微秒时间分辨的工况电化学紫外可见吸收光谱测量系统

工况光谱表征技术是深入理解电催化反应机理的有效手段,但是目前所使用的大多数工况表征技术都是基于(准)稳态的光谱技术,对发生在毫微秒时间尺度的瞬态变化过程很难直接进行观测。本研究通过在时间分辨紫外可见吸收光谱系统中引入电压脉冲,并在时间上同步电脉冲信号与光谱信号,实现了时间分辨率高达3μs的工况电化学紫外可见吸收光谱测量系统。利用此光谱系统和方法研究了水合铁等电催化剂的水氧化动力学机理,直接揭示了电催化剂表面水氧化中间物种在毫微秒时间尺度的形成、转化和反应动力学。微秒时间分辨的工况电化学紫外可见吸收光谱,可以促进电催化反应动力学机理的研究和认识,指导新型高效电催化剂的设计合成。

取代芳基席夫碱类化合物的室温研磨合成及其紫外可见吸收光谱的研究

研究了取代芳基单席夫碱及双席夫碱的室温研磨固态缩合反应,测定了其在环己烷和甲醇中的紫外可见吸收光谱,并探讨了其电子吸收光谱与分子结构的关系,以及溶剂对电子吸收光谱的影响.

基于提升建模的锌离子与钴离子浓度紫外可见吸收光谱检测方法

紫外可见分光光度法检测高浓度Zn离子和痕量Co(Ⅱ)离子混合溶液时,由于Zn(Ⅱ)离子对痕量Co(Ⅱ)离子吸收光谱的掩蔽,以及两种离子之间化学性质相近,经常导致光谱重叠、相互干扰。针对这一问题,本研究提出一种基于提升建模的Zn(Ⅱ)离子和Co(Ⅱ)离子浓度紫外可见吸收光谱检测方法。本方法通过对校正集加权采样获得子数据集;然后使用子数据集建立不同压缩比的LASSO回归子模型集,使用赤池信息量准则(AIC)选择最优子模型;根据子模型对建模样本的误差大小,更新样本权重,重复迭代建模至子模型收敛;最后根据子模型的预测性能给予子模型不同的权重,加权融合子模型得到最终的总模型。共获得80组Zn(Ⅱ)离子和Co(Ⅱ)离子混合溶液的紫外可见光谱数据集,将本方法与全波段的偏最小二乘(PLS)、蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)-PLS及竞争自适应重加权采样(CARS)-PLS进行了比较分析,对于Zn(Ⅱ)离子,本方法保留的有效波长点个数相比PLS、MCUVE-PLS和CARS-PLS都大幅减少,预测均方根误差相对于PLS、MCUVEPLS和CARS-PLS分别减少55. 3%、21. 3%和1. 64%。对于Co(Ⅱ)离子,本方法保留的有效波长点个数相比MCUVE-PLS和CARS-PLS大量减少,降低了模型的复杂度,预测均方根误差相对于PLS、MCUVE-PLS和CARS-PLS分别减少71.4%、46.2%和54.8%。

金属卟啉在不同溶剂中紫外可见吸收光谱的研究

以环己烷作为中性参比溶剂 ,采用Cary5 0紫外可见分光光度计研究了氧钒 2 ,3,7,8,12 ,13,17,18 八乙基卟啉 (VOOEP)和镍 2 ,3,7,8,12 ,13,17,18 八乙基卟啉 (NiOEP)在不同溶剂中的紫外可见吸收光谱。结果发现 ,两种金属卟啉可以与一些Lewis碱性溶剂发生轴向配位作用 ,形成轴向加合物 ,加合物的紫外可见吸收光谱红移 ,α和β吸收带的相对吸收强度比减小 ;金属卟啉和Lewis碱性溶剂之间的轴向配位作用受溶剂碱性和立体构造的影响 ,碱性强、立体阻碍小的Lewis碱性溶剂 (如正丁胺 )易于与金属卟啉发生轴向配位反应 ,VOOEP/正丁胺体系的等吸收点在 4 12 ,5 39,5 78nm处 ,NiOEP/正丁胺体系的等吸收点在 4 0 8,5 2 7,5 6 8nm处。

槲皮素与Cu^(2+)和Al^(3+)配位反应的紫外可见吸收光谱法研究

采用带有快门的增强型瞬态光谱探测系统ICCD,实时拍摄了槲皮素与Cu2+和Al3+配位反应的紫外-可见吸收光谱。结果显示,Cu2+和Al3+与槲皮素配合,在中性条件下都有吸收峰为428 nm左右的中间产物产生,最终产物都在300 nm左右有稳定的吸收峰;而酸性条件下则直接生成吸收峰为300 nm左右的最终产物。虽然Cu2+和Al3+是不同的金属离子,但在相同的酸性或中性条件下,它们与槲皮素的配合过程却是相似的,只是完成反应所需要的时间不同。本文结果为进一步研究槲皮素与金属离子配合的机理提供了实验依据。

紫外可见吸收光谱在染料及中间体分析中的应用

本文综述了紫外可见吸收光谱在染料及中间体分析方面的应用。

硝基苯腙吲哚与醋酸根阴离子的超分子作用以及紫外可见吸收光谱的理论研究

采用密度泛函DFT/B3LYP方法,在6-31G水平上分别优化了硝基苯腙吲哚(主体分子)与醋酸根阴离子(客体分子)复合物的几何构型,从结构参数、电荷布居和前线轨道能量等方面探讨了复合物形成过程中主体分子的构象变化以及主客体间的超分子作用。用含时密度泛函方法TD-DFT/B3LYP/6-31+G分别计算了主体分子以及阴离子复合物的紫外可见吸收光谱。根据所得复合物特征吸收峰波长的红移情况,从理论上较好地解释了主体分子通过氢键与醋酸根阴离子形成稳定复合物的实验事实。由此可见,硝基苯腙吲哚对醋酸根阴离子具有较强的超分子作用和选择性识别能力。

α-环糊精与二甲氨基查尔酮之间分子识别作用的紫外可见吸收光谱研究

采用紫外可见吸收光谱对α-环糊精(α-CD)与二甲氨基查尔酮之间的分子识别作用进行了研究。结果表明,α-CD与二甲氨基查尔酮基团之间通过分子识别作用形成1∶1的包结物,分别以吸光度和特征波长的变化确定α-CD与4-羟基-4’-二甲氨基查尔酮包结物的结合常数Ka分别为1.1×105M-1和8.5×103M-1,通过特征波长获得α-CD和端基含二甲氨基查尔酮的聚N-异丙基丙烯酰胺聚合物的结合常数Ka为4.2×103M-1。

光电流谱、光致发光光谱和紫外可见吸收光谱在纳米半导体光电器件研究中的联用

在纳米半导体中由于纳米效应(如量子尺寸效应),其电子结构与块体半导体有所不同。进一步地,当纳米半导体与基底和其他组分结合制成器件后,其性质又受到基底或其他组分的影响,这两点导致了基于纳米半导体的光电器件的性能以及相应表征方法也大不相同。将光电流谱、光致发光光谱和紫外可见吸收光谱三种技术有机地结合起来,可以更好地表征纳米半导体的电子性质和光电性能。本文根据纳米半导体材料与电极的电子性质特点及其测量,结合本课题组前期工作,举例介绍三种谱学方法相结合应用于探究光伏电池和电致发光器件的纳米半导体材料的性能,以及纳米半导体材料表面态的表征。

紫外可见吸收光谱结合主成分-反向传播人工神经网络鉴别真假蜂蜜

研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段250～400 nm的吸光度值进行主成分分析(PCA),优选主成分作为反向传播人工神经网络(BPANN)的输入向量。输出结果显示,校准集和预测集的准确鉴别率均为100%;对应的均方根误差分别为8.523×10-3和8.961×10-3。研究结果表明,基于PCA-BPANN的紫外-可见吸收光谱技术能够方便、快速、准确地鉴别真假蜂蜜,为食品质量的快速检测提供可靠参考。

烟草过氧化物酶Ⅰ-的紫外可见吸收光谱研究

通过对烟草过氧化物酶Ⅰ (TOPⅠ )的紫外 可见光谱进行分析 ,证实了TOPⅠ为一含血红素的酸性蛋白酶。发现pH变小 ,TOPⅠ的在紫外 可见区的Soret带特征吸收峰出现蓝移 ;当pH变大时 ,则产生红移。变性剂脲对TOPⅠ的紫外 可见光谱的影响结果表明 ,当加入变性剂后 ,变性的TOPⅠ可能发生了去折叠的结构变化 ,使肽链充分伸展。向脱铁烟草过氧化物酶TOPⅠ加入相同量的Fe(Ⅲ ) ,Fe(Ⅱ ) ,Cu(Ⅱ ) ,Zn(Ⅱ ) ,Co(Ⅱ ) ,Ni(Ⅱ ) ,Sn(Ⅱ )金属离子后 ,发现除Fe(Ⅲ )基本不变外 ,溶液的UV Vis谱图发生变化 ,Soret带的最大特征吸收峰均发生不同程度的蓝移 ,且峰强减弱 ,α带和 β带特征吸收峰位置基本不变 ,但二者的相对峰强均略有减弱。

应用傅里叶变换红外光谱与紫外可见吸收光谱鉴别两类海水养殖灰色珍珠

Akoya珍珠属生物矿化有机宝玉石,该类珍珠的矿物组成与微结构分析、定性与其颜色形成属性的鉴定方法尚为缺乏。本文通过光学显微镜、紫外可见吸收光谱、傅里叶变换红外光谱、能量色散X射线荧光光谱对具有白色或灰色珠核的两类Akoya灰色珍珠的珍珠层与珠核的结构特征及显色机制、紫外吸收光谱、微量金属元素赋存特征进行了对比研究。结果表明:①灰色珍珠的珠核有白色与灰色两类,两类珍珠的直径主要分布在5~9mm,珍珠层厚度约300~500μm;②两类珍珠的珍珠层和珠核的主体矿物组成均为生物文石,且两者的珍珠层中均富Sr贫Mn。③灰色的珠核具有明显的富Mn特征,且由于辐照使得Mn元素的价态升高并使得珠核致灰色,并导致整个珍珠呈现灰色;④紫外可见吸收光谱检测中,一般而言具有白色珠核的灰色珍珠在300~400nm波段可见明显的反射带,而具有灰色珠核的灰色珍珠在400~500nm波段可见明显的反射带。两类灰色珍珠皆为海水养殖珍珠,研究表明这两类珍珠的紫外吸收光谱的差异可作为初步评判灰色系珍珠是否经辐照改色的依据之一。

茶叶籽油氧化过程中紫外可见吸收光谱的变化

研究了茶叶籽油在氧化过程中紫外可见吸收光谱的变化。结果表明：随着贮存温度的升高，在230nm紫外光处茶叶籽油吸光度随贮存时间延长增加的趋势越来越明显，而在270nm处变化不明显，230nm处的吸光度明显高于270nm处的吸光度，由紫外可见光谱特性得出茶叶籽油在230nm处的吸收结构为共轭双键，270nm处的为三键；茶叶籽油随着贮存温度的升高氧化速度加快，茶叶籽油中的不饱和键逐渐被氧化成饱和键，在230、270nm处吸光度逐渐降低。

紫外可见吸收光谱法测定蔬菜中亚硝酸盐含量

采用中性红紫外可见吸收光谱法对蔬菜中的亚硝酸盐含量进行测定,并与经典法萘乙二胺法进行比较。实验结果表明:中性红紫外可见吸收光谱法的线性范围是0～1.2μg/mL,摩尔吸光系数是7732.6L·cm-·1mol-1,测定结果令人满意。

通过络合反应和紫外可见吸收光谱定性定量分析高分子受阻胺

开发出一种通过络合反应定性定量测定高分子受阻胺的新方法。通过六水合氯化铁和高分子受阻胺在四氢呋喃中进行络合反应得到沉淀,分别对反应上清液和沉淀进行紫外光谱测定和和红外光谱测定,实现高分子受阻胺的定性和定量检测。

紫外可见吸收光谱法及其应用

分子的紫外一可见吸收光谱法是基于分子内电子跃迁产生的吸收光谱进行分析的一种常用的光谱分析法。分子在紫外一可见区的吸收与其电子结构紧密相关。紫外光谱的研究对象大多是具有共轭双键结构的分子。

基于KPCA-PSO-ELM算法的地表水化学需氧量紫外-可见吸收光谱检测研究

化学需氧量(COD)是水质检测重要指标之一,反映水体有机物含量。传统的COD化学检测方法存在操作繁琐,等待时间长,二次污染等缺点。紫外-可见吸收光谱法是目前水体化学需氧量检测中应用最为广泛的方法之一,具有检测快速、无污染等特点。为了满足地表水化学需氧量快速、实时、在线监测等要求,采用紫外-可见吸收光谱进行测量,提出了内核主成分分析(KPCA)结合粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)预测模型,满足当前对地表水化学需氧量快速、实时监测的要求。对光谱进行Savitzky-Golay(SG)滤波以降低随机噪声的影响;用积分光谱代替原光谱,以降低信号波动带来的影响;再将得到的光谱信息归一化,消除不同光谱数据量纲的影响。将预处理后的数据利用KPCA算法将全光谱数据压缩为5个特征,有效解决光谱信息冗余的问题;采用PSO算法对ELM的权重和偏置进行优化极大提高了模型的精度。对217个河流、长江及支流、湖库等地表水样本按照7∶3随机划分成训练集和测试集,并进行建模测试,其中训练集拟合优度(R2)为0.930 2、均方根误差(RMSE)为0.363 0 mg·L^(-1)、测试集拟合优度R2为0.931 9、均方根误差(RMSE)为0.400 7 mg·L^(-1)。为了验证提出的基于KPCA全光谱数据压缩方法对预测模型的提升效果,分别对比了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)、套索回归(LASSO)等特征处理算法。PCA-PSO-ELM模型的RMSE为0.715 1 mg·L^(-1)、 SPA-PSO-ELM模型的RMSE为0.473 7 mg·L^(-1)、 LASSO-PSO-ELM模型的RMSE为0.412 6 mg·L^(-1), KPCA-PSO-ELM模型较上述三种模型,RMSE分别降低了78.46%、 18.22%、 2.97%,结果表明KPCA是一种高效的光谱降维算法,能够有效消除光谱冗余信息,提升模型预测精度。基于KPCA-PSO-ELM预测模型结合紫外-可见吸收光谱可以实现对地表水COD快速、实时检测,为在线COD检测场景提供方法支撑。

紫外-可见吸收光谱结合化学计量学算法的水体总有机碳浓度快速检测

总有机碳(TOC)指悬浮或溶解于水中有机物的含碳总量,是以单位体积水体中含碳的质量来表示水中有机物的浓度,通过总有机碳可以更全面反映水中有机污染物的总量。总有机碳的监测能够推动我国实现“碳达峰”和“碳中和”的目标,也对我国海洋地球碳循环的研究具有重要的意义。目前,国标法测量水质TOC主要采用高温催化氧化法和湿法氧化法,这两种方法虽测量准确、可解释性强,但都具有测试方法复杂、测量时间长、易产生二次污染、人力物力消耗巨大等缺点,且仅能在实验室内完成,无法进行TOC的原位在线测量。因此发展水质TOC快速、实时、在线监测技术具有重要意义。为此,建立了TOC标准溶液浓度基于紫外吸收光谱的单波长检测模型,针对物质种类更为复杂的真实水样分别使用ACO-PLS和SPA算法筛选特征波长,对比S-G平滑处理、最小最大归一化、标准正态变换(SNV)、消除常数偏移量、导数校正等多种光谱预处理方法的效果,经过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)建立快速检测模型。结果表明,选取不同数量特征波长,经SNV算法预处理后的建模效果普遍优于其他预处理方法;选用不同预处理算法,最佳特征波长数量普遍为50个,过多或过少的波长数量会使建模精度降低;最佳建模参数为选用SNV预处理方法,经ACO-PLS算法筛选50个特征波长组合并利用PSO-LSSVM算法建模,最优模型结果训练集Rc达到0.984 3, RMSEC为0.457 4,验证集Rp为0.974 5, RMSEP为0.481 1。将最优光谱检测模型应用于新采集水样,预测结果较为准确,具有一定鲁棒性。表明ACO-PLS算法可以有效选取特征波长,结合PSO-LSSVM算法可以实现利用紫外-可见吸收光谱对水体中TOC的测量,为水体TOC含量快速检测提供一种快速、无污染的测量方案,给相应传感器的研发提供了科学支持。

计算化学在紫外可见吸收光谱教学中的应用

以L-酪氨酸为案例,结合计算化学手段,设计了采集紫外可见吸收光谱的教学方案,并探讨了计算化学在紫外可见吸收光谱教学中的具体应用。通过对该分子紫外可见光谱的模拟与指认,以及利用多种方法对其不同电子激发过程开展分析,不仅可以有效解释实验光谱吸收峰的来源,还能获取一系列具有教学意义的等值面图形与数据,来帮助学生加强对轨道跃迁类型、电子转移与空穴-电子分布等电子激发特性方面的感性认识,从而使得教学内容既有趣生动,又富有理论深度。