谱(MS)和核磁共振氢谱(¹H NMR)证明所得产物为目标产物. 通过Wilhelmy板法测得其在25 ℃下的临界胶束浓度(cmc)为0.54 mmol/L, 水溶液的表面张力(γ_cmc)降至18.6 mN/m. 通过电导率法研究了其胶束形成热力学参数(Δ\begin{array}{c}{G}_m^{0—}\end{array},Δ\begin{array}{c}{H}_m^{0—}\end{array}和Δ\begin{array}{c}{S}_m^{0—}\end{array}), 表明在15~35 ℃下其胶束化过程是自发进行的, 且为熵驱动过程.     

基于偶氮苯酚类的比色传感器识别阴离子

设计合成了3个含酚羟基数量不同的偶氮苯化合物S1、S2和S3作为传感分子,研究S1、S2和S3对阴离子的比色识别,并探讨传感分子的结构与识别阴离子能力之间的联系。 结果表明:传感分子S1、S2和S3对F^-、H₂PO4-和AcO^-比色识别灵敏度高。 在CH₃CN中S1、S2和S3的F^-检测限达到1.25×10^-73.62×10^-7 mol/L,S2、S3对H₂PO4-和AcO^-的检测限也达同一数量级。 S1、S2和S3对阴离子F^-、H₂PO4-和AcO^-比色识别能力取决于阴离子的空间构型、电荷密度和碱性共同作用的结果。 ¹H NMR滴定结果表明,识别机理是S1、S2和S3的酚羟基与阴离子形成了分子间的氢键。     

3-丁基-5,5-二甲基海因咪唑季铵盐对HCl溶液中Q235钢的缓蚀性能

利用失重法、 电化学阻抗谱法、 环境扫描电镜观测和接触角测试等研究了3-丁基-5,5-二甲基海因咪唑季铵盐(BDMHI)对HCl溶液中Q235钢的缓蚀性能和其在Q235钢表面的吸附行为. 结果显示, 缓蚀效率随BDMHI浓度的增加而增加, 随温度的升高而降低, 最高缓蚀效率为91.62%; 在25~35 ℃温度范围内, BDMHI质量浓度为1.0 g/L时, 缓蚀效率达80%以上. 测定了BDMHI在Q235钢表面吸附的吸附吉布斯自由能(\begin{array}{c}\Delta G_{\mathit{ads}}^0\end{array})和吸附热(\begin{array}{c}\Delta H_{\mathit{ads}}^0\end{array}). 结果表明, BDMHI在Q235钢表面的吸附为放热反应, 符合Langmuir等温式, 是包含物理吸附和化学吸附的混合吸附. 运用量子化学方法探究了BDMHI的缓蚀机理.     

基于P2 Mo18O6-62@Tb3+溶液可逆变色-荧光开关性质对维生素C和H2O2的光谱检测

基于变色多酸P₂Mo₁₈{\mathrm{O}}_{62}^{6-}与绿光Tb³⁺之间的功能互补及分子间能量转移的原理, 在维生素C(VC)的还原下, P₂Mo₁₈{\mathrm{O}}_{62}^{6-}@Tb³⁺溶液由浅黄色变为蓝色, 发生荧光猝灭; 相反, 在H₂O₂氧化下, 溶液的蓝色褪去, 荧光得以恢复, P₂Mo₁₈{\mathrm{O}}_{62}^{6-}@Tb³⁺溶液呈现出可逆的化学响应变色及荧光开关性质. 利用紫外-可见(UV-Vis)及荧光(PL)光谱法对VC浓度进行定量检测, 分别以800 nm处的吸光度和 547 nm处荧光强度的对数值对VC浓度作图, 获得光谱法对VC检测的线性方程, 检出限分别为3.40×10^-3和0.21 μmol/L; 利用UV-Vis及PL动力学方法对VC和H₂O₂检测的响应速度进行了考察, 响应时间分别为52和320 s; 通过UV-Vis光谱及动力学方法考察了VC检测的选择性及可重复使用性.     

含全碳和多炔阴离子配体的银簇化合物的超分子组装及其结构研究

总结了我们在新型炔银簇化合物研究方面的最新进展. 这些化合物分为以下几种类型: (a)1,3,5-己三炔基和1,3,5,7-辛四炔基; (b)1,5-己二炔基; (c)经膦酸配体组装的乙炔基和烷基乙炔基; (d)苯乙炔基、 环烷基乙炔基和含氮杂环基乙炔基结构单元的银簇化合物; (e)经不同类型的银-碳配位键连接, 并进一步通过分子内/分子间作用力稳固其配位网络的炔银化合物. 我们还进一步讨论了溶剂、 配体的位阻大小和辅助配体类型对于多维配位网络结构的影响.     

泛Kennard-Stone算法的数据集代表性度量与分块采样策略

在大数据机器学习时代, 选择更具代表性的数据集对于模型的训练和验证尤为重要. Kennard- Stone(KS)算法及其各种变种(泛KS算法)是一大类优异的数据集分割方法, 但其采样比例或采样数的选择仅能依靠经验或根据建模结果事后评判. KS算法依据原始文献的计算复杂度为\mathrm{O}\left(K^{\mathrm{3}}\right), 难以用于超大数据样本量的计算. 本文基于数据集完备性的讨论, 提出泛KS算法的数据集代表性度量, 以简正振动采样的甲烷分子中碳氢键数据特征分布为例展示采样集代表性效果. 简化KS采样过程的筛选算法, 提高算法效率至\mathrm{O}\text{'}\left(K^{\mathrm{2}}\right). 提出将数据集切分成多个子集分别实施KS采样的分块采样策略, 可进一步提高算法效率至\mathrm{O}″\left(K\right). 偏最小二乘回归测试结果表明， 该方法在提高采样效率的同时仍可保障采样集的代表性.