负载型铜在萘的α-硝基化反应中的催化性能

目前工业上合成α-硝基萘仍然采用传统的混酸硝化法,然而该方法存在区域选择性不高、官能团耐受性差、产生过量酸性废液以及后处理费用高等诸多局限性,导致环境污染以及生产成本的提高,不符合绿色化学的理念。鉴于α-硝基萘的应用前景,本文通过浸渍-焙烧-还原等步骤设计合成一系列负载型铜催化剂,实现了萘向α-硝基萘的高效、经济、绿色的催化转化。其中,以ZSM-5等为载体合成的催化剂Cu/ZSM-5催化效果最好,以较高的分离产率(高达95%)和优异的区域选择性[(α-∶β-)>(98∶2)]得到了目标产物α-硝基萘,而且在重复使用4次后依然保持较高的催化活性和结构稳定性。

将自然语言处理应用于软件规模度量的研究

近年来,伴随图像处理、自然语言处理等技术取得突破性进展,人们开始越来越多地使用人工智能来解决实际问题,且这一趋势同样覆盖了软件研发领域。以软件规模度量为例,招商银行在项目计划和收尾阶段使用了软件功能点作为软件规模计量单位,并尝试在功能点计算和审核过程中引入了人工智能技术,以进一步提高识别效率和数据质量。

铱催化的苯甲酰胺和磷酰叠氮在离子液体中的C—H键胺化反应

磷酰胺是天然产物和生物活性分子中常见结构,也是合成化学中重要的中间体.报道了一种直接、简单、高效且相对绿色的过渡金属铱催化的C—H键胺基化反应,以弱配位的苯甲酰胺类化合物和磷酰叠氮化合物分别为反应底物和胺基化试剂,在离子液体中实现了目标转化,得到中等到优良的分离产率,表现出良好的官能团耐受性和较高的区域选择性,并提出了反应的可能机理.该催化体系的建立丰富了磷酰胺的合成途径,拓展了离子液体类绿色介质在C—H键官能化中的应用.