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利用1,1'-二咪唑基酮桥联配体与铜盐CuCl2.2H2O反应得到了一种新型超分子配合物[Cu(C3H4N2)4Cl].Cl,通过X-射线单晶衍射测定了其晶体结构,并通过元素分析、红外光谱、热分析等技术对其进行了表征。结果表明,配合物属单斜晶系,空间群P2(1)/n,a=0.8876(10)nm,b=1.3313(16)nm,c=1.3920(16)nm,β=89.997(2)°;Z=4;R=0.0604。配合物的基本构建单元包含1个Cu(Ⅱ)原子、4个咪唑分子、1个配位氯原子和1个游离氯原子;Cu(Ⅱ)的配位数为5,处于畸变的四方锥配位环境。紧邻单元通过N-H…Cl氢键的连接沿a轴形成一维超分子链;链间通过相邻咪唑环间的弱作用力在ab面扩展为二维超分子层;层间的N-H…Cl氢键连接二维层构筑了三维超分子体系。 相似文献
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在Cu(Ⅱ)离子驱动下,2-羟基-2,2′-二吡啶基-乙酮于甲醇溶液中发生分解形成超分子配合物Cu[(C5H4N)COO]2.通过单晶衍射测定了晶体结构,并用元素分析、红外光谱、热分析等技术对其进行了表征.配合物属单斜晶系,空间群P2(1)/c,a=0.37746(7)nm,b=1.2048(2)nm,c=1.1923(2)nm;α=90°,β=91.598(3)°,γ=90°;Z=2,R=0.0252.配合物中,两个2-羧基吡啶均以二齿螯合方式与Cu(Ⅱ)原子配位,形成具有平面四边形的单核基本单元,相邻单元籍C-H…O氢键的连接构筑了二维层状超分子结构,毗邻的二维结构又通过π-π堆积相互作用拓展为三维超分子体系. 相似文献
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在Cu(Ⅱ)离子驱动下,2-羟基-2,2′-二吡啶基-乙酮于甲醇溶液中发生分解形成超分子配合物Cu[(C5H4N)COO]2。通过单晶衍射测定了晶体结构,并用元素分析、红外光谱、热分析等技术对其进行了表征。配合物属单斜晶系,空间群P2(1)/c,a=0.37746(7)nm,b=1.2048(2)nm,c=1.1923(2)nm;α=90°,β=91.598(3)°,γ=90°;Z=2,R=0.0252。配合物中,两个2-羧基吡啶均以二齿螯合方式与Cu(Ⅱ)原子配位,形成具有平面四边形的单核基本单元,相邻单元籍C-H…O氢键的连接构筑了二维层状超分子结构,毗邻的二维结构又通过π-π堆积相互作用拓展为三维超分子体系。 相似文献
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以过硫酸铵为引发剂,采用水溶液聚合法合成了马来酸酐(MAH)-丙烯酰胺(AM)-丙烯酸甲酯(MA)共聚物,然后滴加浓硫酸(SS)对聚合物进行磺化,得到磺化的共聚物型阻垢剂。探讨了反应物配比、磺化反应温度、磺化反应时间等条件对聚合物产率及其阻垢性能的影响。结果表明最佳反应条件:n(马来酸酐):n(丙烯酰胺):n(丙烯酸甲酯):n(浓硫酸)=1.5:1.1:1.3:2.2,磺化时间为1.5h,温度为20℃。收率可达到79.5%,产物对CaCO3的阻垢率可达到91.2%以上。并对产品进行了红外光谱检测,从而验证了其的结构。 相似文献
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随着高速和重载列车的开行,线路周期性与随机性变化叠加引起线路晃车现象尤为突出,特别是道岔更为明显,控制线路晃车发生已成为日常养护维修工作中的一个重要内容。 相似文献
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通过热重分析法在不同升温速率(分别为10,30,50℃.min-1)下,采用非恒温热重法,以氩气为载气,流速60 mL.min-1,初温为30℃,加热终温为950℃.对粒径为80目的松木屑热裂解时的热失重行为进行了研究.结果表明:松木屑热解分为四个阶段,主要由预热干燥阶段、热解预热阶段、热分解阶段和热缩聚阶段4个阶段组成;生物质松木屑主反应阶段主要集中在180~600℃左右;随着升温速率的增大,松木屑原料热解的起始温度、热解最大速率所在的温度Tmax及热解终止温度都向高温处稍微移动.使用了Flynn-Wall-Ozawa积分法、Coats-Redfern积分法和Achar微分法对松木屑热解动力学参数进行求取,Flynn-Wall-Ozawa积分法得到的松木屑在热解过程中不同失重率下(0.1~0.80)的活化能都集中在142.35~220.12 kJ.mol-1范围内.按照Bagchi法对松木屑热裂解过程的最概然机理函数进行了推断.松木屑热裂解的最概然机理函数为15号机理函数随机成核和随后生长,反应级数n=2(Code:AE2),函数名称是Avrami-Erofeev方程. 相似文献
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随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。 相似文献
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近年来,无人机因其灵活度高、机动性强在人群计数领域得到广泛应用。然而,现有的人群计数方法大多基于单视点,对于大范围、多摄像机场景下的多视点计数研究较少。为了解决这个问题,提出了一种基于无人机视角的目标计数方法以准确统计场景中的目标数量。选择临海区域进行数据采集,利用深度学习技术对采集的图像进行目标检测和图像拼接融合,在拼接后的图像中映射检测信息,并采用计数算法完成区域场景的计数任务。在公开数据集和该文制作的数据集上进行的实验验证了基于目标检测的计数算法的有效性。 相似文献
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