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1.
根据误差理论,通过分析、试验找出产生系统误差的主要原因是电源内阻和稳压电源的非线性,并找出较好的解决办法.  相似文献   
2.
基于酸性条件下苯酚阻抑溴酸钾氧化甲基橙的褪色反应,建立了测定痕量苯酚的新方法.该方法的检出限为0.08μg/mL (3σ),线性范围为0.1-1.0μg/mL,对0.5μg/mL的苯酚进行了平行测定(n=11),其相对标准偏差为1.52%,并将此法用于水样中苯酚的测定,结果满意.  相似文献   
3.
以三(2-吡啶甲基)胺(tpa)作为螯合配体,合成了配合物[Ru(tpa)(H2biim)].(ClO4)2(1;H2biim=2,2′-联咪唑);利用紫外-可见吸收光谱仪和核磁共振谱仪研究了合成的配合物与Cl-、Br-、I-、NO3-、HSO4-、H2PO4-、OAc-、F-离子之间的作用.结果表明,配合物1与Cl-、Br-、I-、NO3-、HSO4-、H2PO4-之间存在氢键作用;当OAc-阴离子与1作用时,强的氢键作用使H2biim上的一个H转移到OAc-上,使1脱去一个质子,溶液颜色由浅黄绿色变为橘色.而F-能形成非常稳定的HF2-,可使配合物1联咪唑上的两个质子逐步脱去,相应的溶液颜色由浅黄绿色变为橘色,最终变为红色.因此,合成的配合物可以对多种阴离子实现目视识别.  相似文献   
4.
崔英 《化学教育》1994,15(9):24
在教学中应重视培养学生的思维能力,这已成为教育界的共识,为了了解当前学生思维发展状况及培养学生思维能力的教学方法和指导思想等方面还存在什么问题,我们对初三学生思维发展水平进行了抽样调查。  相似文献   
5.
配合物[Ru(bpy)2(H2biim)](PF6)2(1)(bpy=2,2′-联吡啶,H2biim=2,2′-联咪唑)和[Ru(bpy)2(H2bbim)](PF6)2(4)(H2bbim=2,2′-苯并联咪唑)是良好的阴离子识别剂.用密度泛函理论方法研究了2种阴离子识别剂脱去质子后的几何结构和电子结构的变化.计算结果表明:脱去质子后配合物HOMO轨道上电子云分布由中心钌原子转移到(苯并)联咪唑上,而LUMO轨道虽然能量增加但电子云仍然分布在bpy配体上;另外,最高占居轨道HOMO与最低空轨道LUMO的能量差ΔεL-H逐渐减小,相对于配合物的吸收波长增大,所以分子的吸收峰发生红移,这与实验现象相吻合。  相似文献   
6.
以正丁基锂(n-BuLi)为引发剂,环己烷/环戊烷为溶剂,合成了溶聚丁苯橡胶(SSBR),并对反应过程中的现象、橡胶的结构与性能进行了研究。结果表明,用不同的结构调节剂并改变配比及用量,对共聚物中1,2-结构含量,二者相差不大,但是嵌段苯乙烯含量环戊烷体系明显低于环己烷体系。不同温度、不同调节剂配比下,两种体系下分子量相差不大,分子量分布趋同,物理机械性能也非常接近。  相似文献   
7.
崔英 《光谱实验室》2010,27(3):1106-1109
在pH3.5的NaAc-HAc缓冲介质中,溴酸钾氧化碘化钾生成单质碘,锰(Ⅱ)对这一显色反应具有显著的催化作用。据此,建立了催化光度法分析测定环境中痕量锰()的新方法。在优化条件下,于最大吸收波长220nm处进行测定,锰(Ⅱ)浓度在1.0×10-8—1.0×10-7mol/L范围内呈现良好的线性关系;检出限为6.0×10-9mol/L(3σ);对1.0×10-7mol/L的锰(Ⅱ)进行了平行测定(n=11),其相对标准偏差为2.4%;考察了多种共存离子的影响。将此法应用于水样中锰(Ⅱ)的测定,回收率在96.9%—97.8%之间,结果满意。  相似文献   
8.
利用紫外-可见吸收光谱和核磁研究了[Ru(phen)2(H2bbim)](PF6)2配合物与Cl-,Br-,I-,NO3-,HSO4-,H2PO4-,OAc-和F-离子之间的作用。结果表明OAc-和F-可以使该配合物苯并联咪唑上的质子逐步脱去,相应的溶液颜色由黄色变为橙棕色,最后变为紫色。因此该配合物可以对阴离子实现目视识别。  相似文献   
9.
研究了[Ru(phen)2(H2biim)](PF6)2(1)与各种阴离子之间的选择性作用, 发现配合物1与Cl-, Br-, I-, NO3-, HSO4-和H2PO4-阴离子之间存在氢键作用. OAc-阴离子与配合物1作用, 由于强的氢键作用使H2biim上的一个H转移到OAc-上, 使配合物1脱去一个质子, 形成{[Ru(phen)2(H2biim)](OAc)}结合体, 溶液颜色由黄色变为橙棕色. 由于F-能形成非常稳定的HF2-, 配合物1逐步脱去2个质子, 溶液颜色由黄色变为紫色, 因此可作为裸眼检测阴离子的识别剂.  相似文献   
10.
研究了径向基网络插值算法与3D曲面重构方法,分别从研究价值、插值理论、仿真等等方面做了详细分析,研究结果表明RBF-Network在逼近一维复杂的非线性函数时具有收敛速度快、精度高、泛化能力更强等优点.但在3D重构方面,基于RBF的单位分解法重构效果更好.  相似文献   
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