加氢脱氮催化研究的新进展

化石燃料的加氢脱氮有利于改善油品质量及其稳定性，同时避免燃烧时NO_x的排放。本文介绍了不同化石燃料中有机氮化物的含量及类型，对不同加氢脱氮催化剂及其催化活性位的本质进行了探讨，同时论述了C—N键断裂机理及燃料中主要有机氮化物的HDN反应网络。着重概述了传统金属硫化物催化剂的改性方法，新型的金属碳化物、金属氮化物和金属磷化物催化剂的研究现状。     

Two—dimensional Network Crown Ether Complex.Synthesis and Crystal Structure of 18—Crown—6 Complex：[K（18—C—6）]2[Cd—（nmt）2]

The novel complex [K(18-C-6)]2[Cd(mnt)2][18-C-6-18-crown-6,nmt=1,2-dicyanoethene-1,2-dithiolate,C2S2-(CN)2^2-] was synthesized and characterized by elemental analysis,IR spectrum and X-ray diffraction analysis.The complex displays two-dimensional network structure of [K(18-C-6)] complex segments and [Cd(nmt)2] complex segment bridged by S-K-S,S-K-N and N-K-N interactions between adjacent[K(18-C-6)] and [Cd(mnt)2]units.     

两组份互穿网络聚合物的合成研究

以蓖麻油聚氨酯和聚醚聚氨酯的不同重量比与光敏剂、催化剂、稀释剂、促进剂所组成的多相体系为反应物,分别在紫外光照射和加热的条件下合成网络Ⅰ和网络Ⅱ的互穿网络聚合物(IPN)。改变网络Ⅱ聚醚聚氨酯中各组份的摩尔比制得系列样品。红外光谱,应力-应变曲线和动态力学性能测定发现,样品的力学性能与两组份重量比和网络Ⅱ中不同组成都存在着一定关系。这些结果,为该体系IPN的合成和应用提供了一定依据。     

聚合物共混物脆韧转变性能研究 Ⅲ.分散相形态参数之间的关系

为了研究形态（特别是分散状态）对聚合物共混物韧性的影响，建立了准网络形态模型，定义了分散相分布系数（ξ，０＜ξ１），并给出其物理意义，推导了基体层厚度的计算公式，研究了形态参数的变化对基体层厚度的影响．对于常见的无规形态，ξ≈１．对于准网络形态，ξ＜１，并且不是常数．计算结果表明，减小ξ和分散相粒径及其分布、增大其体积分数有利于减小基体层厚度．从理论上证明了准网络形态比无规形态更有利于减小基体层厚度．     

Synthesis and Ionic Conductivity of Network Polymer Electrolytes with Internal Plasticizers

Network polymer electrolytes with free oligo(oxyethylene) chains as internal plasticizers were prepared by cross-linking poly(ethylene glycol) acrylates. The effects of salt concentration and properties of internal plasticizers on ionic conductivity were studied.     

不同交联度的杜仲胶的红外光谱研究

研究了不同交联度的杜仲胶在室温及加热后红外光谱的变化规律．发现在室温下测定的样品红外光谱在低波数内对应链段变形振动的几个特征峰、加热后会消失或弥散，而交联度的改变对其影响不大，即使材料中结晶完全消失而变成高弹态．因此，推测这些特微峰的存在，应该和杜仲胶弹性网络中交联点间链段存在着明显的构象规整性有关．     

用于肿瘤诊疗的金属-多酚网络多功能材料

多酚广泛存在于自然界的各种植物中,具有抗癌、抗血栓以及其他保健功效。金属离子在生物和化学催化领域以及各种疾病的检测和治疗中起着非常重要的作用。金属离子和多酚能方便快捷地自组装成金属-多酚网络,其简单绿色的组装制备过程以及对各种实体表面的黏附特性使其在仿生学、材料学和生物医学等领域凸显出巨大的应用潜力。本文总结了近年来金属-多酚类纳米材料在生物医用方面的探索和应用,介绍了本课题组关于金属-多酚网络在肿瘤诊疗方面的研究工作,并对金属-多酚类纳米材料的发展趋势进行了展望。     

反应注射成型聚氨酯互穿聚合物网络研究——刚性网络对于体系形态及性能的影响

用微型反应注射成型机制备了以聚氨酯(PU)为弹性相的两类同步互穿聚合物网络(SIN),其刚性相分别采用保留仲羟基的乙烯基酯树脂(VERH)以及封闭仲羟基的乙烯基酯树脂(VERA)。用傅里叶变换红外光谱在线跟踪了这类互穿网络的生成过程,发现刚性网络抑制了PU网络中硬段有序结构的形成,两个网络间有一定程度的互穿,而两个网络间的化学键作用进一步削弱氢键强度。自旋—自旋弛豫时间的测定进一步表明网络间存在一定的互穿以及刚性相对于PU硬段结晶的抑制作用。材料的力学性能与其SIN的形态有关。VERA网络对PU表现出明显的增强作用,而由VERH网络形成的SIN则由于体系相分离进程受到严重阻碍而使材料性能恶化。     

径向基-偏最小二乘-贝叶斯方法及其在化学模式分类中的应用

提出一种用于模式分类的RBF-PLS—Bayes方法。它集成地应用径向基(RBF)变换与偏最小二乘(PLS)方法，从原有模式中提取出分类能力甚强的成分，然后进行贝叶斯(Bayes)判别。这种集成方法尤其适用于复杂化学信息的模式分类，本文将其应用于两种类型的化学模式分类问题，均取得了令人满意的效果。与经典的判别分析方法和单纯的神经网络方法相比，具有明显的优越性。     

Madaline网络用于分光光度法同时测定铜钴镍的研究

采用4－（2－吡啶偶氮）－间苯二酚（PAR）－Cu,Co,Ni显色体系，应用Madline神经网络原理，对于吸收光谱严重重叠的三组分金属配合物体系同时进行含量测定，Cu^2 ,Co^2 ,Ni^2 的平均回收率分别为94％，101％，102％，实验表明，该法具有训练速度快，预测结果准确度良好等特点，有望成为多组分分析的有效方法之一。