姚元勇
,
吴兰艳
,
舒华
,
唐帮成
,
薛伟
应用化学
doi:10.3724/SP.J.1095.2014.40052
以芳香胺和肉桂醛为原料,合成的芳香族亚胺为亲电试剂,亚磷酸二乙酯或亚磷酸三乙酯为亲核试剂,在10％(摩尔分数)磷酸催化剂(Brφnsted acid)的作用下,通过催化剂与亲电试剂、亲核试剂之间共同形成的双氢键或单氢键的作用,成功地合成了α-氨基膦酸酯类化合物,收率可达到79％～85％.
关键词:
Brφnsted酸
,
α-氨基膦酸酯
,
氢键作用
,
催化
,
磷氢化反应
李冰
,
尚建阁
,
刘清泉
,
张智慧
,
丁云河
,
魏明君
,
王蒙
黄金
doi:10.11792/hj20150106
以姚冲大型钼多金属矿床为例，阐明了大别山北麓地区区域和矿床地质特征。通过在该地区开展岩矿石物性标本测试、综合物探剖面性研究（可控源音频大地电磁方法和频谱激电方法试验），试验及测试结果表明，姚冲钼矿床中含矿岩体为中低阻，高极化特征，姚冲钼矿床为斑岩体外接触带成矿，在深部高阻岩体的外侧存在一个低阻异常体，经钻孔验证，该低阻异常体为花岗斑岩体（脉）外接触带含辉钼矿的中元古界片麻岩。频谱激电法反演结果更进一步印证了物性测试结果和可控源音频大地电磁测深结果的准确性。因此，此次综合物探方法试验结果表明，可控源音频大地电磁测深和频谱激电法在该地区寻找斑岩型钼矿床是有效的，可为今后在该区域寻找斑岩型矿床提供技术参考。
关键词:
可控源音频大地电磁测深
,
频谱激电法
,
斑岩型钼矿床
,
姚冲钼多金属矿床
姚书芳
,
王玫
,
赵宗更
,
曾世林
,
梁建强
,
陆兵
钢铁研究学报
利用自制的一套带有特殊结晶器的连续铸造试验装置，研究了锰硅铁合金的连续铸造工艺及其制品的外观和内部质量。稳定地连续铸造了直径分别为44、52、54和74 mm的锰硅铁合金铸锭。结果表明：所研究的锰硅铁合金连续铸造工艺稳定性良好，产品的外观光洁，内部组织致密，产品质量优于传统模铸法生产的锰硅铁合金。
关键词:
锰硅;铁合金;连续铸造;模铸
鲁云华
,
赵洪斌
,
迟海军
,
董岩
,
肖国勇
,
胡知之
绝缘材料
以1,4-双(4-氨基-2-三氟甲基苯氧基)苯(6FAPB)为含氟二胺单体,均苯四甲酸二酐(PMDA)和1,2,3,4-环丁烷四酸二酐(CBDA)为二酐单体,经低温溶液缩聚反应得到聚酰胺酸,再经热酰亚胺化处理制备出含氟共聚聚酰亚胺(CPI)薄膜.采用红外(IR)、紫外(UV-Vis)、溶解性测试等对CPI进行结构与性能表征,考察两种二酐单体的不同物质的量之比对共聚聚酰亚胺光学性能和溶解性的影响.结果表明:随着脂环二酐CBDA摩尔配比的增加,CPI薄膜在410 nm处的光透过率逐渐增加,薄膜颜色逐渐变浅,溶解性有所改善.
关键词:
聚酰亚胺
,
共缩聚
,
含氟
,
结构与性能
丁学勇
,
王文忠
金属学报
由Ｍｉｅｄｅｍａ二元合金生成热模型得到计算任意二元系中组元活度的新公式，该公式适用于任何液态和固态溶液，通过对大量的实验结果进行对比表明，用该方法计算的结果和实验值吻合较好．
关键词:
二元系
,
null
,
null
张庆礼
,
李冬青
,
肖进
,
王宜申
,
殷绍唐
人工晶体学报
本文给出了一种由生成元计算所有群元的计算方法,该算法可用于点群、空间群及其一般群的计算.以Oh点群和空间群I23的生成元计算了它们的全部群元,结果证明该方法具有很高的计算效率.
关键词:
算法
,
点群
,
空间群
,
群生成元
,
群元
丁学勇
,
陈星秋
,
P.Rogl
,
J.E. Morral
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2000.08.010
提出了预测三元系合金中原子浓度(原子分数,%)低于10的组元的扩散系数、本征扩散系数和热力学因子的模型;通过此模型预测1473 K时,Ni-Al-Cr(富Ni)三元合金系的扩散系数,并和实验值进行比较,模型预测结果良好.
关键词:
扩散系数
,
预测模型
,
三元合金系
,
Ni-Al-Cr
王亲猛
,
郭学益
,
廖立乐
,
田庆华
,
张永柱
中国有色金属学报
通过分析氧气底吹炼铜过程产生的高品位铜锍中Cu、Fe、S、SiO2等组元含量变化趋势,结合冶金过程原理,研究上述各组元造锍行为及组元含量间的映射关系.结果表明:Cu、Fe、S、SiO2等组元在铜锍中的造锍行为具有相互关联性,其中Cu、Fe、S相互之间的关联性较强,Cu-Fe、Cu-S、Fe-S含量之间线性相关系数R2分别为0.96、0.89、0.79,但SiO2与Cu、Fe、S之间的关联性较弱.构造了Cu、Fe、S组元含量复合映射模型,该复合模型预测精确度高于单因素模型的预测精确度,可为生产过程中高品位铜锍多组元含量的精细调控,及熔炼-吹炼过程热量精确分配提供指导.
关键词:
氧气底吹
,
炼铜
,
铜锍
,
预测模型
