模式识别在气相红外光谱解析中的应用

计算机辅助有机化合物红外光谱解析主要应用三种方法:谱图库检索、模式识别和人工智能。GC/FT-IR技术的发展收集了大量的气相红外光谱,使这类光谱的解析越来越重要。本文目的是应用模式识别方法研究气相红外光谱。关于模式识别用于红外光谱的解析前人已进行了有益的研究,并曾有文献报道该方法在气相光谱解析中的应用。在模式识别的许多方法中,以线性学习法(Linear

海南火山金钗石斛不同部位的红外光谱法结构解析

运用红外光谱法对海南火山金钗石斛的商业干粉、新鲜植株的叶片、茎干、根须四种样品进行红外光谱分析,并对红外光谱图进行解析。傅里叶变换红外光谱图表明,四种样品的一维红外光谱图非常相似,具有多个相似的特征峰和官能团,但峰强有所不同。二阶导数处理红外光谱图能进一步提高光谱分辨率、增加光谱灵敏度。对一维红外光谱进行二阶求导后,二阶导数红外光谱图进一步验证了以上结果,石斛样品中均含有脂类、芳香类和淀粉类成分,但石斛部位不同,其含量有所差异。红外光谱解析能够验证海南火山口地区金钗石斛样品不同部位所含物质结构的差异,对于探究高效快速的石斛鉴定方法具有重要意义,其结果表明火山口地区种植的金钗石斛各部位均含有大量的活性成分,具有良好的药用价值。

Gaussian软件在有机化合物波谱解析教学中的应用(Ⅰ)——邻二甲苯红外光谱教学实例

以二甲苯的红外光谱教学为例，介绍了Gaussian软件在有机化合物波谱解析教学中的具体应用。通过GaussianView对分子结构和分子振动的可视化，帮助学生对分子的空间结构、振动模式的指认与吸收峰的归属等有更感性的认识，有利于学生理解红外光谱的本质，有效提高学生的学习兴趣和积极性。同时，让学生了解量子化学软件在红外光谱解析中的应用，了解化学研究的前沿手段，有利于开阔学生视野，培养学生解决实际问题的能力。

近红外光谱分析技术在化工领域的研究应用

近红外光谱技术是当今时代专注于解析测试机构的一项新技术。该文主要对近红外光谱的相关技术的一些情况和具体情况进行了介绍,简述了此项技术在石油化工等领域上的运用,讨论了近红外光谱解析技术在炼油企业中的发展形势。

蓝色圆珠笔字迹色痕FTIR光谱解析

本文系统解析了 10 8种油墨色痕的傅立叶变换显微红外谱图。根据红外谱图的特征峰 ,识别了油墨中的溶剂、色料、树脂等组分 。

红外指纹区特点及解析

本文简要介绍了红外指纹区谱峰特点以及应用范围。并描述了在官能团不定后利用指纹区数据判断化合物精细结构的基本原则、实际中出现的问题及解决方法。

山基土中腐植酸的提取及其红外光谱

从云南宣威山基土中提取了腐植酸，并对腐植酸进行了表征和红外光谱解析。结果表明，腐植酸含有多种活性官能团，稀碱法制备腐植酸是一种效果好而又简单的方法。

邻位长链烷氧基苯甲醛的合成研究

通过不同链长的正烷基溴与水杨醛在以K2CO3为催化剂,DMF为溶剂的体系中,反应合成了10个邻烷氧基苯甲 醛,其产率为72%～92%。同时考察了烷基链长以及不同溶剂对邻烷氧基苯甲醛合成的影响,解析了各种产物的红外 光谱。