α-苄基苯乙腈的三相相转移催化合成

利用固载化聚乙二醇－400作三相相转移催化剂，以氢氧化钾的水溶液作碱，从苯乙腈和苄基氯出发合成了苯乙腈的单烷基化物－α－苄基苯乙腈。该合成方法具有收率高、反应条件温和等优点，另外，在催化反应结束后，所用固载催化剂易于回收，且重复使用性能良好。     

微水相酶催化乙酸三甲基硅甲酯的氨解反应

从不同来源的脂肪酶中筛选出能催化非天然底物－－乙酸三甲基硅甲酯的氨解反应且具有较高活性的脂肪酶，并首次探讨了氨源，有机介质，反应初始水活度和温度对该酶促反应的影响。     

相交柱锥表面展开图的计算机绘制

根据曲面到平面的等距变换原理，运用可展曲面及其曲面上的截交线或相贯线变换到平面上的方法，使曲面展开变得更为简捷、精确，且更有利于计算机辅助几何设计中建立曲面展开的数学模型和合理的算法，尤其对开展精度要求高的曲面展开更为有利。通过对轴线相交的圆柱体和圆锥体数学模型的研究，建立了展开曲线方程，用VBA语言结合Atutomation技术编制了通用的计算机程序，将展开图在AutoCAD2000上加以绘制，实现了任意大小的圆柱与圆锥展开图的参数化CAD，从而在理论上开发了面向对象的参数化设计系统，并介绍了具体实现的方法、过程。在实际工程中，对计算机在相贯件下料中的应用，具有快速、准确、修改方便的特点。     

MoS4Ag2(PPh3)3和MoS4Cu2Ag(PPh3)3Br的固相合成及非线性光学性能

在无机氧化物及含氧酸盐、半导体材料、有机化合物、聚合物和金属有机化合物等领域近年来关于非线性光学材料的研究引起人们的广泛兴趣。原子簇化合物由于其特有的结构与性能特点,它们实际上是一类具有广泛应用前景的非线性光学材料。我们的实验发现,Mo(W)-Cu(Ag)-S簇合物呈现出很强的三阶非线性光学效应,特别是一些含银的簇合物的光限制能力超出C~(60)的2～3倍。我们已对蝶状、离子型类立方烷、鸟巢状和双鸟巢状,六棱柱状及二十核超笼状簇合物等Mo(W)-Cu(Ag)-S簇合物的非线性光学性研究作了报道。在这些报道中有关铜的簇合物较多,而银的相对较少。本文报道直链状簇合     

萃取有机相中凝胶态的形成与FT-IR光谱

从70年代末吴瑾光等发现皂化酸性萃取剂是一个形成油包水型微乳状液(w/o mi-croemulsion)的过程以来,萃取有机相的聚集态结构研究越来越受到萃取化学家和胶体化学家的重视.各种传统的测试手段(如金属离子的液液分配平衡、界面张力的测定等)及现代化实验方法如FT-IR,NMR,TEM,LS(光散射),PCS(光子相关光谱)等被用来研究萃取有机     

一种改进的程序分频器

对铷频标中的频率合成器内的程序分频器进行了设计，并介绍了改进后的程序分频器。实验结果表明，该程序分频器用于铷频标的频综器中性能指标满足要求。     

神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础，运用神经网络技术，对勘探阶段的探井进行了沉积相识别，并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分．对长庆、大港等油田的４口探井进行了测井相分析，并对２０多口开发井的单井进行了评价．结果表明，神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中．     

2,5——二(2′—苯氧乙酸乙酯)—1,3,4—噻二唑的合成研究

本文报道了２，５—二（２′—苯氧乙酸乙酯）—１，３，４—噻二唑的合成，使用相转移催化剂ＴＢＡＢ以及无机混合碱ＫＯＨ—Ｋ２ＣＯ３，可使产率达６４．５％。     

两相流流体网络模型的实时仿真及其算法

根据核电站安全分析及实时仿真的需要，针对核电站一回路在事故状态下的两相流问题，进行了仿真建模及其算法的研究。在以漂移流理论为依据建立的理论模型的基础上提出了一种既能比较准确反映流体网络的动态过程，又能实现快速运算、达到实时仿真要求的两相流流体网络模型的建模方法和求解技术。所建模型具有精度高、实时性好的优点。并可适用于各种拓扑结构的两相流流体网络的实时仿真计算。     

E~n中有限点集的一个不等式

设ＧＮ＝｛Ｐ１，Ｐ２，…，ＰＮ｝是Ｅｎ中一个点集（Ｎ＞ｎ≥２），Ｐ是Ｅｎ中一点，ｍｉ是相应于Ｐｉ的正数（ｉ＝１，２，…，Ｎ）。若Ｐｉ１，Ｐｉ２，…，Ｐｉｋ是取自ＧＮ的点，ｋ维单形｛Ｐ，Ｐｉ１，Ｐｉ２，…，Ｐｉｋ｝的体积是ＶＰＰｉ１…Ｐｉｋ。令Ｍｋ＝∑∑…∑ｉ１＜ｉ２＜…＜ｉｋ（ｍｉ１ｍｉ２…ｍｉｋＶ２ＰＰｉ１…Ｐｉｋ（１≤ｋ≤ｎ）。则有ＭｌｋＭｋｌ≥［（ｎ－ｌ）！（ｌ！）３］ｋ［（ｎ－ｋ）！（ｋ！）３］ｌ（ｎ！）ｌ－ｋ（１≤ｋ＜ｌ≤ｎ），Ｍ２ｋ≥（ｋ＋１ｋ）３ｎ－ｋ＋１ｎ－ｋＭｋ－１Ｍｋ＋１（１≤ｋ≤ｎ）。上述不等式当且仅当矩阵（（ｍｉｅｉ，ｍｊｅｊ））Ｎ×Ｎ的非零特征值相等时成立等号，此处（ｍｉｅｉ，ｍｊｅｊ）表示内积，ｅｉ＝ＰＰｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）。